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From：通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて
小さな会社のための
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本題へ
RFM分析＝企業ファンを見つける方法
分析という言葉はちょっと
難しそうに聞こえるかもしれません。
企業ファンのお客様を見つける方法と
言い換えると分かり易いかも知れません。
企業ファンのお客様の定義はいろいろでしょうが、
ここでは最近買ってくれたお客様・よく買ってくれるお客様
たくさん買ってくれ、紹介してくれる
お客様を「企業ファンのお客様」と考えます。
RFM分析は、過去のお客様の購買情報
（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）から、
「企業ファンのお客様」を見分けるための方法です。
各お客様の現在の状態を知って、
お店が適切な行動を行う手助けを行います。
例えば、
顧客の状態に応じたアプローチ例
購買頻度も多く、直近に来店もしているお客様。
このようなお客様には、
特典付きセール案内でより
お店の姿勢をアピールすべきです。
前はよく来てくれたが、
何らかの理由で店に不満を感じ
足が遠のいているお客様
このようなお客様には、
イベント案内やJVで、再度の来店を促す必要があります。
R・F・Mの意味
どのようにRFM分析を行うのでしょうか。
その前に用語の準備です。
◎Ｒ、Ｆ、Ｍのそれぞれの意味は
Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日）
Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数
Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額
となっています。
5段階のランクに分ける
RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に分け
たとえば
Ｒ：購買日
ランク５：３０日以内に来てくれたお客様
ランク４：３１日から６０日以内に来てくれたお客様
ランク３：６１日から９０日以内に来てくれたお客様
ランク２：９１日から１８０日以内に来てくれたお客様
ランク１：１８１日以上前に来てくれたお客様
のように考えます。
必要なデータ
必要なデータは、お客様の購買情報
（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）です。
データは
・顧客情報：お客様が特定できるような情報
お名前・住所・メールアドレス・その他
・購買情報：購入日・購入金額の履歴・購買日・購入金額
分析の準備
ランク範囲の設定
ランク範囲の設定
RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に
分けて考えますのでランク範囲を設定します。
たとえば前ページで記述したように
Ｒ：購買日 の範囲設定を行います。そして、同じようにＦ、Ｍ
のランク範囲も設定します。
このランク値の設定が重要です。そのため、
何回か値を変えて分析を行います。そして、
あなたのお店に合うランク範囲を見つけてください。
RFMそれぞれの最大値は５であるので、
最高のお客様は ５・５・５
あまりよくないお客様は１・１・１
となります。
何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、
以降は同じ設定値をお使いください。
グループ分けの設定
グループ分けの設定
Ｒが最高の５であっても、
Ｆが１、Ｍも１ つまり５・１・１
のお客様がいいお客様かどうかはわかりません
のでグループ分けを行います。
RFM分析を行います。
しかし、RFM分析を行っただけでは、
単なる自己満足でしかありません。
分析結果からアクションにかけることのできる
予算・時間を考えます。そして、グループ毎に適切なアクションを行います。
・ＤＭの発送をするのなら経費を
最小にするためにグループＡの方々のみに絞る
・又は、グループＣのお客様を対象に掘り起こしを行う等
NPSを足すと企業ファンが見える
RFM分析以外での基準についての紹介ですが
この評価を数値化するためには、NPSを使用します。
NPS+RFM分析を足した手法は
企業ファンのお客様を区別することができます。
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ステージごとの施策とKPIに抜け・漏れがある
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
また、これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
西村公児の活動・メディア掲載
企業ＨＰはこちら
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東洋経済オンライン掲載 記事
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