RFM分析をする際の注意点

基本的な顧客データさえあれば簡単に行うことのできるRFM分析。メールマーケティングなどの各種マーケティングをする際に、RFM分析を行って、対象を特定のグループへと絞ることで、コストパフォーマンスを圧倒的に向上させることができます。しかし、便利であると同時に、RFM分析には限界があるのも事実です。今回は、そんなRFM分析の注意点・限界点について紹介していくとともに、どう改善すればいいかにも言及していきます。

そもそもRFM分析ってどんな分析?

RFM分析とは、顧客を3つの指標からグルーピングする顧客分析の手法のことです。顧客をグループ化することで、それぞれ異なった特徴を持つ集団が形成されます。つまり、顧客の特徴により合致したマーケティングアプローチを選択できるようになるのです。そのため、一般的にRFM分析を行うと、マーケティングのコストパフォーマンスが向上するといわれています。

さて、RFM分析の3つの指標とは何でしょうか。RFM分析の「RFM」というのは、Recency(最新購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(累計購入金額) の頭文字をとってできています。つまり、RFM分析はこの3つの指標を用いて顧客のグルーピングをしているということになります。一般的には、各指標においてよい数値をたたき出している顧客を「優良顧客」としてグループ化し、このグループに対して積極的にアプローチをすることでマーケティング効果を引き出すことが行われます。しかし、優良顧客にターゲットを絞るだけではなく、同時に「新規顧客」や「休眠顧客」などにも焦点を当てることで、新規顧客層を獲得するのに有効活用することもできます。

指標の基準値設定には「根拠」が必要だ!

上述のように、RFM分析はとても便利で、有用な分析法であるといえます。しかし、そこに落とし穴があって、考えなしに「何となく」行ってしまうと、優良顧客、あるいは優良顧客になる可能性のある顧客を取り逃がしてしまう可能性があります。

まず、やってはいけないのは、各指標の基準値に根拠を持たせることなく、なんとなく決めてしまうということ。RFM分析における指標というのは前述したように、最新購入日、購入頻度、累計購入金額ですが、この指標は絶対的な数値で規定されているわけではなく、取扱商品やサービス内容によって流動的に変化します。取扱商品・サービス内容のリピート率や注文間隔を一緒くたにまとめてしまうと、明らかにふるいから落とされてしまう優良顧客が多くなることがわかると思います。

大げさな例を一つ挙げてみることにします。年に数度、お中元やお歳暮などのギフト等を送る時期がありますが、その時期に毎年ちょっと高めの商品を購入してくれる顧客がいたとします。この顧客層は優良顧客なのですが、購入頻度は1年に数度しかありません。これを生活用品のスキームで考えてしまうとどうなるでしょうか。たまにしか買いに来ないので「つなぎとめ顧客」や「休眠顧客」と分類されてしまうでしょう。後述しますが、適宜別の指標を組み合わせることで、柔軟に指標の基準を変化させると、この問題はある程度改善されます。

3つの指標のうち、正しい指標に注目するようにしよう!

3つの指標R(最新購入日)、F(購入頻度)、M(累計購入金額)。場合によっては正しく指標の基準を決定しても、全く異なる客層が似通ったグループにグルーピングされることがあります。これは、ある意味RFM分析の限界点であるということができますが、どう改善すればいいのでしょうか。

似通ったグルーピングだが、1つの指標が異なる場合は、その指標に注目してみましょう。たとえば、広告を見て、1回だけ10万円の買い物をする人と、1年に50回2000円の買い物をする人がいたとして、最終購入日が同じだったとします。その際は、R(最終購入日)とM(累計購入金額)が同じになり、似たようなグループになるわけですが、Fが圧倒的に違います。この指標に注目して差別化しておくことが重要です。1回10万円の買い物をする人にはリピーター化させるようなマーケティングが、50回買い物してくれる人にはクロスセルあるいはアップセルを促すマーケティングがとられることになるでしょう。

また、データは、「あくまでその時のデータ」だということにも注意しなければなりません。例えば先ほどの例でたまたま分析を行った日が、1回だけ購入した人の購入日前日だったとしましょう。その後1年以上分析しなかったとすると、その人の顧客データは忘れられるということになります。つまり、データは流動的であることを理解し、ある程度継続的にPDCAを回し続ける必要があります。

RFM分析の限界を補い、効果を最大化するには…?

これまで述べてきたRFM分析の注意点や問題点を補いつつ、より効果を引きだす方法として、新たな指標や新たな分析方法を取り入れるということが挙げられます。

具体的には、RFM分析に「Distance(距離)」の指標を加えたRFM-D分析を行ったり、商品別に分析を行ったりすることで、RFM分析におけるグルーピングの限界を補いつつ、新たな視点を取り入れることができます。あるいは、RFM分析はもう古いという意見もあり、新たな軸としてDIP分析(D:Duration(期間) I:Intimacy(親密さ) P:Profit(利益))が提唱されることもあります。DIP分析はRFM分析と同様の評価様式を用いているにもかかわらず、新たな考え方であるCRMに適応したものだといわれていますが、評価例が少ないので、ここでは明言を避けることにします。

また、当たり前のこと過ぎて見落としがちなのですが、顧客個人について社内で共有しておくということは非常に重要です。このことをCRM(Customer Relationship managementの略)といいます。これは顧客の障害価値(LTV)を向上させるという発想で生まれたマーケティング手法です。これをうまくRFM分析含めその他の分析に取り込むことが近年では重要だとされています。

また、RFM分析に限らず、類似のデシル分析やABC分析にも言えることなのですが、BIツールを用いることで、日々のルーティンワークを自動化し、他のことに意思決定の労力を割くことができます。BIツールとは、Business intelligence tool の略で、蓄積されたデータを収集・分析し、素早い意思決定を補助するツールのことです。社内での意思決定などを共有するのにも便利なツールですので、取り入れておいて損はないでしょう。

RFM分析のグルーピングには限界があるので、他の分析と組み合わせてうまく使おう!

今まで見てきたように、RFM分析におけるグルーピングは限界があります。そのため、様々な間違いに陥ったりしてしまいがちです。限界があることを理解したうえで、継続的にデータをとり、分析を続けることが、正確な分析につながります。近年では、他の指標を加えたり、CRMをうまくRFM分析に組み込むことで、さらにFRM分析を改善しようという動きもみられるので、参考にしてみてもいいのではないでしょうか。

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