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【RFM分析】顧客分析の手法を徹底解説!

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エムズコミュニケイト岡田 祐子

代表取締役社長/ポイントマーケティングラボ所長/日本リテンション・マーケティング協会理事株式会社エムズコミュニケイト
■ 2003年に国内唯一のポイントサービスコンサルティング会社エムズコミュニケイトを設立、ポイントサービスやCRM・顧客戦略分野のコンサルティングや各種講演、執筆活動を行っている。 ■ 「ガイアの夜明け」にも出演。番組は反響を呼び、日経文庫にも掲載された。 生活者に支持されるポイントサービスを「ポイントブランド力」とし、そのランキングを定点的に発表。 ■ 著書:「成功するポイントサービス」(日経MJの推薦書/丸善ビジネス書10位内ランクイン) ■ 2016年から総務省マイナンバーカード利活用に係る「マイキープラットフォームによる地域活性化方策検討会」におけるポイントサービス有識者として地域経済応援ポイントに関する推進役を担っている。

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いたしました)が運営するポイントマーケティングラボ所長の岡田祐子です。

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。

それでは、以下から本題です。

顧客管理において重要なのがRFM分析です。R・F・Mとは次の頭文字を指します。R=Recency(直近の購買日)、F=Frequency(購買頻度)、M=Monetary(購入金額)をそれぞれ表しています。本記事ではRFM分析の定義及びなぜ注目されているのかについてRFM分析の成功事例と共に紹介します。

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RFM分析とは?事例を交えてご紹介

RFM分析とは顧客分析の手法の1種です。RFM分析では直近の購買日、購買頻度、購入金額の3軸から顧客を優良顧客や離脱が予想される顧客など様々なグループ分けします。その分析結果をもとに顧客層毎に適切なアプローチで顧客を育成して優良顧客に育てます。

ただし、この分析を行うためには顧客管理ツールを導入して、顧客の購買データをシステマティックに分析できる環境が必要となります。

 

RFMとはそもそも何?

RFM分析とはマーケティングにおいては、顧客をグループ分けするときに用いる手法です。

RFM分析では顧客の購買データをもとにR・F・Mの3軸で顧客をグループ分けします。R・F・Mとは次の頭文字を指します。

R=Recency(直近の購買日)

F=Frequency(購買頻度)

M=Monetary(購入金額)

これらの3軸で顧客のグループ分けを行いますが、具体的なグループの分類方法やその基準について統一的な基準があるわけではありません。

RFM分析を活用すれば、顧客をグループ分けしてそのグループ毎に異なるアプローチを行い、顧客全体のロイヤリティを高めることが可能です。

例えば、R、Fが低下している顧客については離脱が予想されるのでカムバックキャンペーンを開いて離脱を防ぐ、Fは高いけどMが低い顧客層にはクロスセル・アップセルの提案を徹底するといったように顧客のR・F・Mの状態で取るべきアプローチは異なるはずです。RFM分析によりグループ分けすることにより顧客層に合わせた最適なアプローチが可能となります。

 

RFM分析のメリット、デメリットとは?

RFM分析はオーソドックスで現実のマーケティングに適用しやすい分析手法ですが、前提としてデータが整備されていなければなりません。RFM分析のメリット・デメリットについて整理します。

 

RFM分析のメリット

RFM分析のメリットはそのシンプルさにあります。顧客データさえ整備されていれば、R・F・Mの3軸で顧客を分析するのは容易です。

それでいて顧客毎に異なったアプローチするための目安として有効で、RFM分析に基づいたグループ別に販促や営業のリソースを配分・最適化することによって、効率的な営業・マーケティングが可能となります。

 

RFM分析のデメリット

シンプルで有効なRFM分析ですが、前提として顧客の購買データが整理されている必要があります。定期的に分析する場合はCRM(顧客管理)ツールなどを導入して分析しやすい環境を構築してください。

また、RFM分析における具体的なグルーピングや基準や担当するマーケターの判断に委ねられます。マーケターとして顧客分析の経験がある人材が具体的な運用には携わった方が良いでしょう。

 

RFM分析の成功事例をご紹介!

RFM分析を活用することにより、具体的にどのような効果が発生するのか成功パターンを2種類紹介します。

離脱予備軍の顧客を発見してアプローチする

潜在的に顧客層の中に多いのが、そのまま放置していると離脱するだろう予備軍です。離脱予備軍を一早く発見して、ケアをすることにより事業の収益は高まります。

RFM分析でRとFが少ない顧客は離脱予備軍の可能性が高いので注意してください。RFが低くなりがちな顧客については電話やDMなどのよる個別フォローで接触頻度だけは保つようにしてください。

これによって商品・サービス全体での顧客ロイヤリティアップ、LTVの向上につながります。

 

安定顧客から優良顧客へ

RFMの3つともが高い優良顧客に最も近い存在がR,Fは高くてもMだけが低い安定顧客です。優良顧客と安定顧客を分類して、インタビューなどの手法によってそれぞれの違いを発見することによって安定顧客を優良顧客にランクアップさせる手法が見つかることもあります。

例えば、担当の営業の仕方、ランクアップの鍵となった商品、参加していたキャンペーンなどちょっとした違いが顧客ランクに影響を与えていることも多いです。RFM分析をもとにより顧客層を深堀することにより、顧客をランクアップさせるヒントを見つけやすくなります。

 

まとめ

「顧客」を分析するということはマーケティングにおいて最も基礎的かつ重要な活動です。そして、RFM分析はシンプルな分析故応用範囲が広い手法です。行うならば顧客ランクの変遷を分析するためにも定期的に実施しなければなりませんが、そのためには顧客管理ツールを導入した方が良いでしょう。

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ABOUTこの記事をかいた人

■ 2003年に国内唯一のポイントサービスコンサルティング会社エムズコミュニケイトを設立、ポイントサービスやCRM・顧客戦略分野のコンサルティングや各種講演、執筆活動を行っている。 ■ 「ガイアの夜明け」にも出演。番組は反響を呼び、日経文庫にも掲載された。 生活者に支持されるポイントサービスを「ポイントブランド力」とし、そのランキングを定点的に発表。 ■ 著書:「成功するポイントサービス」(日経MJの推薦書/丸善ビジネス書10位内ランクイン) ■ 2016年から総務省マイナンバーカード利活用に係る「マイキープラットフォームによる地域活性化方策検討会」におけるポイントサービス有識者として地域経済応援ポイントに関する推進役を担っている。