RFM分析とは
Recency（直近購入時期）
Frequency（購入頻度）
Monetary（購入金額）
の3指標を用いた顧客分析の方法です
RFM分析は購買データをもとに
顧客を分類し
効果的なマーケティング施策を
行うのに役立ちます
Recency（最終購入時期）
最後に購入したのはいつか
最終購入日が近い顧客ほど高評価
Frequency（購入頻度）
何回購入したか
回数が多い顧客ほど高評価
Monetary（購入金額）
今までにいくら使ったか
金額が高い顧客ほど高評価
を下にそれぞれ分類します
優良顧客
R・F・Mすべての指標で高い数値を
示すのが優良顧客です
最も重視すべき顧客グループであり
優良顧客グループのなかの一部は
「ロイヤルカスタマー」と言えます
安定顧客
R・F・Mすべての指標で中くらいの数値を
示すグループは安定顧客です
安定顧客を優良顧客へと引き上げる施策が有効です
休眠顧客
RとMが中以上、Rの数値が低い場合は
過去には安定顧客または優良顧客だったが
最近購買をしなくなっている休眠顧客のグループです
おそらく競合他社へスイッチしていると推測できます。
優良顧客には
新商品のお知らせや特別なオファーを提供して
顧客ロイヤルティを高める施策が効果的です
安定顧客には
ポイント還元セールや
特定日のポイント倍加などを実施すれば
さらなる購入を促せます
休眠顧客には
「お帰りなさいキャンペーン」や
自社離れの理由を探り
再度興味を引くような施策を考える方法が有効です
RFM分析の3つの注意点
分析する範囲によって結果が異なる
顧客の細かい属性を分析できない
購買頻度が低い商品の分析には向かない
RFMは期間・金額・回数
データなので
何を購入したのかないので
顧客の細かいデータを読み取れないので
細かいところまで読み取れないし
また
美容室の場合
来店サイクルのある場合には
期間という項目を外しても
いいでしょう