マーケティング

RFM分析を活用して優良顧客を見つけよう!!

図1

RFM分析を活用して優良顧客を見つけよう!!

 

みなさん、こんにち。ウィル・スキル・アソシエイトの武内です。

今回は、RFM分析についてご紹介させていただきたいと思います。

 

RFM分析とは?

RFM分析とは、データーベースを使ったターゲットマーケティングで顧客の過去の

購買履歴を分析し、企業にとって最も優良な顧客を抽出する手法として使われています。

 

RはRecency(最近)で、最近購入された年月日であり、一般的には最後の購入日

からどれくらいの期間が経過しているのかを表します。

FはFrequency(頻度)で過去一年などの一定期間に何回購入されたかの購入回数、

MはMonetary(金額)で一定期間での購買金額を意味します。

 

それぞれの変数に企業独自に設定されたウエートをつけ、その合計の評価点で、

ターゲットとすべき顧客セグメントの抽出およびプライオリティー(優先順位)付けを

行います。

RFM分析を採用するとどうなるのか?

RFM評価方式を採用することによって、マス・マーケティング・アプローチにおける

課題である、「Non-Target」への無駄な投資はなくなり、企業が捉えるべき

顧客セグメントからのレスポンス率を高めることが可能となります。

通常は、プロモーションなどのダイレクトメールを送ったり、カタログを配布する際の

ターゲット顧客絞り込みの判断材料として使われることが多い分析です。

RFM分析は、優良顧客、非優良顧客、新規顧客、安定顧客、離反顧客などに分類することで、セグメント毎のプロモーションを効率化することができます。しかし、RFM分析は「ある瞬間の顧客分析」であり、時期が変われば顧客も変わり継続性がありません。たとえば、総合通販会社でベビー用品を頻繁に買っていた顧客が、その後何年も何も購入していないために「離反顧客」として位置づけられていたとします。数年後、子供が小学校に上がるということで、勉強机と椅子を購入したとすると、RとMのランクは一気に上がり「優良顧客」として位置づけられることになります。

 

RFM分析は、購入時時期や購入金額のみで顧客を分類 しているので、「何を買ったか」という点については顧客を理解しているとはいえません。もし、この顧客が何を購入していたか、どんな商品を購入する可能性があるかを把握していれば、子供の成長とともに購入可能性の高い商品をお薦めすることもできます。このようにRFM分析には限界があるのです。

また、最近ではRFMセルフコード分析という手法が注目を集めています。

これは、RFM分析を行う際に、各変数を五段階に標準設定するアプローチであり、

Recencyであれば、過去~10日を5、~20日を4、~30日を3などと、

Frequency、Monetaryと共に設定します。このアプローチによってどれだけ多い顧客数を抱えていても、顧客グループが125のセルへと分類され、顧客分析が簡単になります。

 

いかがだったでしょうか。うまくデーターや期間をうまく活用することで、優良顧客の

獲得につながります。もし良ければ自社でも参考にしていただければ幸いです。

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