RFM分析
あーるえふえむぶんせき
ひとことで言うと
顧客を最終購買日・購買頻度・購買金額の3指標でスコアリングし、優良顧客の特定と販促ターゲティングに活用する顧客分析手法。
解説
顧客をRecency(最終購買日)、Frequency(購買頻度)、Monetary(購買金額)の3つの指標で分析・セグメント化する手法。各指標でスコアリングを行い、顧客の価値やロイヤルティを評価する。CRMや販促施策のターゲティングに広く活用される。
くわしく解説
RFM分析はCRM(顧客関係管理)における代表的な顧客セグメンテーション手法であり、R(Recency:最終購買からの経過日数が短いほど高スコア)、F(Frequency:購買頻度が高いほど高スコア)、M(Monetary:購買累積金額が大きいほど高スコア)の3軸で顧客を評価・分類する。各軸を例えば5段階評価すると最大5×5×5=125のセグメントが生まれ、優良顧客(R高・F高・M高)の維持、離反予備軍(Rが低下)の引き戻し、休眠顧客の復活施策など、顧客ステージに応じた差別化されたアプローチが可能となる。データベースマーケティングやダイレクトメール(DM)配信の精度向上に大きく貢献する一方、同一スコアでも購買パターンが異なる場合があるため、定性的な分析との組み合わせが推奨される。
具体例で考えよう
ECサイトで先月購入(R高)、年10回購入(F高)、累積購入額50万円(M高)の顧客はVIP会員として特別割引クーポンを送付し、半年前に購入したきり(R低)の顧客には「お久しぶりキャンペーン」のメールを送るという差別化施策がRFM分析の典型的な活用例である。
試験対策ポイント
RのRecency、FのFrequency、MのMonetaryの意味と英語の正確な対応を覚える。デシル分析との違い(RFM=3指標・多面的、デシル=金額1指標・10分割・簡易)を整理する。どちらが「より詳細な分析か」という比較問題が出題される。