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小売業の変革を通販で実現する、
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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
専門的なデータベースがなくてもキントーンなどのノーコードアプリでも
実現が可能になってきています。
その設計を最初に作る場合のヒントを提供致します。
まずは、最初に1年間の期間を設定します。
2024月12月1日から2025年11月30日まで この1年間は、決済月に併せてもよいですし、
直近の締め日でも大丈夫です。
その期間内の顧客ID単位に1件に集計します。
集計は、売上金額（税抜）でも（税込み）でも構いません。
また、回数を集計します。何回購入したかの合計回数
といくら購入したかの合計金額になります。
現場でこのRFM分析を活用する際のポイントは、単なるデータ集計で終わらせず、
顧客を動かす指標」として使いこなすことです。
今回設計した内容は、非常に実践的で再現性の高い分析フレームになっています。
期間を明確に区切り（2024年12月1日〜2025年11月30日）、
顧客ID単位で「回数・金額・在籍期間」を可視化することで、
売上構造の中に潜む顧客の行動パターンを読み解くことができます。
まず注目していただきたいのは、Recency（最新購入日）の指標です。
これは「どれだけ最近購入してくれたか」を示すため、
リピート促進施策の最前線に使えます。
たとえば、Rスコアが低い（＝長期間購入していない）顧客に対しては、
再購入を促すリマインドメールやLINE配信を強化するなど、
接触の優先順位づけが可能になります。
一方で、Rスコアが高い顧客は今まさに関心が高いため、
定期購入や上位商品の提案が効果的です。
次に、Frequency（購入頻度）の指標です。
これは「どれだけリピートしてくれたか」を示すもので、
顧客ロイヤルティを測る指標として非常に重要です。
3回以上の購入がある顧客は安定層と捉え、口コミ・紹介施策の中心に据えると良いでしょう。
購入回数が1〜2回に留まっている顧客には、
体験価値の強化や購入後フォローを重点的に行うことで、
次の購買ステージへ育てることができます。
そして、Monetary（購入金額）です。
金額の多い顧客は、単価の高い商品や複数カテゴリでの購入をしているケースが多く、
LTV（顧客生涯価値）の最大化に直結します。
ここでは、「上位20％＝5点」というスコアリングを活用し、
プレミアム会員制度や限定オファーを用意することで、
優良顧客化のスピードを高めることができます。
また、購入金額が低い層でも回数が多い場合は、
まとめ買い特典や送料無料施策などで単価アップを狙う戦略も有効です。
さらに、今回の設計には顧客在籍日数という指標が含まれています。
これは、単に売上を追うだけでなく、
顧客との関係の深さを数値化するものです。
顧客登録から直近締め日までの期間を算出することで、
長期顧客と短期顧客を明確に区別できます。
長期顧客が離反している場合は、コミュニケーションの途絶が主な要因であることが多いため、
関係再構築のサインとして早期に検知できます。
現場での実践としては、RFMスコアの合計（R+F+M）を用いて顧客を5段階に分類し、
ゴールド・シルバー・ブロンズ・ライト・休眠
といったセグメントごとのアクションプランを作成すると効果的です。
たとえば、ゴールド層にはアップセル提案、シルバー層にはファンイベント案内、
ブロンズ層には定期便のお試し提案、ライト層にはクーポン配布、
休眠層には再購入リマインドなど、スコアごとにシナリオを分けて設計します。
このように、RFM分析は数字を並べるだけではなく、
顧客をどう育て、どう関係を更新していくかを科学的に支える設計図です。
今回の分析フレームは、日次・月次のデータ更新にも対応しやすいため、
スプレッドシートに反映するだけで自社の顧客資産が可視化されます。
データを分析すること自体が目的ではなく、その数字から
次に誰に、どんな体験を届けるかを考えるためのツールとして、
ぜひ現場で活用してみてください。
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