RFM分析（アールエフエム分析）とは、顧客の購買データを基に顧客をいくつかのグループに分ける分析手法です。この分析によって、それぞれの顧客に合わせた最適なマーケティング施策を立案することができます。
RFMのアルファベットは、以下の3つの指標を表しています。
- Recency（リセンシー）：最終購入日
- 最近購入した顧客は、再び購入する可能性が高いと考えられます。
- Frequency（フリークエンシー）：購入頻度
- 購入頻度が高い顧客は、商品やサービスに高い満足度を持っていると考えられます。
- Monetary（モネタリー）：購入金額
- 購入金額が高い顧客は、優良顧客であると考えられます。
これらの指標を組み合わせて、顧客を「優良顧客」「休眠顧客」「流出顧客」など、さまざまなグループに分類します。
RFM分析のメリット
- 顧客の理解を深める：顧客の購買行動のパターンを可視化することで、顧客のニーズや嗜好を深く理解することができます。
- ターゲットを絞り込む：顧客をセグメント化することで、より効果的なマーケティングキャンペーンを実施できます。
- 顧客の育成：休眠顧客へのアプローチや、優良顧客のロイヤリティ向上に繋げることができます。
RFM分析のデメリット
- データの質が重要：正確なデータに基づいて分析を行う必要があります。
- 複雑な分析：複数の指標を組み合わせるため、分析手法によっては専門的な知識が必要になる場合があります。
RFM分析の図解
flowchart LR
A[顧客データ] --> B{Recency}
B --> C{Frequency}
C --> D{Monetary}
D --> E{顧客セグメント}
E --> F[マーケティング施策]
まとめ
RFM分析は、顧客の購買データを分析することで、より効果的なマーケティング施策を立案するための重要なツールです。顧客の属性や行動パターンを理解し、それぞれの顧客に合ったアプローチを行うことで、売上向上や顧客満足度の向上に繋がります。
