マーケティング入門

2021.05.28

RFM分析とは?マーケティングに役立つ基本知識や分析方法を紹介

マーケティングの基本中の基本といわれている顧客分析。RFM分析は、数々の顧客分析手法の中でも有効性が高いとされ、多くの企業が取り入れている手法です。
ここでは、顧客分析に有効なRFM分析の概要から分析方法のほか、課題とその解決法まで、まとめてご紹介します。

「RFM分析とは?マーケティングに役立つ基本知識や分析方法を紹介」の目次

  1. RFM分析は、顧客をグループに分けて分析する方法
  2. RFM分析を行うメリット
  3. RFM分析の進め方
  4. RFM分析の課題
  5. RFM分析を応用する
  6. RFM分析の活用方法
  7. マーケティングをサポートするMAツール

RFM分析は、顧客をグループに分けて分析する方法

RFM分析とは、3つの指標を用いて顧客をグループ分けする顧客分析方法です。3つの指標とは、Recency(直近いつ)、Frequency(頻度)、Monetary(購入金額)で、RFM分析という名称はこれらの頭文字を取ったものです。

RFM分析の3つの指標

RFM分析は、購買行動によって顧客をグループ分けした上で、各グループの性質に合わせたマーケティング施策を実行していくために行うものです。最終目的は、LTV(顧客生涯価値:1人または1社の顧客が企業にもたらす利益の総額)の最大化にあります。
RFM分析の3つの指標については、下記のように考えます。

RFM分析の3つの指標

・Recency(直近いつ)
Recencyは、顧客の購入データのうち、「購入日時」からその顧客が最後に商品を購入したのはいつかを抽出し、その時期によってグループ化します。最終購入日が近い顧客のほうが、何年も前に購入した顧客より良い顧客だと考えます。どれくらいの期間で分けるのかは、商品の特性などによって決定します。

・Frequency(頻度)
Frequencyは、購入頻度からグループ分けをするもので、購入頻度が高い顧客ほど良い顧客だと考えます。どれぐらいの期間内の購買行動を対象とするかは、商品の特性などによって設定します。
この値が高い顧客が多いなら常連顧客が多く、低い顧客が多いなら商品やサービスに満足していない顧客が多い可能性があるといったことがわかります。また、この値が高い顧客が多く、低い顧客が少ない場合は、新規顧客が少ないことを意味します。

・Monetary(購入金額)
Monetaryは、購買履歴から購買金額の総額を計算して、グループ分けをするもので、金額が大きいほど良い顧客だと考えます。Recencyや Frequencyと同様に、どれぐらいの期間内の購買行動を対象とするかは、商品の特性などによって設定します。

グループ分けの方法

RFM分析を行う際、各値のいくつからいくつまでを1つのグループとするのかは、マーケターが設定します。
通常は、まずRecency、Frequency、Monetaryそれぞれを、3~5つのグループに分けます。ただし、この方法ではグループ数が多すぎるので、いくつかのグループを集約し、施策の実施が可能な数まで絞り込むといいでしょう。
例えば、新規顧客、休眠顧客、安定顧客、優良顧客、ロイヤル顧客の5グループに分けるといった具合です。

グループができたら、次は各グループに応じたマーケティング施策を企画し、実施していきます。
例えば、直近購入がない休眠顧客には、メールやSNSで新商品やキャンペーンの情報を送ることが考えられます。Recency、Frequency、Monetaryのすべてが高いロイヤル顧客には、特別セールへの招待や優待価格での商品紹介など、特別感を感じさせる対応をすることで、競合他社への流出を防ぐことが考えられるでしょう。

RFM分析を行う上で重要なのは、各グループに対して単発のマーケティング施策を繰り返すことではありません。顧客を、長期的にコンスタントな購入が見込めるブランドのファンやロイヤル顧客へと、育成してく視点が重要です。
個々のマーケティング施策は、そのためのシナリオやストーリーに沿って考える必要があります。

RFM分析を行うメリット

RFM分析を行うメリットは、次のようにまとめられます。

顧客の属性に合わせたマーケティング施策を実施できるので、効果が出やすくなる

顧客をグループ分けすることで、より顧客の求めるタイミングやニーズに合わせたマーケティング施策の実施が可能になるため、施策の効果が出やすくなります。例えば、休眠顧客に対しては、休眠の理由を探るためにアンケートを送付し、休眠の理由に合わせた対策を行うといった具合です。

マーケティング施策の無駄を省ける

グループごとにマーケティング施策を変えることは、効率化にもつながります。
例えば、Recency、Frequency、Monetaryのすべてが低い顧客は、ほかの顧客と同様のアプローチを行っても効果が上がらない可能性が高いため、マーケティング施策から外すという選択も可能です。
浮いた分の時間や費用、人的リソースは、より商品購入の可能性が高い顧客へのマーケティング施策に向けることができます。

RFM分析の進め方

RFM分析の進め方は、全部で6つのステップに分けられます。ひとつずつ、詳しく見ていきましょう。

1. 解決したい課題を基に仮説を立てる

RFM分析を始める前に、必ずやっておかなければいけないのは、現状の把握と仮説を立てることです。例えば、ある商品の売上が伸びていないならデータを集め、「なぜ売上が伸びないのか」をマーケティングチームで一度議論します。
ここで立てた仮説が「何を分析すべきか」「3つの指標のうちのどこに注目すべきか」を考える基になりますので、極めて重要なステップです。

2. データを収集する

続いては、立てた仮説を検証するために、必要なデータを収集します。例えば、売上が伸びていない原因が「リピーターが少ない」ことにあり、「ターゲット設定が正しくないのでは」という仮説を立てた場合は、購買頻度や累計購買金額に加え、顧客の年齢、性別、職業などの属性データを確認する必要があるでしょう。
「DMを送った顧客の購買価格が低かった」ことが原因だと考えられるなら、「過去10回分のDMから、商品を購入した顧客の平均購入額データ」などを取得することが考えられます。

3. データを分析する

データの収集が完了したら、ExcelやRFM分析ツールを使って、顧客のグループ分けを行います。
まずは、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標について分布を確認した上で、最初に立てた仮説を考慮して、いくつかのランクに分けます。ランクの分け方は、分布状況や分析を行う目的、扱う商材、BtoBビジネスかBtoCビジネスかなどによって違ってきますので、現状に合わせて考えましょう。
例えば、次のようになります。

Recency、Frequency、Monetaryの項目ごとにランク分けをしたら、どこからどこまでを1グループとするのか決めていきましょう。
この時点で顧客は、5×5×5=125通りに分類することができます。このままでは多すぎるので、目的に合わせて顧客をグループ化し、データを最適化します。あまりに数が多いと分析に時間や人的コストがかかりすぎてしまうので、3~5グループに分けるのが一般的です。

4. マーケティング施策を企画する

分析結果と最初の仮説を照らし合わせ、グループごとにマーケティング施策を企画します。
仮説と分析結果が合っていれば、仮説に基づいた施策を行うことが有効と考えます。仮説と分析結果にずれが生じていれば、新たな仮説を立てて分析をやり直すのが基本です。

ただし、分析結果と仮説が合っているように見えても、さらに別の原因が潜んでいることも考えらます。そのため、このステップは一度だけでなく、何度も繰り返すのがポイントです。さまざまな面から分析を行うことで、より効果的なマーケティング施策が講じられるようになります。

5. マーケティング施策を実施する

最終的に行うべきマーケティング施策を決定し、実施します。

6. 効果を検証し、改善策を考える

RFM分析は、一度行えば終わりというものではありません。顧客の購買行動を短期間で見るのか、長期間で見るのかでも結果が変わってきます。また、データは日々更新されるので、それに合わせてマーケティング施策を調整していく必要があります。
課題を発見し、仮説を立て、データを集め、分析し、マーケティング施策を企画・実行し、その効果を検証するという、PDCAサイクルを回していくことが重要です。

なお、RFM分析を行うには、顧客ごとに紐づいたデータを蓄積しておく必要があります。顧客データの収集や管理を行うツールを導入すると効率がいいでしょう。顧客データの収集や管理を行うツールとしては、MA(Marketing Automation:マーケティングの自動化)ツールや、CRM(Customer Relationship Management:顧客関係管理)ツールが挙げられます。

RFM分析の課題

RFMは有効性の高い顧客分析手法ですが、次のような課題が存在します。

購入した商品を考慮しない

RFM分析の指標は、購入の時期、頻度、購入金額であり、「何を買ったか」は考慮されません。そのため、タイムリーに子供の成長に合わせた商品をすすめるなど、顧客の細かな状況に合わせた提案は、RFM分析だけではできません。
RFM分析の指標とともに、何が買われているのかも意識する必要があります。

時間に関する継続性がない

RFM分析は、ある一時点における顧客分析であり、継続性がありません。例えば、季節性の高い商品のRFM分析を行う場合、いつ行うかによって、直近の購買日や購買頻度にはかなりの差が出ます。
また、ベビー用品など、子供の成長とともに購入頻度が変わる商品も注意が必要です。第1子が生まれたときに定期的に購入し、成長によって買わなくなったが、商品は気に入っていたので第2子のときも購入しているという場合、RFM分析上は安定顧客→離反顧客→安定顧客と位置づけられてしまいます。

複雑でコストがかかりすぎると感じる場合もある

RFM分析を行うには基となるデータが必要で、データの抽出や分析には多くの手間と時間がかかります。データ量が膨大で、あちこちのデータを統合しなくてはならない場合は、予想外の人的リソースやコストがかかる場合があります。
MAツールやCRMツールをうまく活用し、分析コストを抑えることが重要です。

RFM分析を応用する

RFM分析の課題を解決するために生まれたのが、RFMに新しい指標を追加したり、エリア情報を組み合わせたりする方法です。RFM分析よりも精度の高い分析ができる方法と、RFM分析よりも簡易な方法の両方がありますので、目的やリソースに合わせて取り入れてみましょう。

購入商品情報を組み合わせる(MRFI、RFMC分析)

RFM分析の指標に、ほかの指標を組み合わせる分析に、アイテム(Item)を組み合わせたMRFI(マーフィー)、カテゴリー(Category)を組み合わせたRFMC分析などがあります。
RFM分析で算出される最適化されたグループを、購入商品別、顧客属性別で分けることで、より精緻な顧客分類と、各顧客に合わせたマーケティング施策が可能です。例えば、下記のように分類します。

エリア情報を組み合わせる(RFM-D分析)

購入商品情報や顧客属性の代わりに、エリア情報をRFM分析に組み合わせることもできます。
コンビニエンス性を求める近距離圏の顧客と、独自性を求めて来店する長距離圏の顧客を分け、それぞれのニーズに合ったマーケティング施策を実行することで、近距離圏の顧客のリピート率上昇と長距離圏の顧客の増加を目指します。特に、店舗などのマーケティング戦略を考える上で有効です。
これは、RFMにD(Distance)を加えて、RFM-D分析と呼ばれます。

エリア情報を組み合わせる(RFM-D分析)

購入金額でクラス分けする(デシル分析)

顧客を購入金額でクラス分けして分類する顧客分析手法を、デシル分析と呼びます。デシル分析は、RFM分析の簡易版といえます。
分析方法はとてもシンプルで、顧客の一定期間中の購入金額を算出して合計額が多い順に並べ、10等分してグループを作るだけです。
売上貢献度の高い優良顧客を見える化することで、その層に効果的なマーケティング施策を打ちやすくなります。

指標が1つしかない分、RFM分析に比べれば精度は低く、例えば過去に1度だけ大きな買い物をしている人が上位に食い込み「優良顧客」として扱われるなどの問題はあります。しかし、RFM分析よりはるかに簡単に行えるため、簡単な傾向を知りたいときには非常に便利です。

購入金額でクラス分けする(デシル分析)

RFM分析の活用方法

繰り返しになりますが、RFM分析もその応用である各種分析も、最終目的はLTVの最大化です。
分析結果に基づく単発のマーケティング施策を繰り返しているだけでは、RFM分析を効果的に活用しているとはいえません。優良顧客やブランドのファンが増えて初めて、RFM分析を活用しているといえます。

そのためには、現状RFMそれぞれの値が低くても、将来優良顧客やロイヤル顧客になる可能性のあるグループを見つけ、顧客を育成することが重要です。具体的には、カスタマージャーニーに基づいたシナリオを作成し、顧客のロイヤリティを上げる提案をしていく手法が有効でしょう。

カスタマージャーニーとは、ペルソナ(想定する顧客像)の行動・思考・感情の動きを時系列で見える化したものです。カスタマージャーニーに基づいてシナリオを作成することで顧客の理解が深まり、より長期的な視点でLTVの最大化に取り組めるようになります。

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CRMツールとMAツールを導入するメリット

顧客に合わせたマーケティング施策をきめ細かく行い、顧客育成を進めるには、顧客ごとに紐づいたデータの蓄積とそのデータを活用する仕組みが必要になります。
そこで活用したいのが、顧客情報管理に特化したCRMツールと、新規顧客の獲得や見込客の育成などのマーケティング施策をサポートするMAツールです。

MAツールを使えば、社内に蓄積された顧客情報を一元管理できる上、人力では実施が難しいシナリオを自動化できますので、スムーズな分析とマーケティング施策の実施が可能となります。直接RFM分析を行うことはできませんが、データ収集から効果検証まで同じツールで行うことができますので、余計な手間やコストを抱えることなく、効率が良いことも特徴です。

サポートやコンサルティングサービスの活用も有効

MAツール提供会社のほとんどは、顧客企業がMAツールをスムーズに導入・活用できるように、導入サポートやコンサルティングサービスといったサポート体制を整えています。これらのサービスを活用することで、従来のシステムからMAツールによる情報一元管理への乗り換えもスムーズになり、より効率的な運用が期待できます。

マーケティングをサポートするMAツール

RFM分析は、顧客分析手法のひとつで、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を用いて、顧客をグループ分けする方法です。グループごとに効果的なマーケティング施策を講じることで、LTVの最大化を図ることができ、ひいては売上アップにつながります。

RFM分析を最大限に活用し、優良顧客を育成するためには、顧客一人ひとりに紐づいた大量のデータと、大量の顧客に対してきめ細かなマーケティング施策を実施するリソースが欠かせません。人力では収集・実行に限界がありますので、データの一元管理やシナリオ設定によってマーケティング施策のかなりの部分を自動化できる、MAツールが求められます。

アドビが提供するMAツール「Marketo Engage」は、全世界で5,000社以上の企業に導入されています。顧客データに基づいた施策を実施するための各種機能と優れた操作性で、マーケティング施策の実施をサポートします。
下記のページでは、RFM分析に役立つ情報を無料でダウンロードできますので、ぜひマーケティング活動にご活用ください。

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