優良なお客さまの絞り込みができるRFM分析とは?
お客さまの情報もストックしているだけでは宝の持ち腐れです。大事なのはそのお客さまの中から、どのお客様が再度の購入につながるかを予測することです。そのために顧客分析という手法が取られ、最も基本的な分析方法がRFM分析と呼ばれるものです。
RFM分析のR（recency：最新購買日）
お客さまがいつ購入したかを基準に数値化を行います。最近購入したお客様のほうが1年前に購入したお客さまよりもよい顧客と考えてください。最近購入した人は商品やサービスの記憶が残っています。それらの関連商品に対する購買意欲も高い状態ということになります。
RFM分析のF（frequency：累計購買回数）
お客さまがどの程度の頻度で購入したかを基準に数値化を行います。頻度が高いほうがよい顧客と考えてください。この値が低い場合はお客さまの満足度が低いということで、逆に高い場合は常連客ということになります。
またこの値が高いお客さまばかりしかいない場合は新規のお客さまが少ないという現状が見えてきます。
RFM分析のM（monetary：累計購買金額）
RFM分析が行われる前はこのMだけが注目されていました。お客さまが購入に使った金額の合計を基準に数値化を行います。購入金額が高いほどよい顧客になります。ただし累積購買金額を単純に考えると何十年も付き合いのあるお客さまの金額が飛び抜けて大きくなるので測定する期間を設けなければいけません。
まとめ
上記の指標をそれぞれ5段階（何段階でもかまわない）にランク付けしてRFM分析の結果「5・5・5」のお客さんが最も良いお客さんということになります。RFM分析を行うことでお客さまの姿が見えてきます。そして見えてきたお客さま一人ひとりの姿に応じたアプローチを仕掛けることができるようになります。
