RFM分析は難しくない、誰でもできる高効率で「効果バツグン」な活用法を解説
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企業に利益をもたらす「優良顧客」の割合を分析し適切なアプローチを行うことは、マーケティング視点で非常に重要だ。優良顧客の分析には、「RFM分析」と呼ばれる分析法が用いられるが、同手法はデータの準備などで難しさを感じる企業も多い。RFM分析を簡単かつ効率的に行うにはどうすれば良いのか。効果的な手法を解説する。
（Photo/Shutterstock.com）
RFM分析は何がスゴい？
マーケティングにおいて、優良顧客率を向上させることは、企業の利益を向上するために欠かせないと言える。そのためには、優良顧客を明らかにし、顧客の属性に応じて適切なアプローチ方法を検討する必要がある。
優良顧客を分析する際に用いられる手法の1つが、RFM分析だ。RFM分析とは、「Recency（最終購入日からの経過日数）」「Frequency（購入回数）」「Monetary（購入金額）」という3つの軸を用いて、顧客をセグメント分けする手法である。
しかし、RFM分析は一朝一夕でできるものではない。RFM分析を行うためには、顧客に関するさまざまなデータが必要であり、データの加工や統合も必要になるためだ。
では、RFM分析を行うためにはどのようなデータを用意する必要があるのだろうか。優良顧客率とLTV（顧客生涯価値）の向上に成功したアパレル企業の事例をもとに、簡単にRFM分析を行う手法について以下で解説する。
優良顧客を分析する際に用いられる手法の1つが、RFM分析だ。RFM分析とは、「Recency（最終購入日からの経過日数）」「Frequency（購入回数）」「Monetary（購入金額）」という3つの軸を用いて、顧客をセグメント分けする手法である。
しかし、RFM分析は一朝一夕でできるものではない。RFM分析を行うためには、顧客に関するさまざまなデータが必要であり、データの加工や統合も必要になるためだ。
では、RFM分析を行うためにはどのようなデータを用意する必要があるのだろうか。優良顧客率とLTV（顧客生涯価値）の向上に成功したアパレル企業の事例をもとに、簡単にRFM分析を行う手法について以下で解説する。
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・あるアパレル企業が優良顧客率で苦戦したワケ
・課題となる「データ準備の壁」とは？
・効率的なRFM分析を実現する「ある手法」
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