RFM分析とは
RFMの3つの指標
RFM分析では、顧客を最終購入日、購入頻度、購入金額の3つの視点で見ていきます。名称だけだと違いが分かりにくいため、まずは各指標の意味を整理しておきましょう。
| 指標 | 意味 |
| Recency | 最後にいつ購入したか |
| Frequency | どれくらいの頻度で購入しているか |
| Monetary | どれくらいの金額を使っているか |
Recencyは、顧客との接点がどれだけ最近あるかを見る指標です。Frequencyは、その顧客が継続的に購入しているかを把握するために使います。Monetaryは、売上への貢献度を確認するための指標です。
RFM分析でわかること
RFM分析でわかるのは、顧客ごとの状態の違いです。3つを組み合わせることで、単純な売上額だけでは見えにくい顧客の状態まで整理しやすくなります。
たとえば、最近も購入していて購入頻度と購入金額も高い顧客は、優良顧客として捉えやすくなります。一方で、以前は購入していたものの最近は動きがない顧客は、離反リスクがあると考えられます。また、購入回数は少なくても直近で購入している顧客は、今後の育成対象として見ることができます。
このようにRFM分析は、次にどの顧客へどんな施策を打つべきかを考える土台になる点が、実務で活用される理由です。
RFM分析のメリット
優良顧客を見つけやすい
RFM分析の大きなメリットは、自社にとって重要な優良顧客を見つけやすくなることです。RFM分析では「最近購入しているか」「繰り返し購入しているか」「購入金額が大きいか」を分けて確認できます。これにより、顧客別の売上額だけを見ているだけではわからない、自社の戦略にとって本当に重要な顧客層を見極めやすくなります。
| 見方 | 把握しやすいこと |
| Recencyが高い | 最近も関係が続いている |
| Frequencyが高い | 継続利用している |
| Monetaryが高い | 売上への貢献度が高い |
施策の優先順位を決めやすい
RFM分析は、顧客を分類するだけでなく、どの顧客にどの施策を優先するかを考えやすくする点でも役立ちます。顧客の状態が整理されると、顧客の状況に応じて対応を分けられるようになります。
たとえば、最近も頻繁に購入している顧客には関係維持の施策が有効です。一方で、以前は購入していたのに最近動きがない顧客には、再購入を促す施策のほうが適しています。購入回数がまだ少ない新規顧客であれば、継続利用につなげるためのフォローが必要になります。
RFM分析の手順
データを集計、整理する
RFM分析を行うには、まず顧客ごとの購買データを集計、整理します。最低限必要なのは、最終購入日、購入回数、購入金額の3つです。これらのデータがそろっていないと、RFMの各指標を正しく評価できません。
集計の際は、顧客単位でデータをまとめることが重要です。同じ顧客の購入履歴が複数行に分かれている場合は、最終購入日を最新の日付にそろえ、購入回数と購入金額を集約します。元データの段階で重複や欠損があると、分析結果もずれやすくなるため、この段階で整えておく必要があります。
スコアリングして分類する
データを整理したら、次は各指標をスコア化します。一般的には、Recency、Frequency、Monetaryをそれぞれ5段階などで評価し、顧客ごとに点数を付けます。そのうえで、RFMのスコアの組み合わせごとに顧客を分類していきます。
たとえば、5段階でスコアリングする場合の基準例は次の通りです。
| スコア | Recency | Frequency | Monetary |
| 5 | 30日以内に購入 | 10回以上購入 | 10万円以上購入 |
| 4 | 31〜60日以内に購入 | 7〜9回購入 | 7万円〜10万円未満 |
| 3 | 61〜90日以内に購入 | 4〜6回購入 | 4万円〜7万円未満 |
| 2 | 91〜180日以内に購入 | 2〜3回購入 | 1万円〜4万円未満 |
| 1 | 181日以上購入なし | 1回のみ購入 | 1万円未満 |
このように点数を付けた後は、各指標の組み合わせを見て顧客を分類します。たとえば、日用品ECのように継続購入の多さが売上につながりやすい企業では、次のように整理できます。
| 分類例 | R | F | M | 分類の考え方 |
| 優良顧客 | 4〜5 | 4〜5 | 3〜5 | 継続購入が重要なため、最近も購入していて購入回数が多い顧客を優良とみなす |
| 育成候補 | 4〜5 | 1〜2 | 1〜2 | 最近購入しているため関心はあるが、まだ購入回数が少ないため育成対象とみなす |
| 離反注意顧客 | 1〜2 | 4〜5 | 3〜5 | 過去の利用実績は高いが最近購入がないため、離反リスクがあると判断する |
| 休眠顧客 | 1〜2 | 1〜2 | 1〜2 | 購入頻度も金額も低く、長く動きがないため優先度は低いとみなす |
このように、RFM分析では単に点数を付けるだけでなく、自社がどの顧客を重視したいかに合わせて分類の見方を決めることが大切です。継続利用を重視する企業であればFrequencyが高い顧客を優良と見やすく、高単価商材を扱う企業であればMonetaryの比重が上がることもあります。
分析結果を確認して、次の打ち手を考える
スコアリングと分類ができたら、次はその結果をもとに打ち手を考えます。RFM分析は、顧客を分類して終わりではなく、分類結果を施策に落とし込んではじめて意味がある分析です。
たとえば、優良顧客には関係維持や単価向上を目的とした施策が向いています。一方で、育成候補には再購入を促す施策、離反注意顧客には呼び戻し施策、休眠顧客には掘り起こし施策が必要になります。分類ごとに目的が異なるため、打ち手も同じにはなりません。
| 分類例 | 打ち手のイメージ |
| 優良顧客 | 限定特典、上位商品の提案、会員ランク施策 |
| 育成候補 | 再購入クーポン、関連商品の案内、購入後フォロー |
| 離反注意顧客 | 再来訪キャンペーン、期限付きオファー、離反防止メール |
| 休眠顧客 | 掘り起こし配信、休眠顧客向けキャンペーン、反応確認施策 |
たとえば、日用品ECのように継続購入が重要な企業なら、育成候補に対しては2回目の購入を促す施策が重要になります。反対に、高単価商材を扱う企業なら、優良顧客に対してアップセルやクロスセルを行うほうが成果につながりやすいこともあります。
このように、RFM分析では分類ごとに目的を分けて打ち手を考えることが重要です。誰に対しても同じ施策を打つのではなく、顧客の状態に応じて対応を変えることで、施策の無駄を減らしやすくなります。
RFM分析の注意点
RFMだけでは把握しきれない要素がある
RFM分析は購買データをもとに顧客を整理できる便利な手法ですが、顧客理解のすべてをカバーできるわけではありません。見ているのはあくまで「いつ買ったか」「どれくらい買ったか」「いくら使ったか」であり、その背景までは分からないためです。
たとえば、最近購入がない顧客でも、単に買い替え周期が長い商材だったり、今後まとめて購入する予定があったりすることがあります。反対に、購入回数が多い顧客でも、値引き施策にだけ反応していて利益につながっていないケースもあります。RFM分析だけを見ると、こうした違いは見えません。
そのため、RFM分析の結果は顧客を大まかに整理するための基礎情報として使うのが適切です。実際に施策を考えるときは、商品カテゴリ、購入チャネル、問い合わせ履歴、反応率などもあわせて確認したほうが、より実態に合った判断がしやすくなります。
基準設定によって結果が変わる
RFM分析は、どのように点数を付けるかによって分類結果が変わります。同じ顧客データでも、基準の置き方が違えば、優良顧客とみなす範囲も変わるためです。
たとえば、日用品ECのように購入頻度が高い業種であれば、「30日以内に購入」を高評価にしても自然です。一方で、高額な家電や家具のように購入間隔が長い商材では、同じ基準を使うと実態に合わない可能性があります。購入頻度や購入金額の基準も同様で、業種や価格帯によって適切なラインは異なります。
そのため、RFM分析では一般的な基準をそのまま当てはめるのではなく、自社の商材や顧客行動に合わせて基準を調整することが重要です。分類結果に違和感がある場合は、スコアの区切り方を見直したうえで、実態に合った設定になっているか確認するとよいでしょう。
他の分析手法との併用が有効
RFM分析は顧客を大まかに整理するには有効ですが、施策をより具体化したい場合は、他の分析手法と組み合わせて見ることも重要です。RFMだけでは、顧客の属性や行動の背景までは十分に把握できないことがあるためです。
たとえば、同じ優良顧客でも、高単価商品をまとめ買いする顧客と、定期的に少額購入を続ける顧客では、適した施策が異なります。また、離反注意顧客に見えても、実際には特定の季節だけ購入する顧客かもしれません。こうした違いは、RFM分析だけでは判断しにくい場合があります。
そのため、必要に応じて他の分析手法も併用すると、顧客理解の精度が高まります。
たとえば、顧客の購入金額帯を把握したい場合はデシル分析、商品別の売上構成を見たい場合はABC分析、属性や行動傾向で分けたい場合はセグメンテーション分析が役立ちます。RFM分析を起点にして、必要な視点を補いながら使うことが大切です。
CPM分析との違い
RFM分析とCPM分析は、どちらも顧客を分類するための手法ですが、見る軸が異なります。RFM分析は、最終購入日、購入回数、購入金額をもとに、現在の顧客状態を整理する手法です。これに対してCPM分析は、購入回数や購入金額に加えて、初回購入から最終購入日までの期間や最終購入日からの経過日数も見ながら顧客を分類します。
そのため、RFM分析は「最近よく買っている顧客」「最近購入が止まっている顧客」といった現在の状態の把握に向いています。一方でCPM分析は、「短期間で集中的に購入した顧客」や「以前は安定して購入していたが離れてしまった顧客」など、購買の推移や継続期間まで含めて見たいときに向いています。
ざっくり言えば、RFM分析はシンプルに顧客の今を分ける手法、CPM分析は顧客の購買の流れまで見て分ける手法です。まずはRFM分析で全体像をつかみ、より細かく顧客の状態を見たい場合にCPM分析を使い分けると理解しやすいでしょう。
デシル分析との違い
RFM分析とデシル分析は、どちらも顧客を分類する手法ですが、分類の基準が異なります。RFM分析は、最終購入日、購入回数、購入金額の3つを見て顧客の状態を整理します。これに対してデシル分析は、購入金額をもとに顧客を10段階に分ける手法です。
そのため、RFM分析は「最近も買っているか」「継続して買っているか」まで含めて見られるのに対し、デシル分析は売上への貢献度を金額ベースで把握しやすいのが特徴です。たとえば、高額購入者を見つけたい場合はデシル分析が分かりやすい一方で、その顧客が最近も購入しているかまでは判断できません。
つまり、顧客の現在の状態を立体的に見たいならRFM分析、売上構成を金額順でシンプルに把握したいならデシル分析が向いています。顧客の動きまで見たい場面ではRFM分析、まずは売上上位顧客を把握したい場面ではデシル分析、と使い分けると分かりやすいでしょう。
セグメンテーション分析との違い
RFM分析とセグメンテーション分析の違いは、何を基準に顧客を分けるかにあります。RFM分析は、最終購入日、購入回数、購入金額という購買実績をもとに顧客を分類する手法です。これに対してセグメンテーション分析は、年齢、地域、性別、興味関心、購入チャネルなど、共通する属性や特徴で顧客を分ける考え方です。
そのため、RFM分析は「最近よく買っている顧客」「以前は買っていたが最近は動きがない顧客」といった顧客の状態の違いを把握したいときに向いています。一方でセグメンテーション分析は、「20代の新規顧客」「特定地域の利用者」「SNS経由で流入した顧客」のように、属性や行動傾向ごとの違いを見たいときに向いています。
つまり、購買行動ベースで分けるのがRFM分析、属性や特徴ベースで分けるのがセグメンテーション分析です。誰が今重要な顧客かを見たいならRFM分析、どんな層にどんな訴求が合うかを考えたいならセグメンテーション分析が使いやすいでしょう。実務では、RFM分析で重要顧客を絞ったうえで、その中をさらに属性別に見るという使い方もよくあります。
まとめ
RFM分析は、最終購入日、購入回数、購入金額の3つの指標をもとに顧客を分類する分析手法です。顧客の状態を整理しやすく、優良顧客の把握や施策の優先順位付けに役立ちます。
実際には、各指標をスコア化したうえで、その組み合わせから顧客を分類していきます。こうすることで、優良顧客、育成候補、離反注意顧客、休眠顧客といった形で顧客の状態を見分けやすくなります。その後は、分類結果に応じて関係維持、再購入促進、掘り起こしなどの打ち手を考えていくのが基本です。
ただし、RFM分析だけですべての顧客理解が完結するわけではありません。商材や業種によって適切な基準は変わりますし、必要に応じて他の分析手法と組み合わせることも重要です。まずはRFM分析で顧客の全体像を整理し、そのうえで自社に合った施策につなげることが、活用のポイントといえるでしょう。
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