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お得意様を逃がさない!RFM分析で優良顧客をつかむ&育てる

ひと言で「お客様」といってもいろいろあります。ものすごくお金を使ってくれるけど、年に1回しかご利用のないお客様。一方で毎週ご来店されるけど買わないことも多いお客様。どちらにお得意様になってほしいかというと…正直、両方とも微妙ですよね。やはりビジネスである以上、ある一定の頻度でご利用いただき、毎回の購入金額が比較的高めであることが理想です。しかも直近での購買歴があることも重要。ここ半年さっぱり、という場合は他店に心変わりされている可能性があります。

こうした優良顧客だけに特別なアプローチをかけることができたら、さらに新規顧客も購買行動にあわせたコミュニケーションで優良顧客に育てることができたら、収益拡大の大幅な効率化につながるでしょう。今回ご紹介する『RFM分析』は顧客データ分析の基本でありながら、優良顧客の抽出および育成に最も効果的な手法です。ぜひ自社のCRM施策の柱として取り入れていただきたいと思います。

|3つの指標で顧客をセグメンテーション

RFM分析とはRecency(最新購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標の組み合わせで顧客の選別とランキングを行なうこと。それぞれの頭文字からRFM分析と呼ばれています。自社の顧客データや購入履歴をもとに優良顧客、新規顧客、安定顧客、離反顧客などに区分。それぞれの顧客層に対して適切な施策を打つための判断基準となります。

たとえば「最近購入してくれた2回目のお客様で、購入金額がさほど高くない」層の顧客にはアップセルを。また「購入頻度も高く、金額も高額なのだが最終購買日が3ヶ月前」という場合は競合店に流れている可能性があるので、再度来店いただくためのキャンペーンを打つなど、顧客層それぞれに“刺さる施策”の提供を実現します。

特徴としては分類した結果をどう評価するかが企業によって異なるということ。毎月5000円購入する顧客と半年に一度5万円購入する顧客のどちらを優良顧客とするかは、ビジネスモデルやキャッシュフローの問題で変わってきます。最終的には「自分たちにとっての優良顧客」をしっかりと定義づけなければなりません。しかし精度の高い設定さえできれば、これほど“使える”分析方法もないでしょう。

RFM分析の活用はあくまでもPDCAが前提

特にアパレルや食品などの単品リピート系商品の場合、RとFの掛けあわせだけでも分析結果として充分に使えるものに。直近での購買歴があり、購買頻度の高い顧客であれば累計購入金額は上げられます。ですので、まずとにかく分類してみること。ザックリした分け方でも構いません。その上で施策を打ち、振り返る。これを継続的にやり続けることが肝要です。いわゆるPDCAを回していくことになるのですが、続けていくことで細分化されていきますし、仮説の精度も高まるでしょう。どんなアクションでどれだけ売上がアップしたか。施策に対する効果測定を常に定量で行なうフローを定着させる必要があります。

RFM分析に限らずこの手の分析手法は「やってはみた」ものの、なかなか意味や意義を見いだせず、ただ単にやり続けているだけという状態に陥りがち。そうならないためにも、あくまでPDCAを回し続けていくことを前提に取り組みましょう。分析は目的ではなく、あくまでも手段であることを関係者全員で認識したいものです。

RFM分析に潜むキケンな落とし穴

さて、一見いいことばかりのように見えるRFM分析ですが、実はちょっとばかり落とし穴もあります。それは「同じ人にばかり施策が集中してしまう」ということ。いくら優良顧客だからといってもDM送付やポイント付与、キャンペーン案内を立て続けに送りつけるとどうなるでしょうか。あまりのアプローチの多さ、無神経さに嫌気がさしてしまい、いつの間にか離れてしまいかねません。

また、優良顧客に偏った施策ばかりだと過去にたくさん購入してくれた顧客や購入額は少ないが来店頻度が高い顧客との接点を自ら捨ててしまうことに。もしかしたら将来的に優良顧客へシフトできるかもしれないのに、取りこぼしてしまうのは大きな機会損失と言えるでしょう。

CRMのあるべき姿でもある顧客本位のマネジメントを実現するためにも、顧客への施策は幅広く行ないたいものです。優良顧客や安定顧客だけでなく、新規顧客や休眠予備軍といわれる「最近購入履歴がないお客様」にもそれぞれ最適化された施策を打ち、優良化に寄せていく。抜けなく、漏れ無く手を打たないとせっかくのマーケティング活動も成果の出にくいものになってしまいます。

顧客の「いまだけ」にフォーカスするのではなく、将来にわたって「育てていく発想」でコミュニケーションを図る…リードナーチャリング(※1)やLTV(※2)と呼ばれるマーケティング戦略にも共通するリピーター重視の発想こそ、RFM分析のパフォーマンスを最大化するために必要不可欠ではないでしょうか。

自社の顧客は自社が最も詳しくあるべき

RFM分析を通してもうひとつ取り組みたいのが「ペルソナ」の設定です。ペルソナとは顧客の具体的で詳細なプロフィールを設定すること。生い立ちから生活環境、収入、消費性向、趣味嗜好、ライフスタイル、価値観、人生のゴール設定など幅広い定性データを当てはめることで「人物像」を明らかにし、顧客の心理への理解を深めます。

顧客のことをより深く知ろうとするのは、事業会社であれば基本中の基本。ビジネスの原点ともいえます。マーケティング手法や分析ツールの案内をすると必ず出てくる声が「他の会社はどうやっているのか」「成功への王道パターンは」といったもの。成功事例からノウハウを学びとる姿勢は間違っていないのですが、他社の顧客と自社の顧客は必ずしも同じではないはず。その前にまず、自社のお客様とじっくり向き合う必要があると思いませんか。

さらに顧客を知れば商品のことも自ずと見えてくるものです。Aという商品を買うお客様が同時にBという商品も買っている、ということがわかれば次回以降Aの購買層にBをおすすめする、といったアクションや、B寄りの商品開発および在庫コントロールなども可能に。つまり自社が一方的に売りたい商品をガンガン押し込んだ結果、嫌われてしまうといったことを防げるようになります。

精度の高い分析にはMAツールの活用が必須

一方で丸投げしてもいいのはルーチンワーク。システム化や自動化を進めたほうが効率もよく、精度も向上します。ところがマーケティングの現場では顧客DBとメール配信システムが別々だったり、メルマガ配信作業が煩雑すぎて分析まで工数が回せなかったり、という現象が往々にして発生しているようです。

この状況を改善するには、統合化されたマーケティングオートメーション(MA)の導入で負荷のかからないPDCAサイクルを構築すること。さらにRFM分析を代表とする顧客の見える化を促進する分析機能を備えたツールを活用すれば担当者は本来のブレーンワークに集中できます。

たとえばプラスアルファ・コンサルティングが開発した『カスタマーリングス』であれば顧客統合データベースがあらゆる顧客・行動データを集約するので、CSVをVLOOKUPでつなげる必要もなく、アクセスやエクセルマクロがなくてもRFM分析など高度なデータ分析を実現。分析結果をもとにリアルタイムでメール配信し、効果測定や最適化まで自動で行なえます。しかも高いユーザビリティを誇るので特別なPCスキルは不要。ITリテラシーに自信がない方でも直感的に操作が可能です。

煩雑な作業やルーティンワークから開放され、さまざまな施策を現場だけでスピーディに実行したい…そんなお悩みを抱えている事業会社のマーケターの方は、この機会にぜひマーケティングオートメーションシステム『カスタマーリングス』の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

※1:リードナーチャリング…見込み客とのコミュニケーションを通じて購買意欲を育てていくこと

※2:LTV…Life Time Value(ライフタイムバリュー)の略。ひとりの顧客が顧客である期間に企業にとってどれぐらい利益貢献するかを示す指標。