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  • 2023/11/29 掲載

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。
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RFM分析を効果的に活用する方法を解説する
(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。

この記事の続き >>

  • ・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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