RFMは「Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）」の略であり、顧客セグメンテーションと分析の手法として営業やマーケティングの側面から広く使われています。RFM分析は、顧客の行動パターンを理解し、優れた顧客を特定し、それに基づいて効果的な営業戦略を立てるのに役立ちます。
Recency（最終購入日）:Recencyは、「最近の購入または行動の頻度」を指します。この要素は、顧客の行動がどれだけ最近のものなのかを評価します。購入やコンバージョンが最近のものである場合、顧客は活発な可能性が高くなります。Recencyの高い顧客は、再購入やアクションを起こしやすく、リピーターになる可能性が高いです。顧客のファン化を図るための分析になります。
Frequency（購入頻度）:Frequencyは、「一定期間内の購入または行動の回数」を示します。頻繁に購入する顧客は、ブランドに対する忠誠心が強く、顧客の生涯価値が高い可能性があります。頻度の高い顧客は、顧客としての価値を高めるために特別な取り組みを行うことが重要です。
Monetary（購入金額）:Monetaryは、「一定期間内の購入または行動の金額」を指します。金銭的な価値が高い顧客は、ブランドにとって非常に重要であり、収益に寄与する可能性が高いです。金額が高い顧客には、特別な割引、オファーや特典を提供してロイヤルティを高めることが重要です。
RFM分析を実施する手順は以下の通りです。
データの収集:過去の顧客行動データを収集します。購入履歴、登録情報、アクセスログなどの情報が含まれます。
RFMスコアの計算:Recency、Frequency、Monetaryの各要素に基づいて、顧客にスコアを割り当てます。例えば、Recencyは直近の購入からの経過日数に応じてスコアを割り当てます（1が最も高い活動を示し、5が最も低い活動を示すなど）。
セグメンテーション:RFMスコアに基づいて顧客をセグメント化します。例えば、RFMスコアが高い顧客は優先度が高いセグメントに、逆にスコアが低い顧客は改善が必要なセグメントに属することになります。
対応策の立案:各セグメントに対して、適切な営業戦略を立てます。例えば、高スコアの顧客にはリピート購入の促進やロイヤルティプログラムの提供など、顧客を囲い込む施策が重要です。低スコアの顧客には、再活性化キャンペーンやパーソナライズされた特典の提供など、関心を引き寄せる施策を考える必要があります。
RFM分析は、顧客の価値を理解し、営業戦略を最適化するために非常に有用な手法です。ただし、一つの要素だけでなく、それらを組み合わせて総合的な顧客の理解を行うことが重要です。
RFM分析は、営業戦略を最適化するために以下のような重要なメリットを持っています。
ターゲット設定の精度向上:RFM分析によって、優れた顧客とそうでない顧客を区別し、顧客の行動パターンを把握することができます。優れた顧客を特定することで、効果的なターゲット設定を行い、営業活動のコストを削減しながら効果を最大化できます。
クロスセル・アップセルの機会発見:FrequencyとMonetaryの要素を分析することで、どの商品やサービスが顧客にとって人気があり、購入されやすいかを特定できます。これにより、クロスセルやアップセルの機会を見つけ出し、売上を増やすことができます。
顧客ロイヤルティの向上:Recencyの要素を分析することで、再購入や顧客のロイヤルティに影響を与えることができるタイミングを把握できます。顧客の活発化や再購入を促進することで、顧客ロイヤルティを高めることができます。
チャネル戦略の最適化:RFM分析によって、顧客がどのチャネルを利用しているかを把握できます。この情報を元に、顧客に適したコミュニケーションチャネルを選定し、効果的なコミュニケーションを行うことができます。
チャーン（離反）リスクの特定:Recencyが低く、Frequencyが減少している顧客は、チャーンリスクが高い可能性があります。RFM分析によって、離反リスクの高い顧客を特定し、早期に対策を講じることができます。
ただし、RFM分析にもいくつかの注意点があります。
RFM分析は過去のデータに基づいており、将来の行動を予測するものではありません。したがって、顧客行動が変化した場合は定期的に分析を更新する必要があります。
RFM分析は単一の指標ではなく、総合的な顧客理解を得るために複数の要素を組み合わせる必要があります。
RFM分析の結果をもとに戦略を立てる際は、顧客のプライバシーを保護することに留意しながら、個別の顧客情報を扱う必要があります。
営業活動においてRFM分析を効果的に活用するためには、データの収集・分析を行う体制の整備や、分析結果に基づいた戦略の実行力が重要です。
Item（アイテム）を組み合わせたRFMI分析、Category（カテゴリー）を加えたRFMC分析、エリア情報を加えたRFM-D分析もあります。
