顧客分析／RFM分析

EC通販ビジネスに限らず、ビジネスを進めるにおいて重要なことは顧客分析です。

「今、どんなお客様が顧客なのか？」「何を購入していただいているのか？」「どれくらい購入していただいているのか？」「なぜ、当社を選んでいただいているのか？」

こうした顧客のことを知ることで、次の施策に繋げることができます。

では、どのように分析を行っていくのでしょうか？

４回に分けて「CPM分析」「RFM分析」「LTV分析」をお伝えしていきます。

今回は「RFM分析」です。

RFM分析とは、「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」という3つの指標を用いて顧客をグループ化する分析手法です。

顧客の性質にあわせたマーケティング施策を実践するために有用で、顧客分析の基本ともいえる分析手法の１つです。

RFM分析の場合は顧客の「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」データの集計が必要です。

なお、「購入頻度」を集計するためには、顧客IDなどの識別IDが必須となります。ECサイトの場合は、会員データがそれにあたります。

上記3つの指標に加えて、商品カテゴリや、年齢、性別など、確認したいデータの抽出ができれば、さらに詳細な分析が可能になります。

次にこれらのデータをヒストグラムで集計し傾向値をつかみます。

このとき「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」それぞれの分布状況をヒストグラムで確認しましょう。

ヒストグラムを参考に傾向値をつかんだら、閾値を設定していきます。

下記表は参考ですが、この閾値の設定は実際にPDCAを回しながらチューニングするのが良いと思います。

閾値を設定したら、実際に以下のように集計し、分析を行います。

このとき自社にとって、どんな顧客が優良顧客で、非優良なのかを定義していく必要があります。