マーケティングにおける顧客理解の重要性は非常に高く、優れた製品やサービスを提供しても、顧客ニーズにうまく合わせたアプローチができなければ、魅力ある価値提案は届かず十分な収益は望めません。企業が長期的に成長し続けるには、常に顧客視点に立ち、一人ひとりの嗜好や行動パターンを把握することが不可欠なのです。
そこで注目されているのが「RFM分析」という手法です。RFM分析は、既存顧客の購買履歴データを活用し、Recency（最新購買日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（支払総額）の3つの観点から顧客を分析・スコアリングすることで、細かなセグメント分けを可能にします。これにより、顧客一人ひとりのニーズや価値観に合わせた的確な施策立案ができるようになります。
RFM分析の計算方法
RFM分析では、顧客の「最新購買日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「支払総額（Monetary）」の3つの観点から、個々の顧客を数値化し、スコアリングを行います。RFMの3つの各項目の計算方法を見ていきましょう。
R＝「最新購買日」の評価
最新購買日が新しいほど高スコアになります。
F＝「購入頻度」の評価
一定期間（例えば1年間）の購買回数が多いほど高スコアとなります。
M＝「支払総額」の評価
支払総額が高額であるほど高スコアとなります。
↓RFM分析のスコアリング一覧
このように3つの観点からスコアリングし、それらの合計点に基づいて顧客を区分けします。合計点が高ければ高いほど、その顧客は購買活動が活発で高価値な顧客だと判断できます。一方、合計点が低ければ、リピート購買に課題があり、離反リスクが高い顧客だと考えられます。
RFM分析の目的
RFM分析の主な目的は、限りある経営資源を最適に活用し、マーケティング施策の効率化と収益最大化を実現することにあります。そのためには、高価値顧客を正確に特定し、重点的にアプローチすることが不可欠です。
高価値顧客とは、製品やサービスに対する支払い意欲が高く、リピート購買が見込める顧客層のことです。こうした顧客は、企業の収益源となり、事業継続に大きく貢献してくれます。そのため、高価値顧客を重点顧客とし、きめ細かくフォローアップを行うことで、さらなる満足度向上を図ることが重要になります。具体的には、プレミアムサービスの提供や特別なプロモーションの実施、アフターフォローの徹底などが考えられます。
一方で、RFM分析で離反リスクが高いと判断された顧客に対しては、別の対策が必要となります。こうした顧客は、製品やサービスに対する関心が薄れてきている可能性があります。そこで、再びその価値を認識してもらい、関心を引き付けるような施策を打つ必要があります。例えば、メールマガジンの配信や割引キャンペーンの実施、定期的な製品情報の提供などがその一例です。
このように、RFM分析では顧客の購買実態を細かく分析し、ステージごとにきめ細かい対応をすることで、マーケティングリソースの無駄を省き、限られた経営資源を有効活用することができます。高価値顧客の維持・拡大と、離反リスクの低減を同時に実現し、より大きな収益につなげていくことが可能になるのです。
RFM分析の手順
RFM分析を行うための具体的な手順は以下の通りです。
まずはRFM分析に必要なデータを収集します。対象は、購買日時、購入商品や金額、顧客IDなどのデータになります。収集期間は分析の目的によって異なりますが、通常は1年~3年程度の期間が理想的です。
スコアリングした結果を基に、顧客を細かくセグメント分けします。例えば、RFMの合計スコアが15点満点中12点以上を「重要顧客」、5点以下を「離反リスクの高い顧客」など、適切な区切り線を設定します。
最後に、分割したセグメントごとに、具体的な対応策を立案します。重要顧客に対してはさらなる満足度向上策、離反リスク顧客には関心喚起のためのアプローチなど、それぞれのニーズにあった施策を講じます。
RFM分析の事例
RFM分析は、さまざまな業界・企業で活用されています。ここでは具体的な3つの事例を見ていきましょう。
- 金融業：楽天カード
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楽天カードでは、 RFM分析を利用して優良な新規顧客の効率的な開拓を行っています。高額な支払い金額が見込める顧客層や、支払い履歴の良好な層をRFMの高スコア層として設定。この層に対して重点的にカードの入会を促す広告を打っています。
- 家電量販：ヨドバシカメラ
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ヨドバシカメラは、RFM分析で顧客を細かくセグメント分けし、顧客ニーズにマッチした広告を実施しています。リピーター層には割引クーポンなどを配布し、新規顧客層には製品の詳細な説明広告を打つなど、用途に合わせた対応をしています。
- 航空業： ANA
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ANAでは、RFM分析でマイレージ会員を分類し、各層に合わせたサービス内容を提供することで、マイレージプログラムの最適化を図っています。上級会員向けのプレミアムサービスのほか、ポイント有効期限が近づく顧客にはキャンペーンを実施するなど、細かいニーズに対応しています。
このように、RFM分析は業種を問わず、顧客理解とニーズに合わせた施策立案に幅広く活用されています。購買データから細かく顧客を分類することで、マーケティングリソースの無駄を省き、収益につなげることができるのがRFM分析の最大の強みなのです。
まとめ
昨今の顧客ニーズの多様化、デジタル化の進展に伴い、マーケティングにおけるきめ細かいアプローチの重要性は高まる一方です。企業が競争力を維持・向上させるには、手持ちのデータを最大限活用し、きめ細かい顧客理解を深めていくことが必須になっています。
RFM分析は、顧客の購買履歴データを活用し、顧客を細かくセグメント分けすることで、それぞれの特性に合わせた施策立案を可能にします。リピート購買が見込める「重要顧客」には満足度向上策を、一方で「離反リスクの高い顧客」には再度関心を持ってもらえるようなアプローチが求められます。
このように顧客一人ひとりを理解し、適切な対応をすることが、収益の最大化につながります。データに基づいた科学的な分析は、マーケティングにおいて欠かすことができません。顧客を起点に置いた戦略策定が何より重要なのです。
