RFM分析とは? 営業担当者向けの実践的な活用方法を説明します

ID-POSを商談で活用
消費財・食品・飲料メーカーの営業担当者向け
・RFM分析とは?
・なぜ、RFM分析をする必要があるのか?
・分析をする際のコツや留意点
・商談でどう活用すればよいか?
RFM分析とは?

RFM分析は、Recency、Frequency、Monetaryの頭文字から名付けられた購入客分析の方法です。Recencyは最新の購入日は何日前か?(いわゆる直近購入日)のことを指し、Frequencyは期間内に何回購入したか(いわゆる購入頻度)のことを指し、Monetaryは購入金額(いわゆる客単価)のことを指します。3つの指標から購入客をグループ分けし、顧客グループごとに有効な顧客育成策を講じるために行う分析です。インターネット通販の顧客分析では一般的に使用される方法です。
ただ上記の図で示すように、Recency、Frequency、Monetaryの3軸で顧客をグループ分けするのは複雑で活用がしにくいです。そこで、おすすめするのはFrequency、Monetaryの2軸で顧客をグループ分けする方法です。

x軸(横軸)がFrequency、y軸(縦軸)がMonetaryとなっており「Recencyは?」と思われるかもしれませんが、Recencyはデータを抽出する期間で調整すればよいという考えです(例えば、上記グラフを直近1ヶ月購入客で作成する…など)
メーカーの営業担当者が活用するのであれば、2軸で表現したほうがシンプルで扱いやすく、小売側も説明を聞きやすいはずです。
まとめ RFM分析は、FrequencyとMonetaryの2軸で分析する
なぜ、RFM分析をする必要があるのか?
RFM分析の目的は顧客グループごとに有効な顧客育成策を講じることです。顧客育成と言っても、お客様によって購入状況は異なります。高価格品を購入するが購入頻度が低い… 購入頻度は高いけれど低価格品しか購入しない… 購入頻度も購入金額も低い… などそれぞれの状況に合わせて最適な施策を講じる方が投資対効果は高いはずです。

上記のように、A/Bグループの顧客に対しては単価UPに繋がる施策を講じて金額を上げることが有効ですし、B/Aグループの顧客に対しては頻度を高める施策を講じることが有効です。
上記のような視点以外にも、ストアの優良顧客が自社ブランド(ないし商品)を購入しているか?といった分析や、カテゴリごとの購入頻度(Frequency)と購入金額(Monetary)をプロットして各カテゴリの特徴を把握することも可能です。RFM分析は覚えておくと役に立つ分析方法です。
分析をする際のコツや留意点

RFM分析は、ストアないしカテゴリの購入状況に応じてお客様をグループ分けするのですが、本ページではお客様を9グループ(縦3×横3)に分割する方法を説明します。その際、A・B・Cの境目(しきい値)をどうするか(何回以上をAとするか? 何円以下をCにするか?など)を考える必要があります。カテゴリによって優良顧客の基準(●万円以上を優良顧客とする…)があればそれを参考に設定するべきですし、特にないようでしたら客数のバランスを考慮して設定しても良いと思いますが、商談で何故このしきい値にしたか説明できる値にするべきです。小売業によっては優良顧客の定義をきちんと決めている企業もありますので、商談時に確認してみるのも良いでしょう。

RFM分析を行うと、転売ヤー(ソーシャルバイヤー)やチェリーピッカーが含まれている可能性のある顧客グループを特定することができます。
C/Aグループは、購入頻度(Frequency)は極端に低いのに購入金額(Monetary)は高いまとめ買いグループですので、転売ヤー(ソーシャルバイヤー)が含まれている可能性があります。
また、A/Cグループは、購入頻度(Frequency)は高いのに購入金額(Monetary)が極端に低いグループですので、チェリーピッカーが含まれている可能性があります。
販促を行う際にはこれらグループには留意が必要です。
RFM分析は、ASP(インターネット上のアプリケーション)でデータを抽出するにはそれなりに手間がかかりますので、アナリストや営業事務職のサポートを得る、もしくは、半年に1回の大がかりな商談時にのみ分析するなど工夫が必要かもしれません。
まとめ RFM分析で転売ヤー(ソーシャルバイヤー)やチェリーピッカーを見極めることも可能
商談でどう活用すればよいか?
分析をする目的によって、グラフ表現する内容が多少異なります。
カテゴリの購入状況に基づく顧客分析

分析したいカテゴリの購入頻度(Frequency)と購入金額(Monetary)から顧客を9つのグループに分け、グループごとの客数構成比と金額構成比を表示します(客数と金額の実数を併記しても良い)
一般的に優良顧客であるA/Aグループは、客数構成比は低いが金額構成比は高くなります。このA/Aグループの客数を増やすべく、A/Bグループ、B/Aグループ、B/Bグループに対してどのような施策を講じるかを考える必要があります。上記のようなグループ分けができていれば、対象となる客数が明確なので施策にかかる費用も試算しやすいです。
ストアの購入状況に基づくカテゴリ分析

前項とは異なり、ストア全体の購入頻度(Frequency)と購入金額(Monetary)から顧客を9つのグループに分けます(この時点では分析したいカテゴリの購入状況は無視)。そのうえで、各グループの顧客が分析対象カテゴリを購入しているか否かを購入率で表します。
ストアの優良顧客すなわちA/Aグループのお客様のうち何%が××カテゴリを購入しているか?という表になります。この表から「ストアの優良顧客のなかで××カテゴリを購入していないお客様がどれくらいいるか?」「そのお客様にきちんと××カテゴリを紹介すれば購入してもらえるのではないか?」といった販促ターゲットの設定や、「ストアの優良顧客は自社××ブランドの購入率が高く、競合ブランドの購入率を上回る」「だから優良顧客を増やすためには自社××ブランドを売るべきだ」といった取り組み提案も可能です。
カテゴリの購入状況に基づく併買促進

カテゴリ別の1人あたり購入頻度(Frequency)と購入金額(Monetary)をグラフに表現します。これにより、購入頻度が高いカテゴリは何か? 購入金額が高いカテゴリは何か?を把握することが可能です。 なぜID-POS分析が必要か?で説明しましたが、ドラッグストアでは食品などの品揃え拡充による客数拡大に取り組んでいます。そして、食品のような高購入頻度カテゴリのお客様に化粧品や医薬品のようなを高価格カテゴリを併買してもらうことで優良顧客育成を目指しています。
客数獲得に苦戦しているカテゴリ(ないしブランド)は、ストア内にいるカテゴリ未購入客に対する併買促進策を提案する際に活用できます。
また、ストア内におけるカテゴリ(ないしブランド)のプレゼンスを高める際に「自社が展開する●●カテゴリは××カテゴリよりも購入金額(Monetary)が高いので注力するべき」などとアピールすることもできます。