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エムズコミュニケイト 佐藤 信二
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こんにちは。CRM/ポイントサービスコンサルティングのエムズコミュニケイト（2018年4月に大日本印刷グループよりMBO致しました）が運営するポイントマーケティングラボ編集部です。
こちらのサイト、ポイントマーケティングラボでは、企業・事業会社のマーケティング・販売促進の担当者・事業責任者の方々に向けて、ポイント制度の導入やCRMのノウハウについて、プロの視点から惜しみなく情報を発信して参ります。
是非ご参考にしていただければ幸いです。
顧客生涯価値（LTV, Life Time Value）を高めるには、顧客情報を管理・分析し、顧客と良好な関係を構築・維持するためのマーケティング手法(＝CRM)を使って顧客をしっかり管理し、RFM分析で効果的なターゲティングを行うことが重要です。
この記事では、RFM分析で顧客を細かく分類し、CRMを通じて個別対応することで顧客満足度を向上させ、再購入を促す具体的な方法を解説していきます。
企業・事業にとって最適な顧客との関係構築を行えるよう、一緒に考えていきましょう！
そもそもRFM分析とは？基本を解説
まずは、RFM分析についてのおさらいだけ簡単にしておきます。
RFM分析とは、『Recency（直近でいつ？）』『Frequency（頻度）』『Monetary（購入金額）』の3つの指標で顧客を分け、グループ化した上で、それぞれの性質を知り、施策を講じるマーケティング的な手法の事を指します。「直近いつ」という要素が入っているのがポイントともいえます。デシル分析のように「過去に一度だけ高額商品を購入した顧客」と「最近少額でもたくさん購入している顧客」は同じ枠組みに入ることはありません。より明確に分けて分析することができます。
Recency：最新購買日
最近購入した顧客のほうが何年も前に購入した顧客より企業にとって良い顧客です。
そこで、購入データの中でも「購入日時」を見て、 その顧客が最後に買ったのがいつかを算出しグループ分けを行います。グループ化は、どの程度の期間で分けるのかは、顧客数や自社の展開しているサービスの年数によっても来止まるので、企業毎で変わるといえます。
Frequency：購買頻度
文字通り、どの程度頻繁に購入してくれたかを判断材料とし、購入頻度が高いほど良い顧客と考えます。
顧客の購買履歴から過去に何回購買したかを拾い出し、その回数が多い順番にグループ分けします。一番上にくる顧客が最もFrequencyの高い顧客となります。このFrequency高い顧客が少なく、低い顧客ばかりが多い場合は、商品やサービスレベル、他にも料金などで顧客に十分に満足を提供できていないかもしれません。
その一方でFrequencyが高い顧客が多い企業は、常連に愛される現状良い企業ということが分かるでしょう。ただし、Frequencyが少ない場合は、新しい顧客が少ないというケースなので、そこに課題があります。別の施策を始める必要があります。
Monetary：購買金額
顧客の購入金額の合計を見て、たくさん購入していくれる顧客を良い顧客と考えます。
このMonetaryを10段階に分けたものがデシル分析のことです。購買データから顧客別に購入金額の合計を計算し、それを金額の大きい順番に分けて並べれば、どのくらいの顧客がたくさん買ってくれたか、もしくは買う確率高い顧客となるわけです。
RFM分析を活用しても顧客との関係が改善しない場合とは！？CRMの間違いを学ぶ！
上記で示した「R」「F」「M」を掛け合わせた指標が高いほど、『優良顧客』として手厚いフォローをするといった事が、多くの企業で行われている一般的なやり方です。しかし、この方法には落とし穴があります。
企業のCRMをはじめとしたマーケティングに効果的だと言われているRFM分析ですが、どんな間違いが起こるのでしょうか？
RFM分析は、CRMの目的と方向性が異なる点を認識しなくてはいけません。そもそもCRMは「顧客との関係を深化させ、顧客の価値を実現し、LTV（LifeTimeValue=顧客生涯価値）を最大化させる」という考えです。
しかし、RFM分析というのは元々そのような目的ではない始められたものではないのです。
RFM分析は、カタログの効率化を目的とした顧客切り捨ての手法として始まったものであり、CRMの目的である顧客との深い関係構築とは異なるのです。
そのため、たとえば『優良顧客』と言われているグループにDMを定常的に送り続けているとどうなるでしょうか？
CRMでは、定期的な顧客との接触は大切とされていますが、「やりすぎ」は逆効果です。企業に好意的なイメージを持っていて、定期的に購入している顧客だとしても、必要のない過度な宣伝行為は、あまり歓迎されないでしょう。
過度なアプローチは逆効果となり、顧客を遠ざける可能性があるということです。
CRMは「One to Oneマーケティング, O2Oマーケティング」等と言って、個々に焦点を当てて顧客との関係性を築いていくことを推奨しています。
そしてRFMでは、顧客をただグループ分けをしているだけです。
すなわち、分けたグループごとにアプローチするだけでは効果は得られないのです。
効果的なRFM分析の使い方と施策例
グループごとに考えるのではなく、その裏に隠された顧客の心理や時間軸によって変化する顧客心理とその行動もふまえた施策のプランニングが必須になります。
施策例①：カムバック施策
たとえば、リピートしていない顧客に、クロスセル（関連商品へ誘導すること）を行うのも手法の一つです。また、価格がネックで購入に至らなかった顧客に対し、限定クーポンを配布するのも効果が期待できるかもしれません。また、他店舗に流れていって自社で買わなくなった顧客に対し、自社商品・サービスならではのメリットを訴求するのも大切です。製品の良さについて十分理解してもらえていないのあれば、啓蒙コンテンツを配信してみるのはどうでしょうか？
施策例②：離反、休眠の防止
「自分だけの特別」を顧客に少しでも感じてもらえるようなコンテンツは、一定の休眠を防ぐ効果があるでしょう。たとえば、バースデーメールなど、顧客が自分にお得なこととしてとらえるコンテンツの配信をしてみましょう。アンケートによる満足度や意見の収集と対策の実施も、重要です。休眠してしまってからは貴重な意見を聞くことはできません。
施策例③：『優良顧客』への還元
『優良顧客』と呼ばれる顧客には、ロイヤリティを上げる施策を積極的に行いましょう。特別先行販売、限定ノベルティの配布、限定セールなどの、いわゆる『優良顧客』のみしか受けられない優遇措置は、顧客の心を掴むことが期待できます。普段ECなどの展開がメインであれば、限定のリアルイベントは非常にプレミアム感があります。こういった優越感をくすぐる施策が有効であり、ブランドのファンを作ることにつながります。また、こういった優良顧客に対して、友人紹介キャンペーンを行うのも、効果が期待できます。
RFM分析の応用でCRM分析を行うポイント まとめ
効果的なCRMを実現する上でRFM分析は必要不可欠方法で、活用するべきなのは確かなのです。ただ、グルーピングをメインとしたRFM分析を使うにあたって、やはり必要なのは顧客心理にもとづいた分析です。何も考えず、闇雲に宣伝活動をおこなっても、何も成果は得られません。本来のCRMの目的「顧客視点」という点は決して忘れてはいけません。この視点に基づいた施策を、より精度高く実施し、顧客を育成し続けるのが、重要です。CRMとはどういうものなのか、RFM分析とはどういうものなのか、こうしたひとつ一つの本質を見極めて、最適な組合せを模索していくのが効果的な施策への第一歩でしょう。
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