問題提起

「新規顧客ばかりに目が向き、既存顧客への対応が後回しになっていませんか？」
リテンション施策が軽視されがちな中、優良顧客の流出は大きな機会損失につながります。
その課題を解決するのが、RFM分析という手法です。
この分析を活用すれば、効率的に顧客価値を見極め、最適な施策を打つことが可能になります。

RFM分析の基本とその目的

RFM分析は、顧客の購買行動を「Recency（最終購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（累計購買金額）」の3軸で評価し、顧客をセグメント化するマーケティング手法です。

この手法の目的は、「今、価値の高い顧客」と「放置すると離反するリスクがある顧客」を数値で明確にし、ターゲット別にアプローチすることです。

• Recency（最新性）：最後に購入してからどのくらい日が経っているか
• Frequency（頻度）：どのくらいの頻度で購入しているか
• Monetary（購入金額）：どれだけの金額を消費しているか

それぞれの指標にスコアをつけて、最も価値の高い顧客群からアプローチ優先度を判断します。

RFM分析の進め方と活用法

RFMスコアのつけ方

1. 顧客データを集計：購買履歴から、各顧客の「最終購入日」「購入回数」「累計金額」を抽出します。
2. スコア化：それぞれの項目に対して、顧客を相対評価し、例えば上位20%を「5」、下位20%を「1」といった形でスコアをつけます。
3. セグメント化：RFMの3指標を組み合わせたスコア（例：555や321など）で分類します。

セグメント例と対応施策

• 555（チャンピオン顧客）
  購買頻度も金額も高く、最近も購入している優良顧客。
  →ロイヤルティプログラムやVIP限定キャンペーンで満足度を維持。
• 155（離反顧客）
  金額も頻度も高かったが、最近は購入していない。
  →再アプローチメールや限定割引などでカムバックを促進。
• 311（新規・見込み顧客）
  最近購入したが、頻度も金額も低い。
  →リピート購入を促すクロスセル施策やステップメールが効果的。

運用上のポイント

• 定期的な更新がカギ：週次や月次でスコアを見直し、リアルタイムなアクションが取れる体制が理想です。
• 他のデータとの掛け合わせ：NPSや属性情報と組み合わせることで、より精度の高い施策立案が可能になります。

良い例と悪い例を比較して解説

良い例：D2Cアパレルブランドの場合

例えば、あるD2Cアパレルブランドでは、RFM分析により「Rが高くFとMが中程度」の新興ロイヤル顧客にターゲットを絞って、LINE限定クーポンを配信しました。

結果、対象顧客のLTVが半年で1.5倍に向上し、リテンション率も20%以上改善しました。

悪い例：一律メルマガ配信の通販サイト

逆に、全顧客に一律のキャンペーンメールを送っていたECサイトでは、開封率もクリック率も頭打ちとなり、最終的には配信解除が続出。
「すべての顧客が同じ反応を示すわけではない」という基本が無視された施策は、逆効果になるリスクが高いのです。

まとめ：顧客の見える化でマーケティングを効率化しよう

RFM分析は、データをもとに「どの顧客に、どんなタイミングで、どのような施策をすべきか」を判断できる非常に有効な手段です。
特に中長期的なLTV向上、ロイヤル顧客の育成には欠かせません。

Excelでも十分に実践できるため、まずは自社の顧客データから「見える化」を始めてみてください。

あなたのビジネスでも、RFM分析を取り入れて顧客との関係性を強化しませんか？