RFM分析とは?データから顧客行動を読み解く3つの要素

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ざっくりとRFM分析

  • 顧客の最新の接触時間を測る
  • 顧客がどれだけ頻繁に接触しているかを知る
  • 顧客がどれだけお金を使っているかを計る

RFM分析とは、顧客の行動を3つの要素でする分析です。

概要説明

RFM分析とは顧客の特性を理解する分析手法である。なぜならば、リーセンシー、フリークエンシー、マネタリーの3つの要素で顧客の行動を詳しく調べるから。

例えば、最後に商品を買った日や、何回買い物をしたか、合計いくら使ったかである。そして、これらの情報を使ってマーケティング戦略を立てる。

つまり、顧客が何を求めているのかを知るための道具である。だから、ビジネスで重要。

職業職種

マーケティングマネージャー

RFM分析は、顧客分析の一環である。なぜなら、顧客の行動を理解し、効果的な広告やキャンペーンを計画するため。例えば、新製品のターゲット層を特定する。

データアナリスト

RFM分析は、データ解析の手法である。なぜなら、大量の顧客データから有用な情報を引き出すため。例えば、高価な商品を買う顧客層を見つける。

セールスマネージャー

RFM分析は、販売戦略を立てる際に使う。なぜなら、どの顧客にどの商品を推薦するかを決めるため。例えば、最近何も買っていない顧客に割引を提供する。

RFM分析は、名前の由来はRecency(最新の接触時間)、Frequency(頻度)、Monetary(費用)の頭文字を取っています。

RFM分析の代表例

Netflix

Netflixは、RFM分析で有名である。なぜなら、顧客の視聴履歴や頻度、お金を使う傾向を分析して、パーソナライズされたコンテンツを提供するため。例えば、”おすすめの映画”リストの作成。

Uniqlo

Uniqloは、RFM分析で名高い存在である。なぜなら、顧客の購買履歴や頻度、費用を分析して、効果的なマーケティング戦略を立てるため。例えば、ターゲットに合わせたセールやクーポンの提供。

Spotify

Spotifyは、RFM分析で世間に知られている。なぜなら、ユーザーがどの曲をよく聞いて、どれだけの時間を使っているかを分析し、プレイリストをカスタマイズするため。例えば、”Discover Weekly”という個々のユーザーに合わせたプレイリスト。

手順例

以下は、RFM分析の基本的な手順です。

データの収集

データの収集は、RFM分析の第一歩である。なぜなら、分析に必要な顧客データを集めるため。例えば、購買履歴やクリック履歴。

データの整理

データの整理は、分析をスムーズに行うためである。なぜなら、不要なデータを除外し、必要なデータだけを使うため。例えば、Excelでのデータフィルタリング。

分析の実行

分析の実行は、顧客の特性を理解するためである。なぜなら、リーセンシー、フリークエンシー、マネタリーの各要素を評価するため。例えば、平均購買額の計算。

結果の解釈

結果の解釈は、戦略を立てるためである。なぜなら、分析結果から何が重要かを見つけるため。例えば、高いリーセンシーを持つ顧客層の特定。

戦略の実施

戦略の実施は、分析結果を活かすためである。なぜなら、具体的なマーケティング活動を行うため。例えば、ターゲットに合わせたプロモーションの展開。

類似語

顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションは、RFM分析の類似語である。なぜなら、どちらも顧客をいくつかのグループに分けるための手法だから。例えば、年齢や地域で顧客を分ける。

ビッグデータ分析

ビッグデータ分析は、RFM分析の類似語である。なぜなら、大量のデータから有用な情報を引き出す点が共通だから。例えば、消費者の購買傾向の分析。

CRM(Customer Relationship Management)

CRMは、RFM分析の類似語である。なぜなら、顧客との関係を管理し、最適なサービスや商品を提供する目的が共通だから。例えば、顧客情報の一元管理。

反対語

一括判断

一括判断は、RFM分析の反対語である。なぜなら、RFM分析は顧客を詳細に分析するが、一括判断は全ての顧客を同じように扱うから。例えば、全員に同じクーポンを送る。

無視

無視は、RFM分析の反対語である。なぜなら、RFM分析は顧客のデータを活用するが、無視はデータを全く使わないから。例えば、マーケティング戦略を立てずに商品を販売する。

勘は、RFM分析の反対語である。なぜなら、RFM分析はデータに基づいて行うが、勘は直感や感じで行動するから。例えば、商品の人気を予測する。

RFM分析の注意点

RFM分析を使用する時の注意点はデータの質である。なぜならばゴミデータが混じると分析結果が歪むからだ。例えば、偽の顧客データや外れ値である。そして、データの更新も重要。だから定期的にデータをチェックしよう。

RFM分析と顧客セグメンテーションは、間違えやすいので注意しましょう。

RFM分析は、顧客の最新の接触時間、頻度、費用を分析することです。

一方、顧客セグメンテーションは、顧客を特定のカテゴリーに分けることです。

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