エクセルでRFM分析を実施するには?具体的な方法や分析を活かした成功事例を解説

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店舗運営やECサイトなどの事業形態を問わず、ビジネスで利益を生み出すには、「自社顧客に合わせたアプローチの実施」が重要です。

顧客に合わせたアプローチができなければ、余計なコストを割くだけの結果になる可能性もあります。

そうした失敗を起こさないために必要なマーケティング手法が「RFM分析」です。

RFM分析を活用して、特定の指標から顧客を分析することで、適切な施策を実行できるようになります。

本記事では、RFM分析の概要説明とエクセルを活用した分析方法、具体的な事例の解説まで行います。

RFM分析とは?

「RFM分析」とは、顧客を以下3つの指標から分析するマーケティング手法です。

⦁ Recency(リーセンシー):直近の購入日
⦁ Frequency(フリークエンシー):商品の合計購入回数
⦁ Monetary amount(マネタリー・アマウント):合計購入金額

3つの指標それぞれを分析し、具体的な数値を求めランクを導き出すことで、自社顧客に優先順位を付けて分類できます。

優先順位を明確にすることで、自社が労力を費やすべきターゲットもわかるので、適切な施策を実施することに役立ちます。

優先順位に応じた適切なアプローチを実施することで、自社商品を継続購入してもらえる可能性が上がり、LTV(顧客が企業に対してもたらすであろう合計利益額)を高められるのです。

エクセルを活用したRFM分析方法

RFM分析は、専用ツールだけでなくエクセルでも実施できます。

具体的な手順は以下の4ステップです。

⦁ 表を作成し顧客データを打ち込む
⦁ 直近の購入日をもとに「現在までの経過日数」を求める
⦁ 各値のランクを設定する
⦁ 各値の数字をもとに具体的なランクを作成する

1.表を作成し顧客データを打ち込む

まずは分析する顧客データを打ち込みます。

項目に決まりはありませんが、以下の4項目をまとめることが多いです。

⦁ 顧客ID
⦁ 直近の購入日(R値)
⦁ 商品の合計購入回数(F値)
⦁ 合計購入金額(M値)

なお、以下の数字はサンプルです。

2.直近の購入日をもとに「現在までの経過日数」を求める

直近の購入日をもとに「現在までの経過日数」を求めます。

計算に利用する関数は「DATEDIF関数」です。

=DATEDIF(直近の購入日のセル,基準値のセル,”D”)

今回はF列に「現在までの経過日数」の表を作成し、セルH2に「基準値(分析日など)」を記入します。

例えば、「顧客ID1」の経過日数を求める数式は以下の通りです。

=DATEDIF(B2,$H$2,”D”)

この場合「直近の購入日から10日経過している」ということです。

最初のセルを記入したら、ドラッグをすれば残りも自動で計算できます。

3.各値のランクを設定する

R・F・M、それぞれの値でランクを設定して分類します。

3〜5ランク程度に分類することが多いです。

今回は以下3つのランクに分類します。

ランクR値F値M値
A30日以内6回以上10,000円以上
B31日以上70日以内3〜5回5,000円以上10,000円未満
C71日以上1〜2回5,000円未満

4.各値の数字をもとに具体的なランクを作成する

R・F・M、それぞれの値に対してIF関数を適用し、上記のABCランクを振り分けます

今回は以下の表にR・F・Mそれぞれの値が該当するランクを記入します。

それぞれのIF関数は以下の通りです。

R値のランク:
=IF(経過日数のセル>=71,”C”,IF(経過日数のセル>=31,”B”,IF(経過日数のセル<=30,”A”)))

F値のランク:
=IF(合計購入回数のセル>=6,”A”,IF(合計購入回数のセル>=3,”B”,IF(合計購入回数のセル>=1,”C”)))

M値のランク:
=IF(合計購入金額のセル>=10000,”A”,IF(合計購入金額のセル>=5000,”B”,IF(合計購入金額のセル< 5000,”C”)))

いずれの値も、最初のセルを記入すれば、残りはドラッグで自動入力できます。

この手順が終われば、R・F・M、各値へのランク振り分けは完了です。

顧客ランクを施策に活用する方法

上記で求めた各値の顧客ランクを合計し、数字の大きさを比較することで、優先順位を明確にできます。

ただし、よりターゲットに合わせた施策を実施するには、合計値だけを参考にするのではなく、「各値に対する評価基準」にも注意しなければなりません。

主に以下の評価で判断します。

⦁ 最終購入日が近い顧客ほど、将来的な利益への貢献可能性が高い
⦁ 最終購入日が遠い顧客は、購入回数や購入金額が良くても他社に流れている可能性が高い
⦁ 最終購入日が同程度の場合、購入回数が多いほど優良常連客
⦁ 最終購入日が同程度の場合、購入回数および購入金額が高いほど優良顧客
⦁ 最終購入日が近く購入回数が多くても、購入金額が低い場合は優良顧客になりにくい
⦁ 購入回数は少ないが購入金額は多い場合、最終購入日が近いほど優良顧客
⦁ 購入回数が上がらない(あるいは下がっている)顧客は、他社に流れている可能性が高い
⦁ すべての値が低い顧客は切り捨てることも検討する

この評価基準をもとに顧客に合わせた施策を実行することで、よりターゲットに合わせてアプローチできます。

具体的な施策としては、以下4つに分類できます。

⦁ 新規顧客に次の購入を促す施策
⦁ 一般顧客にリピートを促す施策
⦁ 優良顧客との関係を強化する施策
⦁ 休眠顧客に復活を促す施策

1.新規顧客に次の購入を促す施策

新規顧客に対しては、早めに次の購入へ繋げる施策を実施することが重要です。

まだ商品やお店に対する愛着は薄いので、素早いアフターケアによって印象を高めましょう。

新規顧客には以下の施策が有効的です。

LINE@登録で、その場(あるいは次回)使えるクーポンを配布する
⦁ 商品初購入や初来店に対するお礼メッセージを送信する

初回来店や購入時は、LINE@やメルマガなど、可能な限り顧客との関係性を構築するツールに誘導しましょう。

顧客との繋がりを持つことでアフターフォローがしやすくなります。

とくにLINE@であれば、登録顧客に応じた個別のメッセージ送信ができます。手間をかけずにパーソナライズした施策を実行する場合にオススメです。

2.一般顧客にリピートを促す施策

一般顧客はそれなりに購入してくれますが、優良顧客ほど商品への愛着はありません。

そのため、適度にアプローチ回数を増やし、商品の魅力を伝えることが大切です。

具体的には以下のような施策を実行します。

⦁ 「購入回数が多く最終購入日も直近だが合計金額は低い」という顧客に対し、関連商品を紹介して購買に繋げる
⦁ 商品の役立つ活用方法など、使いたくなる情報をメッセージで発信する

ただし、労力をかけすぎると優良顧客対応が疎かになり、最も利益を生み出す人物が減少してしまいます。

そのため、一般顧客対応はコストパフォーマンスを意識して費やす労力を調整しましょう。

LINE@などのステップ配信機能があれば、セグメントに合わせたメッセージを自動で送信できるため、労力を軽減できます。

3.優良顧客との関係を強化する施策

最終購入日が近く、回数や金額も大きい優良顧客に対しては、関係性強化を図る施策を実施します。

優良顧客に対しては、以下のように「特別感に浸ってもらう」ための施策が効果的です。

⦁ 一般顧客よりも早く新商品を購入できる
⦁ 一定回数以上来店した顧客に対して限定クーポンを配信する
⦁ 誕生日特別クーポンを送信する
⦁ 限定ノベルティをプレゼントする
⦁ 限定のリアルイベントへ招待する

値引きやクーポンなどは、顧客の購入機会を増やす効果的なツールですが、その分コストはかかります。

そのため、「自社に永続的な利益を生み出す優良顧客」に絞ってアプローチすることが重要です。

4.休眠顧客に復活を促す施策

「購入回数や購入金額が多くても、最終購入日が遠い」という顧客が当てはまります。

休眠顧客に対しては、再来店や再購入を促す施策が必要です。

LINE@のステップ配信を利用し、休眠顧客に対して、以下のようなメッセージを送ると良いでしょう。

⦁ 最終購買日が半年前の顧客限定でカムバッククーポンを送信する
⦁ アンケートを送信し休眠理由を把握する(完全休眠前に送るのが理想)
⦁ 新製品や過去の購入品をもとにして関連商品を紹介する

RFM分析の活用事例:アパレルブランド「麗」

RFM分析の活用事例として、日本橋にあるアパレルブランド「麗」が挙げられます。

麗は、戦後から続く老舗のアパレルブランドです。国産オリジナルレースを販売しており、日本全国に1,000社の取引先を持っています。

かなりの規模を誇る企業ですが、当時は日常の伝票作成などをすべて人力で取り組んでいたため、事務作業に莫大な時間を費やしていました。

そこで同社は、システムを導入してRFM分析を行い、顧客を分類し優良顧客のみを別途でマップ化。

優良顧客に対するキャッシュバック実施や仕切り値の値下げなど、関係性強化に向けた施策を実行しました。

さらに、マッピングによって「周辺に存在する休眠顧客を訪問する」「優良顧客の商圏内に顧客を作らない」などの施策も実施。

RFM分析で優良顧客を見極められたからこそ、適切なアプローチで信頼関係を築くことができた事例と言えます。

顧客ランクに応じた適切なアプローチの実施にはLOYCUS が最適!

RFM分析によって、最終購入日・購入金額・購入回数をもとにした顧客ランクが導き出せます。

この顧客ランクは、マーケティング施策を実行する上で重要なもの。顧客ランクに応じた施策を実施することで、自社の利益を最大化することができます。

現在LINE@を運用している企業であれば、「LOYCUS」を活用することで顧客ごとの施策をスムーズに実行可能です。

LOYCUSでは、LINE@の登録情報をもとに配信ターゲットを絞り込めます。絞ったターゲットに応じて配信設定ができるため、例えば以下のような施策を手軽に実行できるのです。

⦁ 購入から一定期間が経過した友だちへメッセージを送信する
⦁ 自社が優良顧客と認定したユーザーへ限定クーポンを配信する
⦁ 初回来店者へお礼メッセージを送信する

顧客に応じたメッセージ配信を実行できれば、労力を軽減した上で確度の高いアプローチが可能です。

LINE@の顧客データを有効活用したい企業は、ぜひLOYCUSを検討してみてください。

この記事を書いた人

ウチノ マナト

専業SEOライター兼編集者です。対応執筆ジャンルは、マーケティング・法律・終活・ウォーターサーバーなど多数。どのようなジャンルでも、「丁寧なリサーチをもとにした記事執筆」「細やかなコミュニケーション」を通じて、クライアントが求める成果に貢献します。趣味は食べ歩きとランニング。

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