RFM分析をマーケティングに活用してリピート率を高める具体的なアプローチ

RFM分析は、顧客の購買データから「どの顧客が自社にとって重要か」を定量的に評価します。

RFM分析とは

RFM分析は、顧客の購買行動を表す「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「累計購入金額（Monetary）」という3つの指標で顧客をグループ分けする分析手法です。

これら3つの指標の頭文字から、RFMと略して呼ばれています。

単に、売上金額だけで顧客を評価するのではなく、直近の購入日や購入頻度まで分析することで、顧客のニーズに合わせたセグメンテーションが可能となり、顧客満足度とLTVを高めるメリットがあります。

R (Recency)：最終購入日

Recency（最終購入日）は、顧客が最後にいつ購入したかを示す指標です。最終購入日からの経過時間が短い顧客ほど高く評価されます。

例えば、直近30日以内に購入があった顧客は、今後も継続的に購入してくれる見込みが高いと考えられます。一方、最終購入日が180日以上前の顧客は、既に他社に乗り換えているか、そもそものニーズが変化している可能性があります。このような顧客には、通常のマーケティング施策よりも「呼び戻し」に特化したアプローチが必要となります。

尚、業種によって「最近」の基準は大きく異なります。日用品のような消耗品を扱う企業では30日、家電のような耐久財を扱う企業では1年から数年といった具合に、自社の商品特性に応じて適切な基準を設定することが重要です。

F (Frequency)：購入頻度

Frequency（購入頻度）は、一定期間内に顧客が何回購入したかを示す指標です。購入回数の多い顧客ほどスコアは高くなります。
継続的に商品を選んでくれるということは、品質やサービスに満足している証拠であり、今後も安定した売上貢献が期待できる重要な顧客層です。

そのため、新商品の案内や関連商品の提案に対しても反応が良く、クロスセルやアップセルの成功確率が高いという特徴があります。一方、購入頻度が低い顧客に対しては、まず、購買習慣の定着を促す施策が必要となります。

M (Monetary)：累計購入金額

Monetary（累計購入金額）は、一定期間内に顧客が購入した金額の合計を示す指標です。累計購入金額の高い顧客ほどスコアが高くなります。

この指標は、顧客の売上への直接的な貢献度を表しており、企業にとって、特に価値の高い顧客を特定するために不可欠です。例えば、顧客単価が1万円であれば、直近1年間で10万円以上の購入実績がある顧客は、明らかに自社の重要顧客として位置づけるべきでしょう。

但し、Monetary単体では顧客の全体像は見えません。例えば、過去に一度だけ高額商品を購入した顧客と、継続的に商品を購入し続けて結果的に高額になった顧客では、今後の購買可能性は大きく異なります。

RとFの指標と組み合わせて評価することで、売上も購入頻度も高い「優良顧客」と、「過去に大量に購入してくれたものの、現在は購買していない休眠顧客」を把握し、それぞれに適した施策を検討できます。

RFM分析は専門的なツールがなくても、Excelを使って手軽に実践できます。ここでは、販売データからRFM分析を行い、実際に顧客セグメンテーションを実施するまでの具体的な手順を、段階的に解説します。

ステップ1：顧客データの準備

まず、RFM分析に必要な顧客の購買データを準備します。最低限必要なデータは、「顧客ID」「購入日」「購入金額」の3つです。

データの抽出元としては、販売管理システム、ECサイトの管理画面、POSシステムなどが考えられます。複数の販売チャネルがある場合は、全チャネルのデータを統合して分析することが重要です。

尚、データの品質が分析結果を大きく左右するため、事前に以下の2つの処理を行うと良いでしょう。

データが準備できたら、Excelのピボットテーブル機能を使って顧客ごとに集計します。行ラベルに「顧客ID」、値フィールドに「最終購入日（最大）」「注文回数（件数）」「購入金額（合計）」を配置しましょう。

ステップ2：R・F・Mのスコアリング

データの準備が完了したら、各指標について顧客を3～5段階程度のランクに分ける作業を行います。ランク分けの基準は、自社の顧客データの分布を確認しながら、適宜調整してください。

以下は、中小メーカーでの実用的なスコアリング基準例です。

表1：RFMスコアリング基準例（5段階評価）

この基準は一例です。実際には自社の顧客データの分布に基づいて調整する必要があります。例えば、四分位数を利用して、各ランクの顧客数が均等になるよう設定する方法や、ビジネス上の重要な閾値（例：年間10万円以上の顧客を重視）に基づいて設定する方法があります。

Excelでのスコア算出には、IF関数を使用します。例えば、R(最終購入日)値のスコア算出式は以下のようになります。

このような関数を各指標について作成し、全顧客にR・F・Mスコアを付与します。

ステップ3：RFMスコアの算出と顧客セグメンテーション

各顧客にR・F・Mスコアが付与されたら、これらを組み合わせて顧客をセグメント分類します。最も一般的な方法は、RとFの2軸でマトリクスを作成し、顧客を分類する手法です（RF分布）。

Excelのピボットテーブルを活用して、行にRスコア、列にFスコア、値に顧客数を配置すれば、R×Fマトリクスが簡単に作成できます。このマトリクスから、以下のような顧客セグメントを定義できます。

表2：顧客セグメント分類と特徴

このセグメンテーション結果により、自社の顧客構造が可視化されます。

例えば、「新規顧客が多いもののリピート率が低い」場合は、「リピート購入の促進」が最優先課題と言えるでしょう。逆に、「優良顧客の割合が極端に少ない」場合は、「既存顧客の育成戦略の見直し」が必要かもしれません。

このように、データに基づく現状把握により、効果的な戦略の方向性が定まります。

RFM分析によって顧客をセグメント分類したら、各グループの特性に応じた最適なマーケティング施策を展開することで、効率的にリピート率を向上させることができます。

一律のアプローチではなく、顧客の購買状況や心理状態に合わせて施策を差別化することが、成果を最大化するポイントです。ここでは、主要なセグメントごとに具体的な施策例を解説します。

『優良顧客』特別な関係を築き、LTVを最大化する

優良顧客は、R・F・Mすべてのスコアが高い最重要顧客層です。全顧客の5-10%程度の少数精鋭ですが、売上の30-50%を占めることも珍しくありません。この層の維持と満足度向上が、業績に直結します。

『優良顧客』への具体的な施策例

注意点として、優良顧客であっても過度なアプローチは、逆効果となる可能性があります。

『安定顧客』もう一歩の施策で優良顧客へ育成

安定顧客は、継続的に購入してくれる中核顧客層です。優良顧客ほどではないものの、安定した売上貢献が期待できる重要なセグメントです。この層を優良顧客へと押し上げることで、売上の底上げが図れます。

『安定顧客』への具体的な施策例

この層への施策では、押し売り感を与えないよう注意が必要です。

『新規顧客』最初の体験を最高のものにする

新規顧客は、最近初めて購入した顧客層です。R（最近性）は高いものの、F（頻度）とM（金額）は低い状況です。この層のリピート率をいかに高めるかが、将来の売上拡大に直結します。

『新規顧客』への具体的な施策例

新規顧客への施策で最も重要なのは、初回購入体験の質を高めることです。

『休眠顧客(予備軍含む)』呼び覚ますためのアプローチ

休眠顧客は、過去に購入履歴があるものの、長期間購入が途絶えている顧客層です。適切なアプローチで再購入につなげましょう。

『休眠顧客』への具体的な施策例

休眠顧客への施策では、しつこくならないよう注意が必要です。

これらのポイントを押さえることで、RFM分析の精度と施策の効果を向上できます。

ポイント①分析の目的を明確にする

RFM分析を始める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような施策につなげたいのか」を明確に設定することが重要です。

そのために「リピート率30%向上」「休眠顧客100人の掘り起こし」「新規顧客の2回目購入率50%達成」といった具体的なKPIを設定しましょう。目的が明確になれば、どのセグメントに重点的にリソースを配分すべきか自ずと決まります。

また、分析結果を誰がどのように活用するかも事前に決めておくことが大切です。

ポイント②：定期的にスコアリングの基準を見直す

RFM分析のスコアリング基準は定期的に見直しましょう。「最近」「頻繁」「高額」の意味合いは、市場環境の変化や顧客行動の変化、季節要因などにより変動するためです。

例えば、コロナ禍のような大きな環境変化があった場合など、従来の基準では適切な評価ができないケースがあります。

ポイント③：他のデータとの組み合わせる

RFM分析だけでは「なぜ顧客が頻繁に購入するのか」「どのような商品を好むのか」といった深層的な理由は分かりません。そこで、顧客属性データや商品カテゴリデータ、Webサイト行動履歴などと組み合わせることで、より深い洞察を得られます。

例えば、優良顧客の年齢層や居住地域、購入商品の傾向を分析すれば、新規顧客獲得のターゲティングに応用できるでしょう。

特に有効なのは、以下のようなクロス分析です。

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※バックオフィス業務とは経理や総務、人事、法務、財務などといった直接顧客と対峙することの無い社内向け業務全般を行う職種や業務のこと