RFM分析とは：購買行動で顧客を分類し、理解する｜データ分析用語を解説

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1）

RFMは「分類」に過ぎない。ビジネスを理解して「分析」しよう。

本日は、顧客分析の基本ともいうべき「RFM分析」について解説します。

3つの要素で顧客を「分類」する

RFMとは、Recency / Frequency / Monetary の3つの言葉の頭文字をとってつくられた言葉です。RFM分析とは、端的にいえば、この3つの要素で顧客の購買行動を分析する、ということです。
それでは、まずは、3つの言葉の意味をしっかりと理解するところから始めましょう。

R：Recency｜最終購買日

その顧客が「もっとも最近、購買したのはいつか？」という指標です。レストランで考えてみましょう。昨日来てくれたお客さんと、1年前に来たのを最後に音沙汰の無いお客さん、は、やはり何か違いますよね？ということを考えるための指標です。

F：Frequency｜購買頻度

その顧客が「どれくらいの頻度で購買してくれるか？」という指標です。先ほどの例だと、同じ「昨日来てくれたお客さん」でも、「毎週、必ず来てくれていて、昨日も来てくれたお客さん」と「昨日初めて来てくれたお客さん」では、やはり何か違いますよね？ということを考えることができます。

M：Monetary｜累積購買金額

そのお客さんが「トータルでどれくらいの購買をしてくれたのか？」という指標です。1回しか来たことは無いけれど10万円飲み食いして帰った方と、10回来てくれているが1回2千円で合計2万円のお客さんがいた場合には、この指標で、違いを考えることになります。
上記3つの指標の説明を読んでいただいて分かると思いますが、Rが最近だから＝良い客、だとか、Mが大きいから良い客、だとかいう単純な判断はできません。R/F/Mを複合的に組み合わせて、分析することが重要です。つまり、RFMは「顧客分類を作る」ための指標に過ぎないわけです。

RFMで何を分析するのか

RFM分析の目的は、顧客の購買行動によって「自社にとっての優良顧客」を峻別することです。
「お客様を差別するのか？」という方も稀にいらっしゃいますが、これは差別ではなく区別です。お客様が店を評価して選択するように、店側もお客様を分類して優遇すべき方を見極めて、優遇するわけですね。
では、どういう顧客が重要な顧客、なのでしょうか。まずは、各指標毎に考えてみましょう。

Rが低い顧客は、離反している可能性が高い

Rが低い、ということは、「もう、このお店にはこない可能性が高い」ということになります。リアル店舗の場合、遠くに引っ越してしまったのかもしれません。これは、たとえFやMが高くても、同じことが言えます。FやMの高い顧客（＝重要度が高い顧客）のRが下がっている場合には、DMなどで再訪を促すのが基本的な対応となります。

Fが高い顧客は、必要性を強く感じてくれている

Fが低い顧客は、一見さんです。ロイヤリティを感じてくれていません。一方、Fが高い顧客は、いわゆる「常連」です。自社の商品やサービスに対して、強い愛着があったり、便利だなと思ってくれています。

Mが低いと、”特定目的利用”の可能性が高い

Mが低い、ということは「いろいろ買ってくれていない（特定のモノだけ買っている）」あるいは「安いもの・安売り品だけ狙って買っている」ということになります。これは、自社・自店を”ある特定の目的で利用するところ”と定義されている可能性があります。（もちろん、Fが同じ程度の集団と比べないとミスリードするおそれがありますので、注意が必要です）

RFM全部高いと優良。全部低いと重要でない。その他はケースバイケース。

当たり前ですが、RFMすべて高い＝優良顧客です。疑いようがありません。また、RFM全部が低いと、それは重要ではないと言わざるを得ません。そのほかはケースバイケースです。というのも、自社の展開するビジネスによって異なってしまうわけです。

セグメントの”ビジネス・インパクト”を知ろう

これらの基準に関して、世の中的な水準はあるものの、結局は「相対値」でしか判断できません。ですので、R/F/Mそれぞれに関して、自社の顧客を相対比較してランク付けしていくことになります。
早々に仮説を出したいなら、まずは3段階に分けて考えるのが良いでしょう。ものの本などでは、5つに分けることを推奨されていたりもしますが、いきなりはハードルが高いです。普通の人間の頭で直感的に理解できるのは、3段階くらいが限界だと思います。（ちなみに、3段階だとしても、R/F/Mそれぞれで分類するため、3x3x3で27個のセグメントに分類されてしまいます。仮に27個に”均等に割れた”とすると、1000人の顧客が37人ずつになってしまいますので、これでも細かすぎるくらいです。）
そして、この27個のセグメントが、どういう配分になっているかをみてみるところから始めましょう。
最初に知るべきは、RFMがすべて高い顧客はどれくらいいるか？です。この顧客群はまちがいなく「御社にとっての優良顧客」です。そして、この人たちには、今よりも高い優遇策を考えても良いかもしれませんし、個別にアンケートやインタビューに協力していただく価値もあるでしょう。
次にRだけ高い、Fだけ高い、Mだけ高い、あるいは、Rだけ低い、Fだけ低い、Mだけ低い、というようなセグメントを見ましょう。どれが多くて、どれが少ないのか。そして、それらのセグメントが、自社にとって「利益貢献してくれているお客様なのか」を考えます。先ほど述べたとおり、これは自社のビジネスによって判断基準が変わります。
例えば、１泊１０万円のリゾートホテルの場合、Rは「顧客の優良度」の判断には、それほど重要ではないかもしれません。どちらかというとFとM、あるいは単純にMだけが高いことが重要度を決めることになりそうです。（そして、Rを上げるようにDMなりを打つわけですね）
一方、ビジネス利用者が多い１泊8000円のシティホテルであれば、Rは重要です。おそらく、1泊あたりの利益率が低く、宿泊料以外の支払いも少ないビジネス形態でしょうから、稼働率勝負になります。そうなると、他のホテルに代替されてしまうことが一番のリスクです。当然ながら、反対に他のホテルから、新規顧客を奪うこともビジネス上重要ですので、割引クーポンなどを投下して新規顧客の獲得に力を入れていると思われます。とにかく、Rの高い客にたいして、インセンティブを貼りまくって、F/Mを上げていくことが重要かもしれません。

自社のビジネスを理解していないと、分析も活用もできない

上記例からも明らかなように、RFMは、単なる分類に過ぎません。
しかし、自社に「明確な戦略」「検証すべき仮説」があれば、このRFM分析における分類＝セグメントのボリュームは、「狙った通りの買われ方・使われ方をしているのか」という問いに対する答えになるはずです。
さらに、「狙った通りに買ってくれている・使ってくれている人が沢山いる」ということが分かった場合に、そのセグメントは「男性が多いのか、女性が多いのか」「年齢層は高いのか、低いのか」「どういうエリアに住んでいるのか」などのセグメントの特徴を理解することになります。
こうして捉えた「狙い通りの購買行動をしているセグメント」の特徴をもとに、今後の広告キャンペーンやDMの内容などを変更していくことで「重要度が高い顧客」をより惹きつけたり、「潜在的により重要度が高くて然るべき顧客」に的確にアプローチしたりすることができるようになるわけです。
つまり、RFM分析を施策に活かし、効果を得るためには、数字を触る能力よりも、むしろビジネスを理解していることが非常に重要だと言えます。もし、あなたがビジネス知識に不安があるのなら、まずはビジネス知識を鍛えましょう。あるいは、ビジネス知識には十分な自信があるのであれば、数字を触ることよりも、数字を読解する能力を身につけていくことをお勧めします。（数字を読解するためには、数字を触る能力も一部必要にはなりますが、目的はあくまでも「読解力向上」であるべきです）
データ分析用語：索引