データ活用経営コラム

RFM分析実践ガイド:効果的なカスタマーエンゲージメントを創出する

作成者: author|2023/06/02 11:03:00
今回は、RFM分析の具体的なステップをお伝えします。RFM分析については、このほかにも記事を書いておりますので、あわせてご覧ください。

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RFM分析の具体的なステップ

ステップ1:データ収集

RFM分析を行うためには、以下の3つのデータが必要です。

  1. Recency:最後の購入からの経過日数(最終購入日)
  2. Frequency:特定の期間中の購買回数(購買頻度)
  3. Monetary:特定の期間中の購買金額(購買金額)

これらのデータは、購買履歴、顧客データベース、Eコマースプラットフォームなどから収集することができます。

ステップ2:顧客のセグメンテーション

データが揃ったら、顧客をRFM値に基づいてセグメンテーション(分類)します。一般的には、各RFM値を5段階評価にします。たとえば、最近購買した顧客はRecency値が5、久しぶりの購入の顧客は1と評価します。FrequencyとMonetaryも同様に評価します。

ステップ3:マーケティング戦略の設定

セグメンテーションに基づき、それぞれの顧客群に対するマーケティング戦略を設定します。例えば、Recency、Frequency、Monetary値がすべて高い顧客(5,5,5)は最優先顧客とし、特別なケアをするなどの戦略を立てることができます。

以上が、RFM分析の基本的な流れとなります。しかし、ここで注意する点があります。それは、RFM分析は「あくまでツールの一つ」であり、「必ずしも全てのビジネスに適用できるわけではない」ということです。必要なデータが手に入らない、もしくはRFM分析による洞察がビジネスに有益でない場合もあります。そこで重要なのは、ビジネスの目的と分析手法の適合性を常に確認し、評価し続けることです。

それでは、次にRFM分析の具体的な活用例について見ていきましょう。

RFM分析の活用例

RFM分析を活用することで、以下のような事が可能となります。

  1. 顧客エンゲージメントの向上:顧客の購買行動に基づいてパーソナライズされたメッセージを送ることで、顧客エンゲージメントを向上させることが可能です。

  2. 高価値顧客の特定:高頻度かつ高額で購入する顧客を特定し、特別なマーケティング活動を展開することが可能です。

  3. リピート購入の促進:購買頻度が低い顧客に対して、購入を促すキャンペーンを実施することができます。

さて、RFM分析は以上のようなメリットを提供しますが、一方でデメリットも存在します。

デメリットと対策

  1. データの質:RFM分析は良質なデータに依存します。データが不足している、または不正確である場合、分析の精度は大きく落ちます。データの質を確保するためには、データ収集と管理のプロセスを定期的に見直し、改善することが重要です。

  2. 単純化の過度:RFM分析は顧客行動を単純化します。しかし、顧客の行動やニーズは、単純な数値以上の複雑さを持っています。これを補うためには、他の分析手法と組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。

中小企業にとって、データを活用することは業績向上のための重要なステップです。RFM分析は、その一つの手段となります。データをうまく活用し、顧客とのエンゲージメントを深めることで、ビジネスの成功につなげていきましょう。

 

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