RFM分析は、リレーションシップマーケティングにおいて顧客のセグメンテーションを行うための有用な手法です。この記事では、Pythonを使用してRFM分析を実施する方法について解説します。具体的には、顧客の購買履歴データを元にRecency（最終購入日からの経過日数）、Frequency（購入頻度）、Monetary Value（購入金額）の3つの指標を算出し、それらを組み合わせて顧客をセグメント化します。
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今回はPython初心者でもRFM分析を行う方法をステップバイステップで解説します。
RFM分析を行う方法
まず最初に、RFM分析に必要なデータの準備を行います。以下のPythonコードでは、Pandasライブラリを使用してデータを操作しています。データセットには、顧客名、購入日、購入アイテム名、購入金額などの情報が含まれています。
上記のコードでは、purchase_date列を日付型に変換しています。次に、RFM分析において"今日"を決定するために、データセット中の最後の購入日を取得し、それに1日を加えた日付をsnapshot_dateとして定義しています。
RFMテーブルの作成には、Pandasのgroupby関数を使用します。この関数により、顧客ごとにRecency、Frequency、Monetary Valueを集計することができます。
上記のコードでは、groupby関数に顧客名を指定し、agg関数を用いてRecency、Frequency、Monetary Valueを算出しています。Recencyは最終購入日からの経過日数として定義され、Frequencyは購入回数、Monetary Valueは購入金額の合計として計算されます。
RFMスコアの計算では、各指標を4つの区分に分けます。Recencyにおいては、最も最近の購入があった顧客に高いスコアを与え、最も過去の購入があった顧客に低いスコアを与えます。FrequencyとMonetary Valueにおいては、それぞれの指標を4つの等間隔の区分に分け、高いスコアを持つ顧客ほど頻繁に購入し、多額の金額を使っていると評価します。
上記のコードでは、RFMスコアを算出するために4つの区分に分けるためのラベルを定義しています。pd.qcut関数を使用して、Recency、Frequency、Monetary Valueをそれぞれ4つの区分に分けます。各区分には、先ほど定義したラベルが付与されます。最後に、assign関数を使用してRFMスコアを新たな列として追加します。
RFMスコアを文字列に変換して結合することで、各顧客に対するRFMセグメントを作成します。
上記のコードでは、join_rfmという関数を定義しています。この関数は、各行に対してRFMスコアを文字列に変換し、結合する役割を果たします。apply関数を使用して、この関数をデータフレームの各行に適用し、新しい列RFM_Segmentとして追加します。
最後に、print(rfm_data.head())で、RFM分析の結果を出力します。
（以下はサンプルです）
上記の出力結果は、顧客ごとに算出されたRecency（最終購入日からの経過日数）、Frequency（購入頻度）、Monetary Value（購入金額）の値と、それらを基に計算されたRFMスコアが含まれています。
これらのRFMスコアとセグメント化された顧客情報を活用することで、以下のようなメリットを得ることができます。
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ターゲットセグメントの特定: RFMスコアを基に、優れた顧客セグメントや低調な顧客セグメントを特定することができます。例えば、RFMスコアが高く、価値の高いセグメント（例: RFMスコアが444の顧客セグメント）には、特別なプロモーションや優先的なサービスを提供することができます。
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顧客の行動パターンの理解: RFMスコアとセグメント情報から、顧客の行動パターンや傾向を把握することができます。例えば、Recencyが低いがFrequencyやMonetary Valueが低いセグメント（例: RFMスコアが211の顧客セグメント）は、活発な顧客ではありませんが、再エンゲージメントの機会として捉えることができます。
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マーケティング戦略の最適化: RFMスコアとセグメント情報を活用して、マーケティングキャンペーンや戦略の最適化を行うことができます。例えば、RFMスコアが低いセグメントに対してはリテンションプログラムを実施し、RFMスコアが高いセグメントにはクロスセルやアップセルの機会を提供することができます。
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リピート購入率の向上: RFM分析により、リピート購入率の向上に寄与する施策を展開することができます。例えば、購入回数が少ないが金額が高いセグメント（例: RFMスコアが141の顧客セグメント）に対しては、リピート購入促進のための特典やクーポンを提供することで、再購入を促すことができます。
以上のように、RFM分析を活用することで、顧客セグメンテーションやパーソナライズドなマーケティング施策の展開、リピート購入率の向上など、ビジネスに多くのメリットをもたらすことができます。
まとめ:
この記事では、Pythonを使用してRFM分析を実施する方法について解説しました。RFM分析を活用することで、顧客をRecency、Frequency、Monetary Valueの3つの指標を基にセグメント化することができます。セグメント化された顧客グループに対して、マーケティングキャンペーンやパーソナライズドなアプローチを適用することで、効果的な顧客エンゲージメントを実現できます。
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