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RFM分析(1)

RFM分析というと難しそうに感じますが、どのようにビジネスに生かせるかについて、今回は出来るだけ分かりやすく説明してみたいと思います。
この分析方法は、「良い顧客を見分ける」ための手法の一つで、最もシンプルで分かりやすい分析方法だといっても過言ではないでしょう。
簡単に説明すると、RFM分析は、誰が一番最近買い物に来た顧客か、頻繁に来店する顧客は誰か、一番お金を使ってくれている顧客は誰か、という3つの側面から顧客を分析する手法です。
一般的には、それぞれの項目を5段階評価し、RFMのそれぞれの項目で最も高いランクの555の顧客が最も良い顧客だと考えるのです。
反対に111の顧客は、顧客といえるかどうかも含めて考える必要があります。
たとえば、ダイレクトメールを今後購買見込みのない111の顧客に送り続けることは経費の無駄遣いであることは誰が考えても分かることですが、分析をせずに無駄な経費を使っている企業が実に多いのです。
ところで、分類は3段階でも10段階でもいいのですが、大まか過ぎたり細かすぎると分析結果が分かりにくくなる場合がありますので今回は、5段階で説明します。


Recency(リセンシー):最新購買日

リセンシーは、ある顧客が最後に商品を購入した日を判断材料とするもので、最近購入した顧客のほうが何年も前に購入した顧客より良い顧客と考えるものです。
つまり、全ての顧客の最後の購買日だけを拾い出し、新しい順番に並べ替えれば一番上にくる顧客が良い顧客となるわけです。
具体的には、ある顧客が2001年9月11日と2001年5月20日の2回購入履歴がある場合、2001年9月11日が最終購買日となります。
購入してから時間が経過していないということは、企業や商品についての記憶がしっかりと残っているということで、企業が営業的なアプローチを行う場合、既に記憶に残っていない顧客に対して行うより高い効果が期待できるのです。
もちろん、リセンシーだけでも、各月の購買顧客数実数を知ることなど様々な情報を得ることが出来ます。


Frequency(フリークエンシー):購買頻度

フリークエンシーは、顧客がどの程度頻繁に購入してくれたかを判断材料とするもので、頻度が高いほど良い顧客と考えます。
顧客の購買履歴から過去に何回購買したかを拾い出し、その回数が多い順番に並べれば、一番上にくる顧客が最もFの高い顧客となるわけです。
当然、企業の営業期間が長くなれば、Fの数値は全体的に大きくなりますので、期間を定めることが必要な場合もあります。
また、Fが低い顧客が多い場合は、サービス業の場合サービスレベルや料金等で顧客に満足を与えていない可能性があります。一方、Fが高い顧客が多い場合は、常連顧客が多いということですが、そのわりにFの低い顧客が少ない場合は、新規の顧客が少ないことになりますので新規顧客獲得に向けた企画が必要になってくるのです。


Monetary(マネタリー):購買金額

マネタリーは、顧客の購買金額の合計で、一般的にこの金額が大きいほど良い顧客と考えることが出来ます。
購買履歴から顧客ごとの購買金額の累計を計算し、それを金額の大きい順番に並べれば最も上にくる顧客がマネタリーの高い顧客となるわけです。
MもFと同様に企業の営業期間によって金額は大きくなってきますので、業種業態を考えながら期間を定めて分析する必要があります。また、Mのランクが高いということは、潜在的な購買力が高いということですから、そうした顧客が多いことは企業にとっては喜ばしいことです。そうした顧客のFやRが上がれば企業収益に貢献することは間違いないからです。


ランク付けの方法と判断

RFMそれぞれの項目で並べ替えが出来たとします。次に5段階に分類しなければなりませんがその方法は、業種業態によって十分に検討して決定しなければなりません。RFM分析は、各ランクの範囲をどのように決定するかで結果が大きく変わってしまうからです。
方法としては、RFMそれぞれについて各ランクの期間、回数、金額を定めて顧客を分類するのが一般的ですが、上から何人といった感じで人数で分類する方法もあります。
そして、Rのランクが5、Fのランクが5、Mのランクが5という場合、555というように表現するのです。
ただどんな基準で分類したとしても、555の顧客が良い顧客であることは説明の余地はありません。
また、111の顧客も良い顧客でないことは分かると思います。問題なのはその中間の顧客なのです。
たとえば、511の顧客を検討してみましょう。この顧客は今日か昨日という直近に購買しているわけですが、購買頻度が低く、購買金額も少ないのです。この場合、これからFとMが上がってくる可能性がある顧客と考えることが出来ますので、頻繁に購入してくれるが購買力が低い551の顧客よりは将来性があるかも知れません。
また、155という顧客の場合、購買頻度も購買金額も高いポイントですが、最近はめっきり購入してくれていないことになりますので、競合他社に奪われてしまった顧客と考えることも出来るのです。
そのほかにも、333や234など様々な数値で顧客が分類されますが、RFMの数字を見ていくことで、将来企業収益に貢献してくれる顧客またはそうなるであろう顧客か、そうでないかがある程度判断できるわけです。
そして、肝心なのは、良い顧客になる可能性が高い顧客を見つけ555に近づけることと、将来企業収益に貢献してくれる見込みの客を見分けることなのです。


簡単にRFMのランクの見方を説明すると次のようになります。


1. Rのランクが高いほど将来の企業収益に貢献してくれる可能性が高い
2. Rのランクが低ければFやMのランクが高くても他社に奪われている可能性が高い
3. Rのランクが同じならFのランクが高いほど常連顧客
4. Rのランクが同じならFやMのランクが高いほど購買力がある顧客
5. RやFのランクが高くてもMが少ない顧客は購買力が低い
6. Fのランクが低くMが高い顧客はRの高いほうが良い顧客
7. Fのランクが上がらないか下がっている顧客は他社に奪われている可能性が高い
8. RFM全てが低い顧客は切り捨ても検討


まとめ

RFM分析で最も重要なのはRであり、FやMが高くても最近購買実績がない顧客は既に競合他社に奪われてしまっている可能性が高いと考えられます。
つまり、Rの動きが各顧客の動向を把握する上で非常に重要であり、Rのランクが下がり始めた段階で、営業的なアプローチを行えば他社に奪われなくて済むかもしれないのです。また、RFM分析の結果をもとにして如何に各顧客のランクを555に近づけるかを考えるのですが、大切なことは、全ての顧客に同じ戦略では無駄が多いということです。
Rのランクが下がりはじめた顧客には、また購入してもらうための企画が必要となりますし、Fが伸びない顧客も同様です。Mのランクが低い顧客は、Fを注目する必要があり、Fが高いランクの場合は潜在的に購買力が低いと考えられますので、将来的な企業収益貢献度は低いと考えられますが、Fのランクが低くMのランクが高い顧客は購買力が高い可能性がありますので、購買頻度を高める企画を実施すればいいことになるのです。
また、極端な話ですが、555の顧客は特別なキャンペーンなど行わなくても企業収益に貢献してくれているわけですから、値引きキャンペーンなどはかえって企業収益を減らすことになってしまうのです。
つまり、RFM分析によって数値化された各顧客のグループごとに最適の企画を考えて実行することが理想的な営業と言えるのです。


ところで、RFM分析は、これまで説明してきたように非常に簡単で分かりやすい分析方法ですが、データベースに購買履歴が記録されていないと分析したくても出来ないのです。そしてこのことは、RFM分析は、既存顧客にのみ有効なものであり、データベースに登録されていない見込み客等に利用することは難しいということを意味します。
もちろん、555等の良い顧客のグループの属性を分析して、それと同じ属性のターゲットに向けて営業活動するという利用方法はありますが、前提は既存顧客なのです。
また、サービス業や小売業には向いていますが、住宅販売など購買頻度が極端に少ない場合や単価が極端に低い商品を大量に販売する100円ショップなどはRFM分析は向かないといえます。


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