RFM分析とは:07:必要なデータ

RFM分析とは:07:必要なデータ 必要なデータは、お客様の購買情報（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）です。 データは ・顧客情報：お客様が特定できるような情報 　お名前（これはお客様を特定するために必須の情報です） 　住所等（ＤＭ発送時は必須ですが、メールのみでを使う場合はなくてもＯＫ） 　メールアドレス（メールを発信しない場合はなくてもＯＫ） 　その他 ・購買情報：購入日・購入金額の履歴 　購買日 　購入金額 これらの情報は２つに分かれていても、１ファイルになっていてもかまいません。 ２つに分かれている場合は、結びつけるための情報（たとえば会員番号等）が必要です。 筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:06:クロス分析（２次元クロス分析）とは

RFM分析とは:06:クロス分析（２次元クロス分析）とは RFM分析は、Ｒ・Ｆ・Ｍの３つのデータに基づいて分析を行います。 時には、このうちの２つの関係（クロス）のみで顧客分析を行いたい場合があります。 例えば、 回数は別として、最近きてくれて（Ｒ）たくさん購入（Ｍ）していただけたお客様を知りたいというような場合です。 この場合は、ＲとＭの関係（２つの次元）の掛け合わせ（クロス）で分析を行いますのでクロス分析（２次元クロス分析）と言います。 なお、前述)のデシル分析はRFMのうちMのみでの分析であり、１次元分析と考えることもできます。 筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:05:RFM分析

RFM分析とは:05:RFM分析 RFM分析は、お客様のこれまでの行動を下記の３つに分類してランク分けを行い、拡販のための行動を、コスト・時間・労力を少なく効果的に行うための顧客管理の中の顧客分析の一手法です。 　　　・最近買ってくれたお客様 　　　・よく買ってくれるお客様 　　　・これまでの購入金額の多いお客様 はいいお客様と考えます。 この考え方に基づいた３つの視点を、次のようにR、F、Mという文字で表します。 　　　　Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日） 　　　　Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数 　　　　Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額 そして個々のお客様にR、F、Mそれぞれのランク付けを行い、3つのランクの組合せで分類します。   ﾗﾝｸ5 ﾗﾝｸ4   ﾗﾝｸ3 ﾗﾝｸ2 ﾗﾝｸ1 R 30 60   90 180 ←日超 F 50 30   10 2 ←回未満 M 1,000 500   200 100 ←千円未満 RFM分析は、このような方法でお客様をランク分けして、それぞれのランクに合わせて、効果的な拡販のための行動を行うためのものです。 ◎グループ Ｒが最高の５であっても、Ｆが１、Ｍも１ つまり５１１のお客様がいいお客様か どうかはわかりませんので、グループ分けを行います。 　　　グループＡ：最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様 　　　　　　　　　　・ 　　　　　　　　　　・ 　　　グループＥ：最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様 例） グループ A B C D E R5 F5 F4 F3 F2 F1 M5 555 545 535 525 515 M4 554 544 534 524 514 M3 553 543 533 523 513 M2 552 542 532 522 512 M1 551 541 531 521 511 RFM分析は、,ＤＭなどの発送コストが高い場合に、発送先を絞り込んでコストを下げるのに有効です。 またメールなどの発送コストが低い場合は、ランクごとに文面をより魅力的に変えることが有効です。 RFM全てが高い値を示すお客様であれば、そのお客様は、最近まで、よく来店し、多くのものを買ってくれるいいお客様です。また、FやMのランクが高かっても、Rランクが低ければ、前は良かったけれども最近はきてくれないお客様、ということになります。 一般的には、RFMのパラメータの中でもRが特に重視されていますので、このＲの視点から考えてみます。 Rランク高  最近よくきてくれるお客様。今後もよく買ってくれそうな見込み客   来店から時間が経過していないので、お店の内容を覚えてくれている、ＤＭなどを読んでくれる可能性が高い より積極的なアプローチをかけて、定着してくれるようにする。  Rランク低 最近きてくれない。他店に流れている可能性あり ２～３年以上来店がなければ引越し等の可能性が高い。 高コストのＤＭなどは、発送順位を下げて予算削減対象とする。 また、見方を変えれば、掘り起こし見込み客ということでもあるので低コストのメールなどは魅力的な文面でアプローチを続ける  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:04:RFM分析

RFM分析とは:04:RFM分析 顧客管理における顧客分析とは、一度以上利用してくれたお客様の情報を整理して、アフターケアや新製品の売り込みなど、適切な行動を行う事といえます。 しかし、せっかくいろいろな分析ツールで、顧客の購買情報から顧客分析を行っても、適切な行動を行わないと顧客管理とはいえません。 では、どのように顧客管理の顧客分析を行えばいいのでしょうか。 データとしては、「誰が・いつ・どれだけの金額を・何回使ったか」という風なデータが必要です。これに顧客の属性（性別・誕生月等）があればさらに詳しく顧客管理が行えます。 まづ、データとして何を重視するかが重要です。 例えば、購買額が多い顧客にお得意様セールを行う場合、顧客データから今までの購買額を抜き出し、多い順に 並べて、上位の顧客を対象にする場合があります。 このような場合は、デシル分析で購買額範囲を１０等分して、上位の顧客をとりあえず対象として行動を起こせば良いでしょう。 データとしては、「誰が・どれだけの金額を」だけで行えます。 しかし、それだけでは１回だけ高額な買い物をした顧客や、かなり前に来てくれたが最近はきていない顧客等も対象となってしまいます。 そこで「いつ・何回使ったか」というデータを加味して分析します。これがＲＦＭ分析です。  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:03:デシル分析とは(マーケティングにおける顧客分析の第１歩）

RFM分析とは: 03:デシル分析とは(マーケティングにおける顧客分析の第１歩） デシル分析は、顧客分析の一手法で、お客様を購入金額の高い順に１０（デシル）等分してその構成比を算出する分析方法です。 「ビジネスにおいて、売上の8割は全顧客の2割が生み出している。よって売上を伸ばすには顧客全員を対象としたサービスを行うよりも、2割の顧客に的を絞ったサービスを行う方が効率的である」というパレートの法則というものがあります。 このような売上の上位集中度の観点から、お客様の全体概況を把握する手法がデシル分析です。 対売上高貢献度の高い優良お客様を知ることができるなど、現状把握に有効で、顧客分析も簡便であることからお客様分析の第１ステップであると考えられています。 しかしながらデシル分析では、ずいぶん昔に高額商品を一度だけ買って、その後一度も買っていただいていないような顧客も上位グループに入る可能性があります。そこで、いつ買ってくれたか、何回買ってくれたかの情報を加味するRFM分析があります。  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:02:マーケティングと分析

RFM分析とは:02:マーケティングと分析   商品をたくさん販売する為に、一番は良い商品であることです。 当然販売する会社はそれぞれ良い商品であると考えているしょう。 そして、次に大切なのは、マーケティングです。 マーケティングとは、「顧客が真に求める商品やサービスを作り、その情報を届け、顧客がその商品を効果的に得られるようにする活動」の全てを表す概念です。 一般的には、 ・市場調査 ・広告/宣伝 ・ＰＯＰやカタログ 等の新規顧客を開拓を想像すると思います。 そのため、広告宣伝やマーケティングリサーチなど各種方法で効果的な新規顧客開拓を行っています。 一方、１回でも商品やサービスを購入してくれた顧客が再度購入してくれる（リピート顧客）ことも重要です。 一般的には、リピート顧客を維持する費用は新規顧客の獲得費用の１／５～１／２０程度と言われています。 リピート顧客も最初は新規顧客であるので新規顧客獲得は重要ですが、１／５～１／２０程度の費用で行える リピート顧客の維持も重要です。 この為の顧客分析として、ここで紹介させていただくデシル分析やRFM分析があります  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:01:はじめに

RFM分析とは:01:はじめに 分析という言葉はちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、 「いいお客様を見つける」方法と言い換えると分かり易いかも知れません。 いいお客様の定義はいろいろでしょうが、ここでは 最近買ってくれたお客様・よく買ってくれるお客様・たくさん買ってくれるお客様 を「いいお客様」と考えます。 RFM分析は、過去のお客様の購買情報（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）から、 「いいお客様」を見分けるための方法です。 また、各お客様の現在の状態を知って、お店が適切な行動を行う手助けを行います。 例えば、 購買頻度も多く、直近に来店もしているお客様。 このようなお客様には、特典付き特売セール案内などでよりお店の姿勢をアピールすべきです。 また、 前はよく来てくれたが、何らかの理由で店に不満を感じ、足が遠のいているお客様 このようなお客様には、イベント案内等で、再度の来店を促す必要があります。  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm