RFM分析とは、商品購入に関する3つの指標から顧客を分析する手法です。それに合わせて既存顧客を分類することで、各ターゲットに適したマーケティング施策の立案が可能になります。
RFM分析のメリットは、リソースを優先すべき顧客を特定しやすく、個々の顧客に合わせた販売施策を容易に策定できる点に加え、状況に応じて分析方法を柔軟に変更できることにあります。
年間を通じて購入頻度が高く、リピート購入者とそうでない顧客層が明確に分かれる製品や、競合ブランドへの乗り換えが激しい商品に特に適しています。
本記事ではRFM分析の概要とメリットを解説したうえで、ExcelでRFM分析を実行するための手順や役立つツールをご紹介します。
この記事を最後まで読めば、RFM分析の注意点を押さえながら具体的な分析の手順が明らかになり、顧客に適切なアプローチを行って売り上げを上げる方法が分かります。
目次
RFM分析は顧客を分類して販売戦略を考える手法
RFM分析とは、顧客を分類して販売戦略を考えられる顧客分析手法の一つです。
RFM分析で調べられることは、3つの指標に関する顧客の製品購入の動向です。
顧客を優良顧客、新規顧客、安定顧客、休眠顧客などに分類することによって各グループにあったマーケティング施策を考えられます。
具体的には、Recency（最終購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の3点の指標で顧客をランク分けして分析を行います。
各指標について、概要とランク分けにおける評価の仕方や、分類方法をまとめますのでご覧ください。
RFM分析で購入頻度・金額・購入日の3点指標で顧客を3～5つのグループにランク分けして分類することで、利益につながる顧客を見つけられます。
例えば、リピーターの購入が多い商品に対してRFM分析を行うとしましょう。
顧客を3指標で分類することで、購入金額、商品購入日時、累計購入頻度の指標が高い優良顧客を見つけ出せます。
反対に、この3点の指標の値が低い休眠顧客も明らかになります。
参考：休眠顧客の掘り起こしに成功する方法と効率的に行うコツをまとめて紹介│LISKUL
ランク分けによる分類の顧客層の明確化によって、それぞれの層に異なるアプローチをしたり、注力すべき顧客を選定したりできるため、売上向上の成果につながりやすいです。
RFM分析と類似分析手法の違い
RFM分析は「デシル分析」「ABC分析」「CTB分析」などと混同されることが多いですが、目的に大きな違いがあります。
- RFM分析：顧客のロイヤリティと価値を評価し、優良顧客を特定すること
- デシル分析：顧客を収益性や購入金額に基づいてランク付けし、優先順位を決定すること
- ABC分析：商品や顧客の売上や利益貢献度に基づいて重要性を評価し、在庫管理や販売戦略を最適化すること
- CTB分析：顧客の購買行動パターンを分析し、製品やマーケティング戦略を改善すること
目的に伴い、指標や手順も異なります。違いが一目でわかるように表にまとめました。
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参考：売上アップに重要な「顧客分析」6種の方法と最新トレンドを解説│LISKUL
課題を見える化する店舗分析とは？流れと具体的な手法3つを紹介│LISKUL
デシル分析
デシル分析は、顧客を収益性や購入金額に基づいてランク付けし、優先順位を決定することを目的とした分析手法です。
主に商品購入金額や利益貢献度といった指標に焦点を当てています。
顧客を収益性に基づいて10等分に分類し、各グループに優先順位を付けることで、マーケティングやセールスの効率を高める戦略を立てます。
ABC分析
ABC分析は、商品や顧客の売上や利益貢献度に基づいて重要性を評価し、在庫管理や販売戦略を最適化することを目的とした分析手法です。
この分析では、売上や利益貢献度に基づいて商品や顧客をABCの3つのカテゴリに分類します。Aが最も重要性が高く、Cが最も重要性が低いです。
商品や顧客をこれらのカテゴリに分類し、それぞれのカテゴリに応じた在庫管理やマーケティング戦略を策定します。
CTB分析
CTB分析は、顧客の購買行動パターンを「購入カテゴリ、購入時間、購入ブランド」で分析し、マーケティング戦略を改善することを目的とした分析手法です。
顧客の購買行動を「Category（購入カテゴリ）」「Time（購入時間）」「Brand（購入ブランド）」の3つの指標を用いて分析する手法です。
指標に基づいて顧客の購買行動を分析し、製品の配置やプロモーション戦略を最適化していきます。
RFM分析のメリット
RFM分析の特徴は、顧客を特定の3つの指標でセグメント化できる点にあります。
具体的なメリットは以下の通りです。
- リソースを優先するべき顧客がわかる
- 一人ひとりの顧客に適した販売施策を打ち出しやすい
- 状況に応じて臨機応変に分析方法を変更
次に、この特徴から明らかになるRFM分析のメリットを見ていきましょう。
リソースを優先するべき顧客がわかる
1つ目は、リソースを優先するべき顧客がわかることです。
RFM分析では、顧客層を整理して各ターゲットの購買傾向を分析できます。
例えば、RFMの3指標の得点状況から顧客をグルーピングして、顧客を「優良顧客」「離反顧客」「新規顧客」「休眠顧客」などに分類することが可能です。
優良顧客に対しては今後も継続して商品を購入してもらうために「優良顧客限定の継続特典を付与する」など、顧客満足度を向上させるための施策を考えることができます。
顧客層をセグメント化することでリソースを注力するべき顧客対象を明らかにできるため、効率的な取り組みにつながります。
一人ひとりの顧客に適した販売施策を打ち出しやすい
2つ目は、一人ひとりの顧客に適した販売施策を打ち出しやすいことです。
RFM分析では、顧客を分類することで個々の需要が明らかになり、顧客に合わせたマーケティング施策を打ち出せます。
例えば「離反しつつある顧客」には、離反を防ぐための施策を実行します。
具体的には、個別で悩みや不満を聞き出して顧客のニーズや離脱しつつある原因を明らかにし、それらを解決するアプローチをとることが可能です。
一方で、購入金額が高く購入頻度が多い「優良顧客」には、今後も続けて利用してもらうための継続特典付与の施策を打ち出すことができます。
このように、RFM分析ではより顧客のニーズにマッチしたマーケティング施策が考えやすくなるため、顧客満足度や売り上げの上昇が期待できるのです。
状況に応じて臨機応変に分析方法を変更
3つ目は、状況に応じて臨機応変に分析方法を変更できることです。
例えば、通常の3指標での分析では細かな顧客分析ができますが、R（購入日時）とF（購入頻度）から大まかな顧客分析をすることもできます。
分析方法については、RFM分析の具体的な方法で紹介しますのでご確認ください。
ほかにも、より踏み込んだ詳細の分析を行いたい場合は、RFM分析に新たな指標を加えて検証することが可能です。
例えば、RFMにC（商品情報）を追加して分析を行うRFM-C分析やRFMにD（距離）を追加するRFM-D分析などがあります。
参考：RFM分析とは？マーケティングに役立つ基本知識や分析方法を紹介｜Adobe Experience Cloudブログ
RFM分析を応用できれば、さまざまな場面で活用することが可能です。
RFM分析の活用が向いている商品
RFM分析は、以下のような商品の場合に活用が向いています。
- 季節性を問わず、一年を通して購入頻度が高い商品
- リピートで頻繁に購入する顧客と、そうでない顧客層が存在する製品
- 他の競合ブランドへの乗り換えが激しい商品
上記の項目に該当しても、顧客のデータが十分に蓄積されていなければ正確な分析を行うことは難しいです。
一年を通して購入頻度が高い商品は、購入頻度と金額、購入最終日の指標に差が出やすいため、分析がしやすいです。
また、リピートで頻繁に購入する顧客とそうでない顧客層が存在する製品は、各層にどのような傾向があるのかを、購入金額や最終購入日の側面から分析できるため役立ちます。
他の競合ブランドへの乗り換えが激しい商品は、どのような顧客が離脱しているのかを分析が可能です。
反対に、RFM分析が向いていない場合は、季節性の商品や、顧客の購入頻度が少ない製品です。
また、商品の価格が時期により変動しやすい商品についても、指標に差が出なかったり、有意な結果が出にくいため向いていません。
RFM分析の具体的な方法
RFM分析の具体的な方法を紹介します。
- 現状課題の洗い出しと実施目的の明確化
- 顧客データの収集
- 顧客データの集計
- 3つの指標で顧客をランク分けするための表作成
- ランク分けした表を使用して顧客をスコア化
- 結果の分析
今回は、商品購入に関する顧客情報データをもちいてRFM分析を行う方法を紹介します。
RFM分析は、ExcelやPythonなどの身近なツールを使用して分析を行うことができます。
今回はExcelを用いたRFM分析の流れを手順別に紹介しますのでご覧ください。
1.現状課題の洗い出しと実施目的の明確化
最初に、自社が直面している現状課題の洗い出しを行い、実施目的を明確化しましょう。
抱えている課題を洗い出すことで現状を整理できるため、実施目的がより明確化できます。よりスムーズかつ詳細な分析を行えるようになり、適切なマーケティング施策を打ち出せることにつながります。
例えば、現状課題を去年と比較して今年の製品売り上げが30％低下したことであるとします。この原因を既存顧客のリピート率が下がっている、競合企業へと流出する顧客が増加しているなどといった仮説を立てました。
ここから実施目的を以下のように設定できます。
- 既存顧客の顧客層を明らかにしてターゲットごとの購買動向を分析して、商品のリピート率を上げる
- 競合企業へ顧客が流出する原因を探り顧客を取り戻すための施策を考える
2.顧客データの収集
次に、顧客データの収集を行いましょう。RFM分析に必要な顧客データを集めて、Excelに反映しましょう。
分析に必要な項目は、以下の通りです。
- 「顧客を識別する顧客情報（顧客ID）」
- 顧客IDと紐づいた「購入日」
- 顧客IDと紐づいた「購入金額」
データに使用するサンプル数は、集計期間などを考慮しながら選定しましょう。サンプル数は多いほど正確な傾向が出やすいですが、例えば100人といった少ない人数でも顧客層ごとの購買傾向を明らかにすることが可能です。
3.顧客データの集計
次に、顧客データの集計を行いましょう。
RFM分析をするために顧客データを使用して、ピボットテーブルで集計を行います。ピボットテーブルとは、複雑なデータを関数や数式を用いずに分析できるExcelの機能です。
先ほど反映した顧客データの表を全選択した後、「挿入」タブから「ピボットテーブル」を選択してください。
次にレポ―トに追加するフィールドを設定します。行に「顧客ID」、値に「購入日」「顧客ID」「購入金額」を選択して、テーブルを作成します。
また、値フィールドの設定で集計方法を以下の通り設定します。
- 購入日は最大値
- 顧客IDは個数
- 購入金額は合計
この設定でRFM分析を行う準備ができました。具体的には、購入日の最大値で最終購入日、顧客IDの個数の集計で累計購入回数、購入金額の合計で累計購入金額が算出されています。
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4.顧客をランク分けするための表作成
次に、3つの指標で顧客をランク分けするための表作成を行いましょう。
ランク分けの表を作成する前に「最終購入日」の指標の定義付けをしやすくするため、「購入最終日からの経過日」を算出します。
手順としては、まず「基準日」を記入するセルを作り、基準日の日付を記入しましょう。
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次に「購入最終日からの経過日数」の列を新たに追加して、「基準日」と「購入最終日」から「購入最終日からの経過日数」を算出します。
値を出すためにはDATEIF関数をもちいると便利です。DATEIF関数では、指定した開始日から終了日までの期間（単位）を出力できます。
以下の式を購入最終日からの経過日数を出力するセルに反映してください。
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次に、ランク分けをする表の作成を行います。
Excelの顧客データの集計結果をもとに「購入最終日」「購入頻度」「購入金額」の各3点の指標で基準を設定します。3～5つでランク分けを行いましょう。
5.ランク分けした表を使用して顧客をスコア化
次に、ランク分けした表を使用して顧客をスコア化しましょう。
まずは、R・F・Mそれぞれのスコアを入力するための3つの列を作成します。
そして、各列のセルにIF関数を使いながら、顧客のスコアを当てはめていきましょう。
IF関数は、ある値と期待値を論理的に比較する関数です。以下の式に従って「R・Ｆ・Ｍ」を出力する各セルに反映してください。
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6.結果の分析
最後に、結果の分析を行いましょう。
結果を分析する方法には2種類あります。3指標の合計値あるいは3軸のうち2軸を見る方法です。
3指標の合計値を見る方法は、顧客ごとのRFM3指標の合計値を算出します。
合計値が高得点なほど優良顧客であり、また得点ごとに顧客種類を振り分けて施策を考えることも可能です。
3軸のうち2軸を見る場合には、ピボットテーブルを使用して、クロス集計を行います。
行に「R」、列に「F」、値に「顧客ID」を選択してテーブルを作成することで、「購入日時」と「頻度」の二つの指標での顧客数を分析できます。
RFM分析を行う際の注意点
RFM分析を成功させるために、事前に注意するべき点について確認しておきましょう。
RFM分析を行う際の注意点は以下の2点です。
- 分析結果が出にくい場合がある
- 集計を行う時期で結果が変わる
解決策とともに紹介します。
分析結果が出にくい場合がある
RFM分析は、十分な購買データが蓄積されることで効果を発揮するため、検証に使用できる元データが少ないと有効な結果が期待できません。
そのため、以下のような商品はRFM分析を行っても傾向が明らかにならない場合があることに注意してください。
- 購入頻度の少ない商品
- 発売して間もない新規商品
- 季節性の商品
「購入頻度の少ない商品」や「季節性の商品」は、「購入頻度」の指標に有意な差がつかずランク分けができない場合があります。
また「発売して間もない新規商品」は、顧客のデータ量自体が十分でない可能性があるので有意な結果を得られない可能性があることを確認してください。
この注意点に対する解決策としては、RFM分析以外の顧客分析手法を使用しましょう。
例えば、行動トレンド分析を活用すれば、季節、曜日、時間帯などの要素から顧客の購買行動を分析できます。
またセグメンテーション分析は、顧客層の共通点を見つけられる顧客分析方法です。
顧客の属性や購買履歴などでグループ分けを行い分析を進めます。
各分析の内容の詳細は、売上アップに重要な「顧客分析」6種として以下の記事で説明していますのでご覧ください。
参考：売上アップに重要な「顧客分析」6種の方法と最新トレンドを解説│LISKUL
集計を行う時期で結果が変わる
RFM分析は、基準日までの期間を定めて顧客分析をするため、集計時期によって反映される集計結果が変わることがあります。
例えば、セール期間で普段より安く商品を売っている場合は、顧客の購入頻度や購入金額が増えることがあり普段の状況と比べて変則的な結果が出ます。
またその他の注意するべき点は、商品の購入頻度は少ないけれど1回の購入金額が大きい「優良顧客」が隠れている可能性があることです。
このような顧客は、集計を行う時期によっては存在を見つけられないことがあります。
この注意点に対する解決策として、継続的かつ定期的に集計をとって分析を行いましょう。
そうすることで長期的な視点での購買分析が可能となり、集計期間によって注目すべき優良顧客が省かれてしまうことがありません。
長期的に分析を行うことで、売上上昇が期待できる要因を見落とさないようにしていきましょう。
RFM分析の際に役立つツール4つ
外部ツールを使用すると、RFM分析の手順を簡素化または自動化することが可能です。ここでは、RFM分析の際に役立つツールを4つ紹介します。
- BI（Business intelligence tool）ツール
- SFA（Sales Force Automation）ツール
- CRM（Customer Relationship Management）ツール
- MA（marketing automation）ツール
RFM分析を行うためには、データの収集や集計やグルーピング、そこから購買傾向を分析して、マーケティング施策を考える必要があります。
BI（Business intelligence tool）ツール
BI（Business intelligence tool）とは、企業が取得した様々なデータを1カ所に集約して、集計・分析ができるツールのことです。
RFM分析には、蓄積したデータから自動で集計を行うレポート作成機能や、分析結果から規則性や有効的な示唆を見出すデータマイニング機能といった機能が役立ちます。
参考：【2024年最新版】BIツールおすすめ21選を比較！口コミ・選び方も紹介│LISKUL
BIツールとは？利用で得られる4つのメリットと、導入を成功させる2つのコツ│LISKUL
SFA（Sales Force Automation）ツール
SFA（Sales Force Automation）とは、営業活動のためのサポートツールであり、営業活動に関するデータの集計や管理、データの分析ができます。
RFM分析には、顧客の購買データを管理でき、データの集計に役立つ顧客管理機能が活用可能です。
また、レポート作成機能を使用すれば、蓄積したデータを自動で分析を行い未来の購買を予測できます。
参考：【2024年最新版】SFAツールおすすめ10選を導入社数順で比較！│LISKUL
SFAとは？CRMとの違い、導入のメリット、おすすめツール3選を紹介│LISKUL
CRM（Customer Relationship Management）ツール
CRM（Customer Relationship Management）とは、顧客との良好な関係を作ることを目的とした顧客管理ツールです。
顧客情報や取引履歴、問い合わせ内容や履歴といった顧客のデータを一元管理して、それらを分析することで各ターゲットに合わせた適切なアプローチをすることができます。
RFM分析を行う際は、レポーティング機能を使って効率的に分析を進められます。
ほかにも、メルマガの送信や集客に役立つプロモーション機能がマーケティング施策の実行までを手助けするでしょう。
参考：【2024年最新版】CRMツールおすすめ14選を導入社数順で紹介！│LISKUL
参考：CRMとは？活用の目的や機能、活用のコツをわかりやすく解説│LISKUL
MA（marketing automation）ツール
MA（marketing automation）とは、あらゆるマーケティング活動を自動化するツールです。
具体的な機能としては、顧客の購買分析、未来の購買予測、メールやフォームの作成機能、スコアリング機能などがあります。
RFM分析には、集約した顧客を一定の指標で得点付けするスコアリング機能が活用できます。
また、分析結果を参照してマーケティング施策を行う際のフォーム作りにも対応可能です。
参考：【2024年最新版】 MAツールおすすめ11社を導入社数順で比較！│LISKUL
マーケティングオートメーション（MA）の4つの機能を徹底解説！│LISKUL
RFM分析に関するよくあるご質問
RFM分析でお悩みの方に役立つQ＆Aをまとめています。
Q.RFM分析で顧客セグメンテーションを行った後の次のステップは？
A.RFM分析によって顧客をセグメント化した後、それぞれのセグメントに合わせたマーケティング施策を展開します。たとえば、高価値顧客にはロイヤルティプログラムを提供し、休眠顧客には再エンゲージメントキャンペーンを行うなどの施策を実施します。
Q.RFM分析を活用してリピーターを増やす方法は？
A.購買頻度（Frequency）と最終購入日（Recency）を基に、リピーターになりやすい顧客を特定します。その顧客に対して、パーソナライズされたオファーや割引クーポンを提供することで、リピート購入を促進します。
Q.RFM分析結果の可視化をする方法は？
A.RFM分析結果をダッシュボードやインフォグラフィックとして可視化し、チーム全体で共有することで、データに基づいた意思決定が容易になります。これにより、マーケティング施策の一貫性と効率が向上します。
Q.RFM分析によるセグメントごとのLTV（顧客生涯価値）の測定方法は？
A.RFM分析で分類された各セグメントごとにLTVを計算し、どのセグメントが最も価値が高いかを評価します。この結果を基に、リソースをどこに集中させるかを決定し、マーケティング投資の最適化を図ります。
LTVについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
参考：ビジネスモデル別のLTVの計算方法と合わせて覚えたい2つの指標
Q.RFM分析で特定した優良顧客をさらに深く理解するための追加分析は？
A.優良顧客の購買行動をより詳しく分析するために、顧客の購入履歴や、カスタマージャーニー全体をマッピングします。これにより、顧客のニーズや好みに基づいたさらなるパーソナライズが可能になります。
まとめ
RFM分析の内容や、類似用語との違いやメリット、分析を行う流れから注意点まで解説しました。
RFM分析とは、Recency（最終購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の3点の指標で顧客を分類して分析を行う手法です。
RFM分析を行うメリットは、以下の通りです。
- リソースを優先するべき顧客がわかる
- 一人ひとりの顧客に適した販売施策を打ち出しやすい
- 次元数や分析軸を変えるなど分析の仕方を応用できる
一方で、RFM分析を行う際の注意点は、以下の通りです。
- 分析結果が出にくい場合があることを理解する
- 集計を行う時期で結果が変わる
これらはRFM分析以外の顧客分析手法を使用する、長期的に分析を行うことで解決することができます。
顧客一人ひとりの購買傾向を掴むことのできるRFM分析を活用していただき、利益拡大の一助となれば幸いです。