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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
よく聞かれる一番簡単にわかる分析法を
共有したいと思います。
本題へ
ステップ１
顧客を購入金額の多い順番に並べ替えます。
ステップ２
上位から100人ずつデシル1からデシル10までの
グループ化します。
ステップ３
各グループの購入金額の合計を出します。
ステップ４
全体の購入金額合計に対して、
10のグループそれぞれの購入金額が何％になるかを計算します。
上位から累積でどの程度の比率を占めるかの
累積購入金額比率を算出します。
本格的には、RFM分析になります。
Recency （直近いつ）
Frequency （頻度）
Monetary （購入金額）
の3つの指標で顧客を並べ替え段階的に分けて
顧客をグループ化して分析します。
それぞれのグループの性質を知り、
マーケティング施策を講じる手法です。
■Recency（リセンシー）：最新購買日
最近購入した顧客のほうが何年も
前に購入した顧客よりよい顧客と考えます。
購入データのなかから「購入日時」を見ます。
その顧客が最後に買ったのがいつかを
算出しグループ化します。
グループ化は、１か月単位で
１年間の把握が重要です。
■Frequency（フリークエンシー）：購買頻度
どの程度頻繁に購入してくれたかを
判断材料とするものです。
頻度が高いほどよい顧客と考えます。
顧客の購買履歴から過去に
何回購買したかを拾い出し、
その回数が多い順番に並べていきます。
一番上にくる顧客が最もF値の
高い顧客となります。
■Monetary（マネタリー）：購買金額
顧客の購入金額の合計で、
この金額が大きいほど良い顧客と考えます。
このMを10段階に分けたものが
前項で説明したデシル分析です。
購買履歴から顧客ごとの
購入金額の合計を計算します。
それを金額の大きい順番に並べれば
最も上にくる顧客がたくさん
購入確率の高い顧客となるわけです。
RFM分析については、
以下のような一般的解釈がされます。
・Rが高い顧客ほど将来の収益に貢献する可能性が高い
・Rが低ければFやMが高くても他社に奪われ離反している可能性が高い
・Rが同じならFが高いほど常連客になっている
・Rが同じならFやMが高いほど購買力がある顧客
・RやFが高くてもMが少ない顧客は購買力が低い
・Fが低くMが高い顧客はRの高い方が良い顧客
D2Cブランドを進める上においても、
RFM分析手法は顧客をより
優良化にするためには重要な方法です。
F値（回数）が上がらないか
下がっている顧客は
他社に奪われている可能性が高い
というのが通販の指標ですが、購入以外の
接触回数も把握できるとD2C化していきます。
RFMすべてが低い顧客は
切り捨てることも検討という
大手通販のような指標はしないように
してください。
つまり、購入した顧客だけの囲い込みを
しないことが重要ということです。
RFM分析は有用な分析方法ですが、
欠点もあります。
まさに購入した顧客の分析なので
未購入や接触といった回数の把握をしていない
ということです。
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