RFM分析とは？3つの指標による顧客分析を初心者向けに解説！

効果的なマーケティング戦略を実施するためには、顧客分析が不可欠です。

その中の一つにRFM分析があります。

RFM分析は、顧客を「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」という3つの指標に基づいてグループ化する分析方法です。

この分析手法は、顧客の特性に合わせたマーケティング施策を策定する上で非常に有効であり、顧客分析の基本的なアプローチとして広く認識されています。

マーケティング会社であるFUSIONによる2023年7月の調査によると、売り上げが前年比で増加する見込みがあると答えた企業の約8割以上が、顧客の特性に合わせたグループ化を行っていると答えました。

本記事では、RFM分析における目的やメリット、注意点や解決策について説明した上で、実際に分析を行う際の手順についても解説しています。

なお、顧客分析について詳しく知りたい方は以下の記事も合わせてご覧ください。
関連記事：『顧客分析とは？ユーザー行動を紐解く7つの手法と注意点をプロが解説』
参考：『顧客理解の鍵となる顧客分類とRFM分析の活用例を紹介』
参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』

RFM分析とは

RFM分析は、顧客を「最終購入日（Recency）」、「購入頻度（Frequency）」、「購入金額（Monetary）」の3つの指標を基にグループ分けする分析手法です。

この3つの指標は顧客の購買行動を反映し、それぞれの頭文字をとってRFMという略称で知られています。

すべての指標で高いスコアを持つ顧客は優良顧客として識別され、これらの顧客群に対してはマーケティング施策を優先的に向けるべきです。

例として、 全ての指標が高い顧客には、特別セールの招待や優待価格の商品紹介などを通じて特別感を提供し、他社への流出を防ぎます。

他社への流出を防ぐことで、売り上げの保持や、売り上げの拡大という効果が見込まれます。

一方で、一つ以上の指標で低いスコアを持つ顧客に対しては、その指標を向上させるための施策を講じる必要があります。

たとえば、最近購入していない休眠顧客に対しては、新商品やキャンペーンの情報をメールやSNSを通じて送ることが有効です。

RFM分析によってそれぞれの属性の顧客に合わせた効果的なアプローチを行うことで、企業にもたらされる利益の総額を高めやすくなり、最終的にはLTV（顧客生涯価値）の最大化が可能になります。

このようにRFM分析は、顧客の購買における行動傾向をより深く理解し、マーケティング効果を最大化するための重要なツールです。

参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』
参考：『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』
参考：『顧客流出を防ぐ』

なお、LTVについては以下の記事で詳しく解説しています。
関連記事：『LTV（ライフタイムバリュー）とは？重視すべき4つの理由を紹介』

最終購入日(Recency)

この指標は、顧客の購入履歴における最後の購入日時を基に顧客をグループ化するものです。

例えば、 購入から3カ月以内の顧客は「R1」、購入から3カ月以上経過している顧客を「R2」と分類することで、ビジネスにおける対応の優先度を把握します。

この分類の基準は商品の特性やビジネスモデルによって異なり、適切な期間で顧客をセグメントすることが重要です。

このように最終購入日の指標を用いることで、企業は顧客の直近の購入傾向を把握した上でマーケティング戦略に落とし込みことが可能です。

参考：『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』
参考：『RFM分析とは？RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説』

購入頻度(Frequency)

購入頻度は、顧客の購入頻度に基づいてグループ分けを行うもので、特定の期間内に顧客が商品を何回購入したかを示します。

この指標では、頻繁に購入する顧客をより優れた顧客と見なし、 購入回数が多い顧客は、施策立てる際の対象として高い優先度を持ちます。

例えば、6カ月間で1回のみ購入した顧客と、同じ期間で5回購入した顧客では、後者の方が優先度が高いと判断されます。

購入頻度が高い顧客が多い場合は、そのビジネスや商品に対して興味をもつ常連顧客が多いことを意味し、逆に低い顧客が多い場合は、商品やサービスに不満を持つ顧客が多いことを示唆している可能性があります。

このように購入頻度の指標を用いることで、顧客の購入行動をより深く理解し、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能になります。

参考：『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』
参考：『RFM分析とは？RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説』

購入金額（Monetary）

この指標は、顧客の購買履歴を基にして、特定の期間内の購入金額の総額で顧客をグループ分けするものです。

顧客が過去に自社に対してどの程度の金額を使っているかを判断し、合計金額が大きい顧客をより見込みの高い顧客と見なします。

例えば、1回の購入で10万円を使った顧客は、3回の購入で合計2万円を使った顧客よりも購入金額の観点からは高い優先度を持つことになります。

このように購入金額の指標を用いることで、顧客の購買力と自社への貢献度を評価し、効果的なマーケティング戦略を策定することが可能になります。

参考：『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』
参考：『RFM分析とは？RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説』

RFM分析を行う目的

RFM分析は、顧客ごとの購入傾向や行動パターンを明確にして、各セグメントに適したマーケティング戦略を展開したい際に効果を発揮しやすいです。

このアプローチにより、企業は商品の購入可能性が高い顧客群に効果的にアプローチでき、収益の最大化を図ることができるようになります。

また、既存顧客に対するマーケティング施策のコストパフォーマンスを高め、より効率的かつ合理的な方法で売上向上を目指します。

「最終購入日（Recency）」、「購入頻度（Frequency）」、「購入金額（Monetary）」の3つの指標に対して任意のスコアを設定しておくことで、分析後はスコアに応じて施策を立てることにつながります。

例としてスコアの高いユーザーは、“優良グループ”として分類します。

そして優良グループに属するユーザーには、限定商品や新商品などを勧め、魅力的な特典による特別感のある訴求をするなどの施策の考案に役立ちます。

参考：『RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説』
参考：『優良顧客分析とは？分析の手法や優良顧客を育成する方法を解説』

RFM分析のメリット

現在のマーケティング施策の有効性を評価できる

RFM分析で各顧客群の割合を把握することで、現在のマーケティング施策の有効性を評価することが可能になります。

例えば、優良顧客の割合が高ければ現在の施策が効果を上げていると判断できますし、休眠顧客が多い場合は、リピート購入を促すための施策を強化する必要があるかもしれません。

売り上げへとつながる可能性が高そうなユーザーに対しては、より集中的にアプローチしたり、逆にRFMの3つの指標すべてが低いユーザーに関してはマーケティング施策から外してしまうなど、柔軟な対応も可能になるでしょう。

このように、グループごとの特性に合わせたマーケティングを行うことで、施策の効果を高めることができます。

参考：『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』
参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』
参考：『ロイヤルカスタマーとは？重要性や維持・育成の方法、優良顧客との違い』
参考：『休眠顧客を掘り起こすための5つのヒント｜方法まで徹底解説！』

スターバックスの成功事例

引用：『STARBUCKS REWARDS』

実際に、優良顧客への施策を行った成功事例として、スターバックスの例を紹介します。

スターバックスのロイヤルティプログラム「スターバックス® リワード」は、顧客の購入行動とブランドへの愛着を奨励する独特の戦略です。

このプログラムでは、54円ごとの購入で1スターが付与され、年間250スターを集めると上位の会員ステータスが得られます。

このステータスを獲得するには、13,500円の消費が必要です。

さらに、スターバックスは店頭イベントへの参加によってもスターを付与します。

スターの個数で会員ステータスを分けることによって、顧客ごとにパーソナライズされた体験を提供し、ブランドへの愛着を深めさせることを目指しています。

例として、スターが30個になると本来有料のカスタムを無料で利用することが可能になります。

このように、スターは単なる購入量の指標ではなく、ブランドへの愛着の深さを測る手段としても活用されており、優良顧客の育成に役立っています。

この効果的なリワードプログラムは、スターバックスの売り上げ全体の約40%を占めるほどの成功を収めています。

参考：『スターバックスなどの事例に学ぶ、顧客獲得とリピート化に役立つ4つのマーケティング手法』

RFM分析の手順

解決したい課題から仮説を立てる

RFM分析を活用する前に、まず自社の具体的な課題を特定し、それを解決する目的でRFM分析を利用するかどうかを決定することが重要です。

例えば、売上の伸び悩みが問題であれば、「短期解約の増加が原因であり、顧客の継続率を向上させる必要がある」といった仮説を立てることができます。

この仮説を基にして、「RFM分析のうちのどの指標をとくに注目するべきか」などを決めることが可能になります。

参考：『RFM分析とは？基本と顧客分析への活用例をわかりやすく解説』
参考：『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』

分析期間を決める

仮説を立てたら、実際に分析を行う期間を決定します。

過去１年間のデータを分析、昨年の同月のデータを対象に分析を行うといった、分析を行う期間を定めます。

参考：『RFM分析とは？RFM分析の目的から手順、注意点やメリットまで解説』

データの収集と整理

RFM分析を行うには、顧客の購買データを収集する必要があります。

必要なデータは、「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の３つです。

これらのデータは、 SFAが導入されている場合、既存の履歴データをそのまま活用できます。

SFA（ Sales Force Automation）とは、「営業プロセスの自動化」または「営業活動の支援ツール」として知られており、しばしば「営業支援システム」とも呼ばれます。

CRM（Customer Relationship Management）とは、「顧客との関係を管理すること」または「顧客との関連性を統括するプロセス」を指します。

また、顧客を識別するためのユニークIDも重要であり、特に小売業では顧客IDと購買データが連動したPOSレジシステムを効果的に利用することが勧められます。

さらに詳細な分析を行いたい場合は、商品名や顧客の年齢、居住エリアなどの追加データも収集すると良いでしょう。

ただし、これらのデータは個人情報に関わる可能性があるため、プライバシーに関する注意が必要です。

一般的に下記のような要件にあてはまると、プライバシーの侵害に該当する恐れがあります。

1. 私生活上の事実、または事実と受け取られる可能性のある事柄であること
2. 1の事実が、一般的な感覚を基準として考えると、公開をしてほしくないであろうと認められる事柄であること
3. 1の事実が一般の人にまだ知られていない事柄であること（非公開であること）

引用：『プライバシー侵害とは｜プライバシー侵害の基準・事例・対処法』 

参考：『RFM分析とは？基本と顧客分析への活用例をわかりやすく解説』
参考：『RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説』
参考：『 SFAとCRMの違いを徹底解説：それぞれの役割と機能の違いとは？』

収集したデータを整理

収集したデータを整理することも重要なプロセスです。

データクレンジングとは、データの間違った記録や入力漏れ、重複などの問題を改善し、データの精度を向上させる作業を指します。

入力ミスや表記揺れなどによるデータの不正確さを修正してデータを整理することは、分析の精度と効率に大きく影響します。

適切にデータを管理し、正確なデータ集計を行うことが、RFM分析の成功には不可欠です。

参考：『RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説』
参考：『データクレンジングとは？意味やメリット・具体例をわかりやすく解説』

指標に関して分布を確認

「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の分布を理解するために、集計されたデータを棒グラフで視覚化することが推奨されます。

ヒストグラムを用いてデータの分布を確認することで、顧客行動の背後にある理由を探ります。

この分析過程で、ビジネスに関する深い理解が必要とされます。

例えば、特定の金額帯において急激に上昇していることが見受けられたら、「まとめ買いによる割引」や「一定額以上の購入での送料無料」などの付帯するサービスに影響されている可能性を考慮することが大切です。

参考：『RFM分析とは？基本と顧客分析への活用例をわかりやすく解説』
参考：『RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説』

データ分析をもとにグループ分けを行う

「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の各項目に対してスコアを割り当て、これらのスコアを合計して顧客を分類します。

顧客は理論上、例えば5点満点で評価した場合、5×5×5＝125通りに分類することが可能です。

しかし、これほど多くのグループに分類すると分析にかかる時間と労力が非常に増大するため、実際には顧客を目的に合わせてより少ないグループ数、通常は3～5グループ程度に分けることが一般的です。

このプロセスでは、どの範囲を1つのグループとするかを決定し、データを最適化することが重要です。

グループを適切に区分けすることで、分析の手間と時間を削減し、より効果的に施策に落とし込むことが可能になります。

参考：『RFM分析とは？基本と顧客分析への活用例をわかりやすく解説』
参考：『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』
参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』

施策と改善アクション

RFM分析の結果と初めに立てた仮説を照らし合わせ、それに基づいてマーケティング施策を策定します。

仮説と分析結果が一致している場合、その仮説に基づいた施策を立案することができます。

一方で、仮説とのずれが大きい場合は、分析結果を考慮に入れた新たな施策を考案する必要があります。

様々な角度からの分析を通じて、より効果的なマーケティング戦略を策定することが可能になります。

最終的に、RFM分析に基づく最適なマーケティング施策を決定し、実行に移します。

この段階では、RFM分析の結果を活かして、顧客ごとの状況に適した戦略を実施することがより容易になっています。

参考：『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』
参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』

RFM分析の注意点と対処法

購入された商品に関しては考慮されない

RFM分析では購入の時期、頻度、金額が主要な指標とされ、「購入した商品の種類」は考慮に入れられていません。

これにより、例えば子供の成長段階に合わせた商品のレコメンドのような、顧客の特定のニーズに対応する提案はRFM分析のみでは難しいと言えます。

そのため、顧客の購買行動をより深く理解するためには、RFM分析の指標に加えて、どのような商品が購入されているのかにも注意を払うことが重要です。

RFM分析の発展型による商品ごとの分析

具体的な解決策として、RFM分析に具体的な商品の種類（Item）を取り入れたMRFI分析や、商品のカテゴリー（Category）を組み込んだRFMC分析などが存在します。

これらの手法は、RFM分析によって得られた顧客グループをさらに細分化し、購入した商品の種類や顧客の属性に基づいて分類することで、より精密な顧客分析とターゲットに合ったマーケティング施策の策定を可能にします。

参考：『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』

グループ分けの過程でセグメントが大まかになる場合がある

既にご紹介したように、RFM分析は通常3～5グループ程度に分ける運用が一般的です。

ただしその場合、大まかにセグメントを分けすぎたことで、十分に顧客の性質が見えてこない場合があります。

より細かい分析を目指す場合は、セグメント分けを調整する必要があるでしょう。

その他、RFM分析を他の分析手法と組み合わせて利用するという手もあります。

RFM分析を補完し、セグメントをより詳細にして分析したい場合に有効な分析手法を以下で紹介します。

デシル分析

デシル分析は、顧客の購入金額に基づいて10のグループに分類する分析手法です。

この方法では、一定期間内の顧客ごとの購入総額を算出し、それを高い順に並べて10等分してグループ化します。

この分析を通じて、各グループが全体売上に占める割合を明らかにし、特に購買力の高い上位グループを特定して、その層に対するマーケティング施策を効果的に行うことが可能になります。

デシル分析は購入金額のみを指標として使用するため点でRFM分析よりも実施が簡単で、優良顧客を迅速に特定し、ターゲットに合わせた施策を策定するのに役立ちます。

CTB

CTB分析は、カテゴリ（Category）、テイスト（Taste）、ブランド（Brand）という3つの指標を用いて顧客をグループ化し分類する分析手法です。

各指標と、その例を以下に示します。

これにより、顧客のペルソナをより詳細に理解し、特に未来の購入行動に向けた施策を考案するのに有効です。

CTB分析を利用することで、顧客がどのような商品を選ぶかを高精度で予測することが可能となり、RFM分析では捉えにくい顧客の微妙な好みや傾向、商品に関する情報を把握することができます。

参考：『RFM分析とは？目的やメリット、やり方をわかりやすく解説』
参考：『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』
参考：『RFM分析とは？顧客分析の基本手法と施策例を解説』

まとめ

本記事では、RFM分析に関して、目的やメリット、注意点や解決策について説明しており、実際に行う手順について解説を行いました。

この記事を読んで、RFM分析を活かしたWebマーケティングの最適化が難しいと少しでも感じたら、広告代理店に任せるのも一つの手です。

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