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2017/06/09

顧客セグメントの作成:RFM分析

既存客を、例えば「リピーター」や「VIP客」などのように顧客のランクを設定する考え方は幾つもあります。
私が顧客ランクを設定するのに使う手法は、「RFM分析」と「デシル売上分析」の2つが多いです。
今回は、RFM分析を説明します。

 

この手法につかうのは、お客様の来店情報です。
具体的には・・・

 

・Recency(リセンシー=最新利用日)
ある顧客の最終(=最新)来店日の事です。
一般的に最近来店した顧客の方が、それ以前に購入した顧客よりも再来店の確率が高いと考えられています。

 

・Frequency(フリークエンシー=利用頻度)
顧客が一定期間に何回来店してくれたかという事です。
一般的に頻度が高いほど優良客と考えられています。

 

・Monetary(マネタリー=累積利用金額)
顧客の利用金額合計の事です。
この金額が大きいほど優良客と考えられます。

 

簡単に言うと、RFM分析とは
R : 最近買い物に来た顧客は誰か?
F : 頻繁に来店する顧客は誰か?
M : 一番お金を使っている顧客は誰か?
という3つの側面を掛け合わせて顧客ランクを設定する手法です。

 

RFMとは、上記3つの用語の頭文字を取ったマーケティング用語ですが、実はこの“R・F・M”という順番に大きな意味があります。

 

RFMランクの作り方は、下記のようになります。
1.Rが近いほど、将来の収益に貢献してくれる可能性が高い。
2.Rが遠ければ、FやMが高くても他店舗に流れている可能性が高い。
3.Rが同じなら、Fが高いほど常連顧客。
4.Rが同じなら、Mが高いほど購買力がある顧客。
そして、R・F・M毎に点数を付けて、その合計数値にしたがって顧客ランクを設定します。

 

例)Rランク 
R5 : 最終来店日から7日以内



R1 : 最終来店日から90日以上経過
 
例)Fランク
F5 : 来店回数50回以上



F1 : 来店回数10回未満

 

こんな感じでRFM毎にスコアを付けていきます。
そして、各スコアの数値を合計して、最終的な顧客ランクが決定されます。
R5+F5+M5の顧客なら、各スコアの数値を合計して15点とカウント。

 

例)顧客ランク
Sランク : 15点以上



Cランク : 5点未満

 

こんな感じです。
ポイントは、販売促進上、「R」⇒「F」⇒「M」の順に重要とされるという点です。
「R」の高い顧客ほど個別販促に反応し易く、「F」が低いと「M」が高くても再購買につながり難いと言われています。
なので、一般的にはR→F→Mの順にスコアに優先順位としてウェイトを掛けて算出します。

 

例)ウェイト
R : 2.0倍
F : 1.5倍
M : 1.0倍

 

このウェイトを掛けると、R5+F5+M5の顧客のスコア合計は22.5ポイントとなります。

 

Rの優先順位が高い理由を少し具体例で説明します。
A 累積利用金額(M)100万円のお客様。最終来店日(R)は1年前。
B 累積利用金額(M)1万円のお客様。最終来店日(R)は3日前。
どちらのお客様が、今後再来店の見込みが高いでしょう?
当然、Bのお客様ですよね。

 

Aのお客様は完全離反客で、再来店の可能性は非常に低いです。
一方、Bのお客様は稼働客なので、再来店の可能性は非常に高いわけです。
つまり、同じ販促費を掛けるなら、まずは「R」のデータを使って稼働客にアプローチした方が費用対効果が高くなると言うわけです。

 

ただ、このRFMによるランク設定は顧客管理がしっかりできていないと実践するのが難しいです。
ですので、今回は販売促進を行う際は、最低でも最終来店日を管理し、稼働客を中心にアプローチした方が反応率が高くなるという点だけおさえておいてください。

 

皆様の店舗でも、記憶による主観ではなく、客観的に顧客ランクを設定してみてください。
常連客だと思っていた人が意外にそうでもなかったり、VIPランクに名前と顔が一致しないお客様がいたりするかもしれません。

(RFMランク設定イメージ)

      

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田中 潮

店舗向け顧客管理システム営業、地域密着型成功小売店のアメリカ視察を経て、10年以上に渡り店舗業向けのデータ分析・マーケティングアドバイス業務を行う。
理論だけでない、具体的な事例を多数紹介したセミナーは参加者から高い評価を受けている。

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