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RFM分析とは?Excelでの使用方法や効率化できるツールを解説

RFM分析は、顧客を分類することで優良顧客となり得る顧客を発掘する分析手法です。本記事では、RFM分析について理解を深めたい方へ向けて、やり方と効率化できるツールについて解説します。

RFM分析とは、優良顧客を見つけ出すために用いる顧客分析の手法です。商品・サービスの売れ行きが思わしくないときにRFM分析を行い、見つけた優良顧客に集中的アプローチをする流れで用います。

パレートの法則によると、全体数の上位約2割が優良顧客にあたり、優良顧客が売上の8割を占めているといわれています。業種や商品・サービスの種類によって具体的な数値は異なりますが、優良顧客に集中的にアプローチをかけることで、売上と費用対効果の向上が狙えるのです。

本記事では、自社商品・サービスの売上が伸び悩んでおり、対策を打ちたい方たちに向けて、RFM分析の概要と手順、注意点を解説します。RFM分析がお済みでない場合は、本記事を読んでRFM分析を実践し、優良顧客にアプローチしてみましょう。

データ分析の始め方

組織や事業の現状を把握する上で、重要となるのがデータ分析です。しかしやり方を誤ると課題を特定出来ず次の行動に繋がりません。本動画ではデータ分析を始めるうえで考えるべきことをご紹介いたします。

RFM分析とは|潜在的な優良顧客を発掘する分析手法

図:RFM分析

RFM分析とは、以下の3つの観点から顧客を分析する手法で、優良顧客を発掘するために用います。

RFM概要
Recency(最終購入日)顧客の商品・サービスの購入日をチェックし、最終購入日からの期間が短い顧客を高くランク付けする
Freauency(購入頻度)顧客が商品・サービスを何回購入しているかをチェックし、回数が多い顧客を高くランク付けする
Monetary(累積購入額)顧客の購入金額の累計をチェックし、金額が高い順に顧客を高くランク付けする

RFMの3つの観点をそれぞれランク付けし、3つのランクすべてが高い人を優良顧客とみなします。RFM分析で優良顧客を見つけたあとは優先的にアプローチを実施しますが、ほかの顧客に対しても、RFM分析の結果に応じたきめ細かいアプローチが可能です。

例えば、R(最終購入日)のランクが高く、M(累積購入額)のランクが低いため優良顧客に足りえないケースでは、優良顧客になる可能性が高いことを考慮して育て上げる施策を考えます。

RFM分析の3つのメリット

RFM分析を実践すると優良顧客を見つけられるだけでなく、いくつかのグループに分けられます。RFM分析によって顧客を分類すると、以下のメリットがあります。

  1. マーケティング施策の課題を明確にできる
  2. 顧客層ごとのマーケティング施策を考えられる
  3. マーケティング施策の優先順位を見極められる

メリットを理解したうえでRFM分析を有効活用できると、優良顧客だけでなく顧客層ごとに適切なアプローチを行えるようになり、売上・費用対効果の向上を狙えるでしょう。

1.顧客層ごとのマーケティング施策を考えられる

RFM分析で顧客分類をすると、顧客層ごとのマーケティング施策を考えられるようになります。

例えば、M(累積購入額)が高い顧客のR(最終購入日)とF(購入頻度)が下がっている場合、競合に引っ張られているかもしれないため、自社に再度引き込む手立てが必要です。

それぞれの顧客層に合ったマーケティング施策をピンポイントに実践できると、高い効果を期待できるうえ、時間やコストの削減が見込めます。

2.マーケティング施策の優先順位を見極められる

RFM分析では、3つの要素から以下のように顧客を分類でき、分類に応じた施策の方向性を決定できます。

顧客分類の例RFM分析の特徴施策の方向性
新規顧客R(最終購入日)のランクのみが高い継続購入につながる施策

【例】
・フォローメールの送信
・クーポンの配布
優良顧客RFMすべてのランクが高い顧客満足度をより高められる施策

【例】
・優良顧客限定のイベントやセミナーの実施
・限定クーポンの配布
安定顧客RFMすべてのランクが中程度優良顧客へ育成する施策

【例】
・リピート購入割引を付与
・安定顧客限定クーポンの配布
休眠顧客F(購入頻度)とM(累積購入額)のランクが高く、R(最終購入日)のランクが低い自社に引き戻す施策

【例】
・レコメンドメールの送信
・クーポンの配布

RFM分析によって、優良顧客を割り出したら、売上と費用対効果向上のために集中的アプローチをかけます。顧客層の売上に対する割合を見ると、ほかの顧客層の優先度も見えてくるはずです。

例えば、新規顧客層が厚いのであれば、リピート購入を促す施策に注力するのが先決です。マーケティング効果が高い顧客から適切にアプローチすることで、スピーディーに売上アップを狙えます。

3.マーケティング施策の課題を明確にできる

RFM分析で顧客分類をすると、顧客層ごとのマーケティング施策の効果が出ているかを把握できるため、課題を明確化できます。

例えば、優良顧客の割合が小さい場合、顧客ロイヤリティを向上させるマーケティング施策がハマっていない可能性もあります。優良顧客に対する顧客分析を再度実施し、よりニーズに合った施策を展開することで、割合を向上させることが可能です。

RFM分析によって、現在のマーケティング施策の課題を見極め、改善につなげられます。

RFM分析の手順|Excelを使った基本的な方法

Excelを使った基本的なRFM分析の手順は、以下のとおりです。

  1. 課題と仮説を設定する
  2. データを洗い出しExcelに入力する
  3. データを分析する
  4. 顧客分類ごとに施策を決定する
  5. 施策を改善する

はじめてRFM分析を実施する場合は、手順を確認してから行いましょう。

1.課題と仮説を設定する

まずは自社の課題を洗い出し、RFM分析を使うかどうかを決め、仮説を立てます。RFM分析は、売上の伸び悩みに対して分析結果から施策を決める際に役立ちます。課題によっては、ほかの分析手法が適しているケースもあるため、課題のうち以下のような売上に関するものをピックアップしましょう。

【課題例】
SaaSサービス提供企業のA社は顧客データ分析の結果、過去1年間で新規顧客の獲得率が30%増加しました。ところが、同期間中にアクティブユーザー率が10%低下しました。さらに、過去6ヶ月以内にサービスを利用していない顧客の割合が15%上昇しており、改善する方法が求められています。

本例では、アクティブユーザー率の低下と休眠顧客の増加が見られることから、安定顧客の離反が疑われます。そこで、RFM分析で顧客層を分類し、具体的な割合を明らかにし、仮説に対する施策を決定するわけです。

2.データを洗い出しExcelに入力する

RFM分析分析に必要なデータを洗い出し、Excelに入力しましょう。以下のように各指標の基準を設けたうえで、顧客を分類します。

例では3つのランクに分類していますが、より細かく設定しても構いません。自社の商品・サービスの特性にあわせて基準を作成します。

数値入力が終わったら、事前に設定した各ランクごとにポイントをもとに顧客のRFMを集計し、総合的なランクを可視化します。

3.データを分析する

A・B・Cのランクの分布をもとに、データを分析しましょう。ほかにも指標ごとにヒストグラムを活用すると直感的に顧客の分布状況を把握できます。

本例では、優良顧客と安定顧客の割合を確認し、それぞれの顧客層を分析して、どのような人たちが自社サービスを購入しているかを分析します。

4.顧客分類ごとに施策を決定する

顧客層の特性を明らかにできたら、顧客層ごとに適切な施策を考えましょう。本例では、安定顧客の離反の増加を食い止めるため、継続利用を促す施策から優先的に行います。優良顧客を分析し、なぜ継続利用につながっているのかを明らかにしておくと、安定顧客に対する具体的な施策を考えやすいでしょう。

5.施策を改善する

一定期間後、再びRFM分析を実施し、顧客ランクの割合がどのように変動しているかを確認します。安定顧客に対して継続利用を促す施策を実施した場合、前回の安定顧客は継続利用しているかどうか、安定顧客のうち優良顧客になった顧客がいるかどうかなども分析しましょう。

数値が改善されている場合は施策を継続し、改善されていない場合は別の施策を考え、再度実践する、というようにくり返していきます。

RFM分析の注意点

RFM分析を実施する際は、以下の3つに注意が必要です。

  • 分析対象となるサービスや商品が限定される
  • 分析の対象期間によって結果が変動する
  • ExcelやPythonによる分析は属人化しやすい

RFM分析を正しく活用し、売上・費用対効果の改善につなげましょう。

分析対象となるサービスや商品が限定される

RFM分析はサブスクリプション型SaaSのように、月額利用するサービスや定期的に購入する化粧品や健康食品のような商品など、購入頻度が高い商品・サービスに適しています。反対に、購入頻度が低くF(購入頻度)を分類しにくい商品・サービスには適しません。

RFM分析は分析対象が限定されるため、自社の商品・サービスが対象として適しているかを確認しましょう。

分析の対象期間によって結果が変動する

RFM分析を行う際にデータの取得期間を定めますが、設定期間によって結果が変動するケースもあるため注意が必要です。

例えば、セールを行っている間に発生した新規顧客は、通常時よりも割合が高くなるはずです。リピートにつながらない新規顧客も多く、分析結果に対する施策の効果を期待できないことがあります。

特別なキャンペーンを考慮した分析が必要であるとともに、継続的な調査によってさまざまな期間のデータを取得することが大切です。

ExcelやPythonによる分析は属人化しやすい

RFM分析は、Excelやプログラミング言語のPython(パイソン)を活用して行われることもありますが、適切に使用できる人へ業務が割り振られることとなり、属人化しやすくなります。

属人化すると担当者が離職や長期休暇になった場合、ほかに対応できる人がいなくなってしまいます。

担当者だけでなく、誰もが分析できるようノウハウとナレッジを共有できる環境の構築が必要です。

属人化対策としては、SFA/CRMやBIツールがおすすめです。担当者のスキルにかかわらず、自動で数値を集計してくれるため、組織内の全員が直感的に分析結果を理解できるようになります。さらに、集計・分析にかかる作業コストを削減できるため、業務効率化にもつながります。

RFM分析を補う顧客分析の手法

顧客分析が、RFM分析だけで完結することはありません。ケースによっては、RFM分析よりも最適な分析手法があるため、ほかの分析手法を活用することも大切です。

  • デシル分析
  • CPM分析
  • ABC分析
  • CTB分析
  • セグメンテーション分析

顧客分析の手法として、代表的な5つについて概要と目的を解説するので、RFM分析を実践する際に活用してみてください。

顧客分析の手法をより詳しく解説した記事もあるので、あわせてご覧ください。

> 顧客分析とは?7つの手法と進める手順、活用できるツールについて解説

デシル分析

デシル分析とは、累計購入金額の高い順に全顧客を10のランクに分類し、売上構成比や1人あたりの購入金額をランクごとに分析する手法です。ランクごとの購入傾向を分析できます。

デシル分析は、RFM分析よりも簡単に実施できるため、簡易的なランク付けに向いています。また、扱っているデータが利用金額しかないケースにも有効です。

ただし、RFM分析のようにランク付けによって優良顧客を見つけられますが、RFM分析とは優良顧客の捉え方が変わる点に注意が必要です。

例えば、デシル分析では過去に高額商品を1回だけ購入した顧客も優良顧客に分類される可能性があります。この顧客は、RFM分析では休眠顧客に分類されるはずです。デシル分析では本当の優良顧客を見極められないケースもあるため、自社の商品・サービスに合った手法を選びましょう。

CPM分析

CPM分析とは、購入回数・購入金額・離反期間の3つの観点から、顧客を10層に分類する分析手法です。RFM分析と同様に、顧客層ごとに適切なアプローチを考える際に用いられます。

RFM分析とCPM分析は、以下のように異なります。

  • RFM分析:優良顧客を見つけ出すのに向いている
  • CPM分析:離反期間のある顧客を見つけ出すのに向いている

売上を伸ばすためには、優良顧客だけでなく離反顧客を引き戻す施策も必要です。

CPM分析は、離反顧客に対するアプローチを考える際に役立ちます。

ABC分析

ABC分析は、売上金額や販売個数、在庫数など、重視したい評価軸を決め、数値が高い順にA・B・Cにグルーピングし、アプローチの優先度を決める分析手法です。もともとは在庫管理手法として活用されていましたが、品質管理や顧客分析にも応用されるようになりました。

顧客分析で活用したい場合は、以下のように各顧客の売上累計金額を評価軸にし、顧客を分類します。

  • A:各顧客の売上累計金額の構成比70%以下
  • B:各顧客の売上累計金額の構成比71~90%
  • C:各顧客の売上累計金額の構成比91~100%まで

本例ではAの顧客に人的リソースを割いて売上を伸ばす方法が考えられます。どの顧客層に優先的アプローチをするか、判断する際に便利です。

CTB分析

CTB分析は3つの要素をもとに顧客を分類し、購買行動を予測するために活用する分析手法です。インテリア事業の場合、以下の3つに分類します。

  • Category(カテゴリ):椅子、机、ベッドなど
  • Taste(テイスト):色、形、柄など
  • Brand(ブランド):インテリアブランドやキャラクター

3つの要素から顧客群を形成することで、顧客の属性を趣味・嗜好レベルにまで落とし込めます。細かい属性に対してアプローチできるようになるため、購買行動につながる可能性が高まるでしょう。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客をニーズや性質ごとに分類する分析手法で、STP分析の工程のひとつです。ある商品・サービスの顧客を細かくセグメントに分類すると、どの顧客層に需要があるのかがわかり、アプローチすべき顧客層を判断できます。

セグメンテーション分析を実践する際は、どのような基準で分類するかを明確に決めることが大切です。分類基準は、以下の4Rに沿って決めましょう。

  • Rank(優先順位)
  • Realistic(有効性)
  • Reach(到達可能性)
  • Response(測定可能性)

4Rについては、以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみてください。

> セグメンテーションとは?やり方と活用事例、ターゲティングとの違いを解説

RFM分析で活用されるツール

RFM分析を行うためには、顧客ごとにRecency(最終購入日)・Freauency(購入頻度)・Monetary(累積購入額)を取得し、集計する必要があります。そこで活用したいのが、以下のツールです。

  • CRMツール
  • SFAツール
  • BIツール

ツールを活用すると、分析に至るまでの作業を効率化できるため、施策の展開・改善をスピーディーに行えます。ツールごとの特徴を踏まえて、自社に合ったものを選び、導入を検討してみてください。

CRMツール

CRMツールとは、顧客情報を一元管理し、データの管理・分析をシステム化するツールです。

入力作業さえ行えば、ツールの機能に応じて自動でデータを整理・分析してくれるため、顧客分析も容易になります。顧客とのコミュニケーションを軸とした情報管理が可能で、顧客満足度の向上を狙ったアプローチの構築に適しています。

以下の記事では、CRMの機能についてより詳しく解説しているので、参考にしてみてください。

> CRMとは?機能やメリット、活用法をわかりやすく解説【事例あり】

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SFAツール

SFAツールとは、営業支援システムのことで、営業メンバーの営業活動や商談の進捗状況の管理を行うツールです。

従来の営業は、各メンバーの営業スキルや経験よって成功率が左右される課題がありました。しかしSFAの普及によって、営業に関するデータを可視化し、管理できるようになり、データに基づいた営業活動を行えるようになったのです。

営業のなかで取得した顧客に関する情報も蓄積でき、分析にも役立ちます。最近では、CRMとSFAが一体となったツールもあり、社内で顧客情報を一元化できる点もメリットです。

以下の記事では、SFAの機能についてより詳しく解説しているので、あわせてご覧ください。

> SFAとは?CRM・MAとの違いや効率的な営業活動のための活用方法を解説

BIツール

BIツールは、各部門がそれぞれ持っている情報を一元化し、分析・加工できるツールです。例えば、以下の分析を効率化できます。

  • 売上増減の要因分析
  • 顧客分析
  • 販売分析
  • 予実分析

売上予測や顧客の購買状況をチェックでき、事業における課題の発見やデータに基づいた意思決定に役立ちます。ExcelやCVSと連携できるため、現在別のシステムやソフトを活用している場合も、データを引き継ぐことが可能です。

以下の記事では、BIツールの機能についてより詳しく解説しているので、参考にしてみてください。

> BIツールとは?ビジネスの意思決定を支援する活用方法とメリットを解説

Tableauはデータ分析が簡単にできるBIツール

意思決定をよりスマートかつスピーディーに。TableauとSlackで、もっとも重要なビジネス指標の通知を受け取り、分析の発見や共有、および分析に基づいたコラボレーションをシームレスに行うことができます。

BIツールの活用事例

株式会社パルコは、大量にある顧客行動データの分析・可視化のために Tableauを活用しています。

ツールを活用することで、地理的データを顧客行動に関連づけて可視化できるようになりました。例えば、どこから来店されて、どのような行動をとるのか、といった傾向をエリアごとにまとめています。その結果から、施策展開のヒントを得ているのです。

さらに、天候ごとの顧客行動を分析し、分析結果をスマホアプリと連動するという取り組みを実践しています。雨が降りはじめたタイミングで、スマホアプリに雨の日向けの販促通知を送信し、顧客の購買行動を促す戦略です。

BIツールを活用することで、さまざまな切り口からデータを分析できるようになり、顧客ごとにより適切なアプローチができるようになりました。

> パルコ、膨大な顧客行動・IoT データを可視化、O2O 販促からテナント支援までリアルタイムに施策反映

まとめ:RFM分析はツールを使って効率化しよう

RFM分析は、Recency(最終購入日)・Freauency(購入頻度)・Monetary(累積購入額)の3つの指標をランクづけし、優良顧客を見つけ出す分析手法です。優良顧客は自社の売上への貢献度が高いことから、集中的アプローチをかけることで、売上・費用対効果の向上を狙えます。

RFM分析は、Excelでも実施できますが、データの集計・分析に時間がかかってしまうデメリットがあります。効率良くかつ効果的に分析を実施したい方はCRM/SFAツールとBIツールを導入し、連携して使用しましょう。

ツールを連携すると、CRM/SFAツールに蓄積された顧客情報と営業活動の履歴といった膨大なデータをBIツールで分析できるようになります。BIツールを見るだけで分析結果がわかるため、データ分析の専門的なスキルがなくても、担当者全員がデータに基づいた施策を考えられるようになるでしょう。

Salesforceでは、CRA・SFA・BIツールを各種取りそろえています。お客様のニーズに合った製品をご紹介できますので、お気軽にお問い合わせください。

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