RFM分析とはこれまでの顧客の購買状況を分析することです。
分析は下記の3つの側面から行います。
- 「R」(Recency)・・・最新購買日
- 「F」(Frequency)・・・購入頻度
- 「M」(Monetary)・・・・購買金額合計
これらをそれぞれ5段階に分けて評価します。
評価方法は、まず上記の項目のランクをそれぞれ設定をします。ランク付けの基準は自由に決められます。
(例)
ランク | R(最新購買日) | F(購入頻度) | M(購買金額合計) |
5 | 1ヶ月以内 | 50回以上 | 200,000円以上 |
4 | 3ヶ月以内 | 40〜49回 | 150,000円以上 |
3 | 5ヶ月以内 | 30〜39回 | 100,000円以上 |
5 | 7ヶ月以内 | 20〜29回 | 50,000円以上 |
5 | 7ヶ月以前 | 19回以下 | 50,000円未満 |
※上記は設定例です
顧客データをそれぞれにあてはめて、例えばRのランクが5、Fのランクが5、Mのランクが5という場合、「555」というように評価します。
このRFMの評価(ランク)の数字を見ていくことで、将来お店の収益に貢献してくれるお客様またはそうなるであろうお客様か、 あるいはそうでないお客様かがある程度判断できます。
上記の方法で顧客をランクごとに分類することができます。そしてそれぞれのランクに合わせた効果的なアクションを起こすことが可能となります。
【アクション例】
総合ランク555の顧客は100人、554が50人、545が30人居るとすると、
ランク555の顧客は次月購入時のポイントを通常時の5倍、554の顧客は3倍、545の顧客には1.5倍となるようなサービスの「差別化」を進めることがで来ます。「差別化」することで、顧客側もそのランクでのサービスを受け続けたいと考える可能性が高くなり、「優良顧客」が増えるといったことにつながります。
Excelなどを使って先に述べた方法でRFM分析をすることは可能です。しかしその分析方法では問題点があります。それは「大きな手間」と「時間」と「知識」を要するということです。しかし、この問題を解決するのが「BitRFM4」なのです。