RFM分析とは？EC通販で利用する目的や手順、活用事例をわかりやすく解説！

EC通販において売上を最大化、顧客との長期的な関係を築くためには、顧客の購買行動を正しく分析し、一見したマーケティングを実施することが重要です。その中でも、効果的な顧客分析手法の一つとして「RFM分析」があります。

RFM分析は、Recency（最新購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を基に顧客を分類し、それぞれに最適なアプローチを行うための手法です。

今回は、EC通販におけるRFM分析の目的や具体的な実施手順を詳しく解説し、実際の活用事例を紹介します。RFM分析を活用することで、顧客ごとの購入行動を定着させ、適切なターゲティングやパーソナライズを行うことができ、売上向上や顧客の継続率向上に貢献します。

RFM分析の概要とEC通販における重要性

RFM分析は、Recency（最新購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を基に顧客を分類し、それぞれに適したマーケティングを行うための分析手法です。この手法を活用することで、優良顧客を特定したり、休眠顧客への再アプローチを効果的に行うことが可能です。

EC通販に関しては、RFM分析を活用することで、より精度の高いターゲティングが実現できます。例えば、最近購入した頻度の高い顧客には、ロイヤルティプログラムを提供して継続的な購入を促進し、それでも購入のない顧客には、特別な割引クーポンを配布して再購入を促進します。

また、RFM分析は売上の向上やマーケティングの最適化にも役立ちます。例えば、高額購入者にプレミアム会員制度を提案することでLTV（顧客生涯価値）を最大化し、低頻度購入者には定期購入プランを案内することでリピート率を向上させることができます。

このように、RFM分析を活用することで、顧客の特徴を正しく捉え、それぞれに適したマーケティング戦略を実施することが可能になります。

RFM分析の手順と実施方法

EC通販に関しては、顧客の購買データを活用することで、優良顧客の維持や休眠顧客の発掘が可能になります。

1. データの収集と整理

RFM分析を行うためには、ECサイトの販売管理システムやCRM（顧客関係管理ツール）から、以下のデータを収集します。

• Recency（最新購入日）：顧客が最後に購入した日付
• 頻度（購入頻度）：一定期間内（例：1年間）の購入回数
• 金額（購入金額）：一定期間内の総購入金額

データを整理し、それぞれの顧客ごとに3つの項目を算出します。

2. RFMスコアの算出

各項目（Recency、Frequency、Monetary）に基づいて、顧客をスコアリングします。一般的には、全体の顧客を5段階（1〜5）に分類し、スコアが高いほど優良顧客と判断します。

• Recency（最新購入日）： 最近購入した顧客ほどスコアが高い（5）、何気なく購入していない顧客は少ない（1）設定。
• Frequency（購入頻度）：購入回数が多いほどスコアが高く、回数が少ないほど低く設定されています。
• Money（購入金額）：総購入金額が多いほどスコアが高く、少ないほど低く設定されています。

3. 顧客ポータルの分類

RFMスコアをベースに、顧客を以下のようなところで分類します。

• 優良顧客（R5・F5・M5）：頻繁に購入し、高額消費する顧客。特別な特典やVIPプログラムを提供します。
• 成長顧客（R4・F4・M3）：購入回数が増えてきた顧客。リピーター化を促進する特典を提供します。
• 休眠顧客（R1・F1・M2）： 最近購入がない顧客。再購入を増やすキャンペーンやクーポンを配布。
• 新規顧客（R5・F1・M3）：最近初めて購入した顧客。新規購入をさらにフォローアップを実施。

4. 対抗の実行と効果検証

たとえば、優良顧客にはロイヤルティプログラムの案内を、休眠顧客にはリマインドメールを送付するような展開をします。

早急の効果を定期的にモニタリングし、RFMスコアの変動を確認することで、より効果マーケティング戦略の検討が可能になります。

RFM分析を活用した継続的なPDCA運用

1. Plan（計画）：戦略の構想と目標設定

各顧客に対する対応を計画します。

2. Do（実行）：とりあえずの展開

施策を実行し、顧客ごとに最適なアプローチを行います。

• 優良顧客には特別割引や限定商品のご案内
• 休眠顧客にはクーポンやリマインドメールを送信
• 新規顧客にはフォローアップメールを配信

3. チェック（評価）：データ分析と効果測定

RFMスコアやKPIの変化を分析実行します。

• その後のリピート購入率は向上か？
• 休眠顧客の復活率はどの程度か？
• 優良顧客のLTVは増加したか？

この段階で、想定通りの成果が得られているかどうか確認をします。

4. Act（改善）：対抗の最適化と再実行

分析結果をベースに、効果的な施策を強化し、効果が低かった場合は改善します。例えば、休眠顧客へのメールの開封率が低かった場合、件名や送信タイミングを調整することで、反応率の向上を取り組むことができます。

このように、RFM分析を活用してPDCAサイクルを継続的に無駄にすることで、顧客ごとの購買行動を最適化し、EC通販の売上向上や継続率向上に貢献することが可能になります。

EC通販でCRMを活用して売上を高めよう

EC通販において、CRMを導入して顧客接点を広げると売上拡大が期待できます。顧客をセグメント化して最適なアプローチを行うことで、ECサイトへの再訪問を促せるでしょう。

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