RFM分析の活用法!顧客セグメントを展開する際の軸とは

RFM分析の活用法!顧客セグメントを展開する際の軸とは

「より効果的なマーケティング施策を実施したい」と考える時、重要になるのが「どんな顧客セグメントの軸を使用するのか」ということです。性別や年代などのデモグラにRFM分析をあわせることで、顧客のニーズを正確に捉えることが大切です。 今回は、RFM分析や顧客セグメンテーション、そしてリードナーチャリングの手法をご紹介します。効果的なマーケティング施策を実施するために、WebマーケティングやECサイト事業部の担当者の方は、ぜひご一読ください。


1.RFM分析から顧客ランクをつけよう

1-1 RFM分析とは
RFM分析とは顧客を分析する手法のひとつで、「最終購買日(Recency)・購買頻度(Frequency)・累計購買金額(Monetary)」の3つの指標を使用して、顧客を選別・分類し格付けを行う分析方法のことです。
それぞれのランク付けが高ければ高いほど、優良顧客といえます。

そしてこの優良顧客にニーズにあった販促をすることで、販促効果をあげることができます。

1-2 RFM分析で使用される5つの評価とは
RFM分析で指標化を行う際には5段階で評価することが多く、最終購入日(Recency)、購買頻度(Frequency)、購買金額(Monetary)によって点数をつけていきます。
RFMのそれぞれの項目で最も高いランクの「555」の顧客が最も優良な顧客と判断されます。

例えば、最終購入日(Recency)が30日以内の場合には5点、60日以内の場合には4点とし、90日以内の場合には3点、180日以内の場合には2点、180日以上間が開いた場合には1点とします。同様に購買頻度(Frequency)は、30回以上が5点、10回以上が4点、3回以上が3点、2回以上が2点、1回が1点。そして、累計購買金額(Monetary)は、50万円以上が5点、30万円以上が4点、10万円以上が3点、5万円以上が2点、5万円未満を1点とします。なお、RFMの定義は各企業、また、業種やビジネス形態によって異なります。

顧客ランクは紹介した5段階以外にも、10段階などを使用するケースもあります。

1-3 顧客の評価法とは
RFM分析では、この3つの軸を使用するだけではなく、F(Frequency)とM(Monetary)の2つの軸を使用して分析を行うケースもあります。

その場合、例えば、R(Recency)を縦軸として「最近来訪」「しばらく来ていない」「長期間来ていない」の3つに分け、横軸にF×M=購入回数×累計金額をもとに、「多い」「少ない」「初回」の3つに分類します。そしてSランクであるロイヤル顧客、Aランクのランクアップ顧客、Bランクのカムバック顧客、Cランクの新規顧客、Eランクの離反顧客の5つに分けるのです。

そして、R値をずらして異なる2期間でF・Mを利用すると、顧客ランクの変動を知ることができます。

例えば、1年前にはAランクに属していた顧客の、S・A・Bなどのランク変動の様子を捉えられるので、より効果的なアプローチをすることができます。

2.RFM分析のみでは、顧客理解が深まらない?

STP分析でセグメンテーションする具体的な方法と事例

https://manamina.valuesccg.com/articles/695

自社にとって優位なマーケティング戦略を練るうえで欠かせないフレームワークSTP分析。今回STPのうちのS=セグメンテーションについて、市場を細分化する具体的な方法やポイント、事例をご紹介します。

RFM分析は、顧客のランク付けに効果的ですが、「RFM分析のみでは顧客の正確なニーズを把握することは難しい」とされています。

そのため、マーケティングにおいて環境分析を行う際、「セグメント」と呼ばれる、不特定多数の人を同じ性質やニーズを持つ固まりにして分類を行います。

顧客セグメントを行い、ユーザー属性や検索キーワード、サイト閲覧傾向を把握することにより、RFM分析で補うことができなかった顧客のニーズを把握することができます。


2-1 デモグラ(デモグラフィック)とは
デモグラフィックとは、顧客データ分析の手法の一つで、人口統計学的なデータをもとに、顧客セグメントを行う方法です。
顧客を、年齢や家族構成や性別そして職業などで分類します。

生活に密接にかかわっている身近な商品と強く連動していることで知られていますが、商品やサービスによっては、デモグラだけを顧客分析の軸とすると、正確に顧客を理解することができないケースも珍しくありません。

2-2 RFM分析と顧客セグメント
RFM分析を行って顧客を細分化し、顧客セグメントにあったアプローチをすることで、競合他社に対して優位性を築くことができます。

しかし、適切なセグメンテーションを行わないと、効果的なマーケティング施策を実施することができません。

つまり、セグメンテーションが不適切ということは、「顧客を正確に理解することができていない」ということなのです。顧客理解の特徴やニーズを正確に捉えなければ、いくらマーケティング施策を実施しても効果をあげることができません。顧客セグメントの軸は、効果的なマーケティング施策にとって重要な柱です。

2-3 RFM分析の問題点とは
RFM分析を使用すると、顧客ごとの購買活動状況を把握することができますが、「顧客の特徴やニーズを捉えることができない」という問題があります。

例えばRFM分析で、「離反客」の特定を行ったとします。

この「離反客」の中には、結婚や出産など家族構成の変化でニーズが変わった方や、商品の品質に満足できなかった方など、多彩な理由で離反してしまった顧客が全て含まれてしまいます。

つまり、多彩なニーズや事情をくむことができず、ひとくくりに「離反客」として扱ってしまうことになるのです。
これでは、効果的なマーケティング施策を行うことはできません。

3.顧客データを紐付け、顧客ランクごとのセグメンテーションを作ろう

それでは、RFM分析を利用して、効果的なマーケティング施策を実施するにはどうすれば良いのでしょうか。

5段階評価で分類される顧客ごとに、デモグラフィック流入したページのコンテンツサイト来訪のきっかけを紐づけることで、より顧客に合った施策を展開することができます。


3-1 リードナーチャリング
リードナーチャリングとは、見込み客(リード)に対してアプローチを段階的に行い、徐々に購入意識を育成(ナーチャリング)していくことです。

メルマガを使ったリードナーチャリングの手法では、見込み客や既存客との良好な関係を築くだけではなく、長期的な関係性の構築をゴールとしています。

効果的なリードナーチャリングを行うことで、継続的に売り上げをあげることができるだけではなく、顧客の購買行動の変化に迅速に対応し、ブランドとロイヤリティを確立することができます。

獲得した見込み客は、全ての方が商品の購買やサービスの利用を検討しているわけではありません。
リードナーチャリングを成功させるためには、ターゲットを決定し購買プロセスを理解するだけではなく、フローの決定や顧客接点の設定と設計、スコアリングホットリードの抽出などが必要になります。

デモグラとRFM分析をベースにリードナーチャリングを実施することで、より精度の高いマーケティングを行うことができるのです。

3-2 「eMark+」で潜在顧客へのアプローチ施策を発見
RFMでセグメントできない、すなわち自社が「まだ顧客化していない層」に対しては、「eMark+」を活用するのが効果的です。

eMark+」は、ネット行動分析サービスで、自社サイトだけではなく競合他社サイトなど、色々なサイトへのアクセス状況を分析することができます。

この「eMark+」のデータには、ユーザーのデモグラフィック情報が予め紐付けられています。自社に関連する商品を検索で探しているユーザーや、競合他社は利用しているが自社サイトにはまだ訪れたことがないユーザーに対しても効果的なマーケティング施策を発見し、プランニングすることができます。

より効果的なマーケティング施策を行うためには、このように複数の分析を組み合わせるのが効果的です。

4.おわりに

デモグラやRFM分析を、「eMark+」と組み合わせることで、より効果的なマーケティング施策を実施することができます。

マーケティング施策を成功させるためにも、まずは顧客セグメントの軸がぶれてしまわないように、正確な分析設計を行うように心がけましょう。

この記事のライター

マナミナは" まなべるみんなのデータマーケティング・マガジン "。
市場の動向や消費者の気持ちをデータを調査して伝えます。

編集部は、メディア出身者やデータ分析プロジェクト経験者、マーケティングコンサルタント、広告代理店出身者まで、様々なバックグラウンドのメンバーが集まりました。イメージは「仲の良いパートナー会社の人」。難しいことも簡単に、「みんながまなべる」メディアをめざして、日々情報を発信しています。

関連するキーワード


データ分析事例

関連する投稿


Investigating how new BTS fans evolve into hardcore fans based on behavioral data

Investigating how new BTS fans evolve into hardcore fans based on behavioral data

BTS debuted in 2013 and took the world by storm from 2019 to 2021. So how do people grow to become hardcore BTS fans? In this article, we will infer how fandoms are formed by analyzing online behavior over the next three years.


データ活用レベルの平均値を上げて、組織を強くする。SmartHRのデータマーケティング戦略

データ活用レベルの平均値を上げて、組織を強くする。SmartHRのデータマーケティング戦略

登録社数50,000社以上を誇るクラウド人事労務ソフト「SmartHR」。労務管理クラウド市場の出荷金額において2018年から4年連続シェアNo.1を獲得するなど、その勢いはとどまることを知りません。そんな「SmartHR」を展開する株式会社SmartHRは、データマーケティング組織を設けるなどデータ活用に積極的であることでも知られます。同社の成長にデータ活用がどう影響しているのかを探るべく、同社マーケティンググループ マネージャーの原 望さんに取材しました。


「依頼されたものを作る」で終わらない。映像コンテンツ制作現場のデータ活用事例

「依頼されたものを作る」で終わらない。映像コンテンツ制作現場のデータ活用事例

「企画力」×「実現力」で、ブランドを輝かせる映像やWebコンテンツ制作が強みのビービーメディア株式会社は、施策提案におけるデータ活用に力を入れています。データを活用することで、他社との差別化にどうつなげているのか、社内での取り組みも含めて、同社MI推進セクターの方々にお話を伺いました。


BTS初心者が「推し活ファン」に定着する過程を行動ログデータから調査してみた

BTS初心者が「推し活ファン」に定着する過程を行動ログデータから調査してみた

2013年にデビューし、2019年頃から2021年にかけて日本国内のみならず世界中を席巻したBTS。 では、BTSに関心を持ち始めた人はどのようにして推し活をするようなコアファンとして定着していくのか?今回は、2019年の時点でBTS初心者と思われるユーザーを検索行動から類推し、その後3年間のWeb行動分析から、ファン定着のシナリオを推察します。


食のアーリーアダプターとアーリーマジョリティの違いとは?キャズムを超えたマリトッツォのデータから考察

食のアーリーアダプターとアーリーマジョリティの違いとは?キャズムを超えたマリトッツォのデータから考察

新しい商品を世の中に広めたいとき、マーケターは無視できないキャズム理論。今回は2021年に大ブームとなった「マリトッツォ」の検索データを基に、「食のアーリーアダプター」「食のアーリーマジョリティ」を定義。各セグメントがマリトッツォを検索したワードや、検索後に閲覧したサイトを比較します。加えて、普段の利用メディアなどから各セグメントの人となりについても分析することで、マリトッツォはなぜキャズムを超えられたのか、その要因を考察していきます。


最新の投稿


タイパとは?Z世代が重視する「タイパ至上主義」の背景とマーケティング事例

タイパとは?Z世代が重視する「タイパ至上主義」の背景とマーケティング事例

Z世代は、生活のあらゆる場面でタイパ(タイムパフォーマンス)を意識しています。「タイパ至上主義」という言葉が登場するほど、Z世代は時間効率を重視しているのです。この記事では、Z世代の購買心理・最新のトレンドを知るために、タイパの概要や価値観、マーケティング事例を解説します。


2022年中国の「独身の日=ダブルイレブン」商戦。最新のトレンド業界は?

2022年中国の「独身の日=ダブルイレブン」商戦。最新のトレンド業界は?

ダブルイレブン(W11)とは、毎年<b>11月11日に中国で行われている独身の日を祝うイベント</b>です。2022年のダブルイレブンでは、ECプラットフォームや店舗などの関係者が売上高を伸ばすことに力を入れていました。その中で加盟店が示す戦況報告からは、中国のマーケットで、新しい産業やブランドが急成長しているのを垣間見ることができます。 本記事では、2022年ダブルイレブンのトレンドとなった業界を中心にご紹介します。


Popular AI Image Generators, “Midjourney” and “Stable Diffusion.” Who are giving attention?

Popular AI Image Generators, “Midjourney” and “Stable Diffusion.” Who are giving attention?

We will investigate "Midjourney" and "Stable Diffusion" AI Image Generators, which allow anyone to generate images from keywords. Let’s look into it users, its purpose, the reason for its popularity, and its strengths. We will analyze the data of the interest group and analyze our user experience.


お菓子業界5社をマーケティング視点で企業研究! 大学生のデータドリブン就活|2022年最新版

お菓子業界5社をマーケティング視点で企業研究! 大学生のデータドリブン就活|2022年最新版

お菓子業界大手の「森永製菓」「江崎グリコ」「カルビー」「ブルボン」「不二家」。各公式サイトの集客状況に注目し、強みや施策の違いを調査します。2年半前に公開した同記事の最新版として、新たな発見をお届けします。


行動経済学の入門書籍20選!教科書や今人気のベストセラーも紹介

行動経済学の入門書籍20選!教科書や今人気のベストセラーも紹介

経済学に心理学を組み合わせる「行動経済学」。マーケティングとの親和性の高さ、そしてマーケティング活動のためのヒントがあるとされており、さまざまな場面で活用が進んでいます。行動経済学をビジネスに活かすには、そのエッセンスがよくまとまった本・書籍で学ぶのが近道です。今回は、ベストセラー本から教科書的なものまで、行動経済学についてまんべんなく学べるよう、20冊のおすすめ本を紹介します。


競合も、業界も、トレンドもわかる、マーケターのためのリサーチエンジン Dockpit 無料登録はこちら