RFM分析を今こそ活用すべき理由 - AI時代のマーケティング古典教室

あなたの会社には、たくさんの顧客がいることでしょう。「いつも買ってくれる常連さん」「最近ご無沙汰のお客様」「一度だけ買ってくれた人」など、お客様には様々なタイプがいます。

すべてのお客様に同じようにアプローチしていませんか？例えば、いつも買ってくれる優良顧客と、一度きりの顧客に同じキャンペーン情報を送っても、響き方は全く違うはずです。限られた時間や予算の中で、すべてのお客様に合わせたきめ細やかな対応をするのは難しいと感じるかもしれません。

そこで役立つのが、顧客分析の古典的な手法である「RFM分析」です。 RFM分析は、シンプルながらも非常に強力なツールで、顧客を「見える化」し、それぞれのお客様に合わせた最適なアプローチを考えるためのヒントを与えてくれます。特に、顧客との長期的な関係構築が重要な中小企業にとって、今こそ活用すべき考え方です。

第1章：RFM分析とは何か？「3つの質問」で顧客を分類する

RFM分析は、以下の3つの指標を使って顧客を分類する手法です。これらの質問に答えるだけで、顧客の行動パターンが見えてきます。

R：Recency（最新購買日）：そのお客様は「いつ」、最後に商品やサービスを購入してくれましたか？（最近か、かなり前か）
F：Frequency（購買頻度）：そのお客様は「どのくらいの頻度」で商品やサービスを購入してくれますか？（頻繁か、めったにないか）
M：Monetary（購買金額）：そのお客様は「いくら」、商品やサービスを購入してくれましたか？（高額か、少額か）

これらの指標を基に、顧客をいくつかのグループに分け、それぞれのグループに対して異なるマーケティング戦略を実行します。まるで、体調が悪いお客様には丁寧なケアを、元気なお客様にはさらに楽しんでもらうための提案をするように、顧客の状態に合わせた「個別対応」を可能にするのです。

1-1. RFMのスコアリング方法

RFM分析を行うには、それぞれの指標に点数（スコア）をつけます。例えば、各指標を1から5の5段階で評価するとします。

Recency（最新購買日）の例：
- 5点：過去1ヶ月以内に購入
- 4点：過去3ヶ月以内に購入
- 3点：過去6ヶ月以内に購入
- 2点：過去1年以内に購入
- 1点：1年以上前に購入
Frequency（購買頻度）の例（過去1年間）：
- 5点：月2回以上購入
- 4点：月1回程度購入
- 3点：2～3ヶ月に1回購入
- 2点：半年に1回程度購入
- 1点：年に1回未満の購入
Monetary（購買金額）の例（過去1年間）：
- 5点：合計10万円以上購入
- 4点：合計5万円以上購入
- 3点：合計1万円以上購入
- 2点：合計5千円以上購入
- 1点：合計5千円未満購入

これらの基準は、あなたの会社のビジネスモデルや商材に合わせて自由に設定できます。重要なのは、「高ければ優良」「低ければ改善の余地あり」という傾向を掴めるようにすることです。

1-2. RFMスコアから顧客を分類する

各顧客のR、F、Mのスコアを算出し、それらを組み合わせることで、顧客をいくつかの意味のあるグループに分類できます。例えば、「R:5, F:5, M:5」の顧客は「優良顧客」であり、「R:1, F:1, M:1」の顧客は「離反危険顧客」と判断できます。

代表的な顧客セグメントの例を見てみましょう。

優良顧客（R, F, Mすべて高スコア）：
- 例：R:5, F:5, M:5
- 最近も頻繁に、高額な買い物をしてくれている、あなたの会社にとって最も大切なお客様。
見込み優良顧客（R, F高スコア、M中～高スコア）：
- 例：R:5, F:4, M:4
- 比較的最近、頻繁に購入しているが、まだ金額は最高レベルではないお客様。今後優良顧客に育つ可能性を秘めている。
新規顧客（R高スコア、F, M低スコア）：
- 例：R:5, F:1, M:1
- 最近初めて購入してくれたお客様。まだ購買頻度や金額は低いが、今後の育成が重要。
一般顧客（R, F, Mすべて中程度のスコア）：
- 例：R:3, F:3, M:3
- 定期的に購入はしてくれるが、優良顧客ほどではないお客様。
離反注意顧客（R中～低スコア、F中～高スコア、M中～高スコア）：
- 例：R:2, F:4, M:4
- 以前は頻繁に、高額な購入をしてくれていたが、最近ご無沙汰のお客様。放置すると優良顧客を失う危険性がある。
離反顧客（R低スコア、F, Mも低スコア）：
- 例：R:1, F:1, M:1
- もう長い間購入がなく、見込みが薄いお客様。ただし、アプローチ次第では戻ってくる可能性も。

これらの分類はあくまで一例であり、あなたの会社にとって意味のあるセグメントにカスタマイズすることが重要です。

第2章：RFM分析を現代の中小企業で活用する具体的なメリットと方法

RFM分析は、昔からある古典的な手法ですが、現代のデジタルマーケティングと組み合わせることで、その真価を発揮します。中小企業が具体的にどう活用すべきかを見ていきましょう。

2-1. 優良顧客の維持と育成：最も大切な「金の卵」

「パレートの法則」という有名な法則があります。これは「売上の8割は、顧客の2割が生み出している」というものです。つまり、一部の優良顧客が、あなたの会社の売上を大きく支えている可能性が高いということです。 RFM分析で、この「優良顧客」を正確に特定し、彼らを大切にすることは、会社の安定した成長に直結します。

活用例：

優良顧客向け限定キャンペーン：新製品の先行案内、限定割引、特別イベントへの招待など、優良顧客に「あなたは特別ですよ」というメッセージを伝えることで、ロイヤルティ（愛着）をさらに高めます。
個別の感謝メッセージ：誕生日クーポン、購入履歴に基づいたおすすめ商品の案内、手書きのメッセージカード（物理的な商品発送時など）といった、パーソナルなアプローチは、優良顧客の心を掴みます。
意見交換の機会：新サービスのテスト利用や、商品開発に関する意見を聞く場を設けることで、優良顧客は「会社に貢献している」という意識を持ち、さらにファンになってくれるでしょう。

優良顧客は、単にたくさん買ってくれるだけでなく、良い口コミを広げてくれる「最強の営業マン」にもなりえます。

2-2. 新規顧客の早期育成：未来の優良顧客を育てる

新しく獲得した顧客は、まだあなたの会社への信頼度が低い状態です。 RFM分析で「新規顧客」と分類された顧客に対し、早期に適切なアプローチを行うことで、彼らを「優良顧客」へと育成できる可能性が高まります。

活用例：

サンキューメールと使い方ガイド：購入後すぐに感謝のメールを送り、商品の使い方やよくある質問、関連する役立つ情報を案内するWebページへのリンクを貼るなどして、顧客の不安を解消し、満足度を高めます。
2回目の購入を促す限定クーポン：初回購入から一定期間後（例：1週間後）に、「次回使えるクーポン」を送ることで、2回目の購入を促します。2回目の購入は、顧客の定着率を大きく左右すると言われています。
アンケート調査：初回購入の満足度や、商品・サービスへの期待などを尋ねるアンケートを実施し、顧客の声を吸い上げ、今後の改善に活かします。

2-3. 離反注意顧客への再アプローチ：流出を防ぐ「最後の砦」

RFM分析で「離反注意顧客」と分類されたお客様は、以前は購入してくれていたのに、最近ご無沙汰になっている人たちです。この段階で適切なアプローチを行えば、顧客の離反を防ぎ、再び優良顧客へと戻すことができる可能性が高いです。新規顧客を獲得するよりも、既存顧客を維持する方がコストがかからない、ということを忘れてはなりません。

活用例：

休眠顧客掘り起こしキャンペーン：「〇〇様、最近ご無沙汰しております。限定クーポンをご用意しました」といった、顧客の状況に合わせたパーソナルなメッセージで、再来店や再購入を促します。
ニーズ再確認の問い合わせ：単なるセールスではなく、「何かお困りではありませんか」「新しい〇〇が入荷しましたが、いかがでしょうか」といった、顧客のニーズに寄り添った情報提供を試みます。
「なぜ購入が止まったのか」のヒアリング：もし可能であれば、電話やメールで「なぜ最近ご利用がないのか」を丁寧にヒアリングし、原因を特定して改善に活かしましょう。

2-4. 限られた資源の最適配分と効果測定

中小企業にとって、RFM分析の最大のメリットは、限られた経営資源（時間、お金、人材）を最も効果的な顧客層に集中できる点です。

無駄の削減：すべての顧客に同じアプローチをするのではなく、それぞれの顧客層に合わせたメッセージを送ることで、広告費や労力の無駄を減らせます。
優先順位付け：「優良顧客の維持」が最優先、次に「新規顧客の育成」、そして「離反注意顧客の引き戻し」といったように、明確な優先順位を立てて施策を実行できます。
効果測定の改善：RFMセグメントごとに施策の効果（例：キャンペーンの開封率、クリック率、購入率）を測定することで、「どのセグメントに、どの施策が一番効果があったか」が明確になり、PDCAサイクルを回しやすくなります。

第3章：RFM分析を実践するためのヒント

3-1. どんなツールでRFM分析を行うか

ExcelやGoogleスプレッドシート：最も手軽に始められる方法です。顧客データ（購入日、購入金額、購入回数など）をリスト化し、関数を使ってR、F、Mのスコアを計算し、フィルター機能で顧客をセグメント化します。
POSシステムやECサイトの機能：多くのPOSシステムやECサイトの管理画面には、顧客分析機能が標準で搭載されています。RFM分析に近い形で顧客データを抽出できる場合もあるので、まずは使っているシステムの機能を確認してみましょう。
CRM（顧客関係管理）ツール：本格的に顧客情報を管理し、RFM分析の結果に基づいてマーケティング活動を自動化したい場合は、CRMツールの導入も検討できます。中小企業向けの安価なツールも増えています。

3-2. 定期的な分析と改善（PDCA）

RFM分析は、一度やって終わりではありません。顧客の行動は常に変化するため、定期的に（例えば、毎月、四半期ごとなど）分析を行い、施策の効果を測定し、改善を繰り返すことが重要です。このPDCAサイクル（計画→実行→評価→改善）を回すことで、あなたの会社の顧客マーケティングは、どんどん洗練されていくでしょう。

3-3. 他の顧客情報との組み合わせ

RFM分析は強力ですが、他の顧客情報（性別、年齢、居住地、購入商品カテゴリ、アンケート結果など）と組み合わせることで、さらに深く顧客を理解し、よりパーソナルなアプローチが可能になります。例えば、「最近購入がない30代女性で、化粧品をよく買っていたお客様」といった、より具体的な顧客像が見えてくるでしょう。