データ分析がマーケティング戦略において重要な役割を果たしている現代、特に中小企業が競争力を保つためには、顧客データの的確な活用が求められます。その一つの手法として注目されているのが、RFM分析です。RFM分析は「Recency（最終購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」の3つの要素を分析することで、顧客の行動傾向を把握し、効果的なマーケティング活動を計画します。
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本記事では、RFM分析の3つの要素とそれぞれがどのような意味を持ち、どのように活用することができるのかを解説します。
Recency（最終購買日）
Recencyは最終購買日からの経過日数を指します。この値が小さいほど、顧客が最近購入していることを示し、その顧客が今後も購入する可能性が高いと考えられます。
Frequency（購買頻度）
Frequencyは一定期間内に顧客が行った購買回数を示します。この値が大きいほど、顧客が頻繁に購入していることを示し、リピート顧客である可能性が高いと解釈できます。
Monetary（購買金額）
Monetaryは一定期間内の顧客の購買金額を示します。この値が大きいほど、その顧客からの収益が大きいと考えられます。
以下の表は、これらの要素が顧客の行動にどのように関連しているかを示しています。
| 要素 | 値が大きい顧客 | 値が小さい顧客 |
|---|---|---|
| Recency | 最近購入がない、再購入の可能性低 | 最近購入している、再購入の可能性高 |
| Frequency | 頻繁に購入、リピート顧客である可能性高 | 稀にしか購入しない、新規顧客である可能性高 |
| Monetary | 購買金額が大きい、収益貢献度高 | 購買金額が小さい、収益貢献度低 |
このように理解することで、顧客の購入傾向をより詳細に理解し、それぞれの顧客に適したマーケティングアクションを計画することができます。中小企業でも手軽に取り組めるデータ活用の一つであるRFM分析をぜひ活用してみてください。
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