営業成果が伸びない。リストはあるのに、誰から攻めるべきか判断できない—。
そんな“なんとなく”の営業から脱却する一歩が、RFM分析です。
RFM分析の起点となる顧客の行動データをもとにスコア化すれば、優先すべき相手が明確になり、限られたリソースを成果につなげることが可能です。
本記事では、RFM分析の基本とCRMを活用した商談創出への実践的な方法について解説します。
勘と経験だけに頼らずに再現性のある営業組織を目指す方は、ぜひご一読ください。
RFM分析とは、最終購入日・最終接触日（Recency）、購入頻度・接触頻度（Frequency）、購入・取引金額（Monetary）の3つの指標をもとに顧客の行動を評価分類する顧客分析手法です。
ECなど購買頻度があるB2Cビジネスにおいて顧客評価する分析方法です。B2Bにおいても(特に複数購買機会があるビジネス)活用可能な手法です。
「Recency」とは、主に顧客が最後に購入した日を示す指標です。文字通り「どれくらい最近に取引があったか」を表します。
B2Bの領域でいえば、最後に接触した日付を示すケースもあります。
英語の「recent（最近）」の意味のとおり、最終購入日や接触日が近ければ近いほど、顧客の関心度が高く、優良顧客である可能性が高いと判断されます。
この指標は、マーケティング施策の反応を評価したり、購買傾向に応じて顧客をグループ分けする際に有効です。
分析対象とする期間やスコアリングの基準は、商品の購入頻度や業種、ビジネスサイクルによって調整する必要があります。
一方で、購入頻度や接点が少ない顧客は、関心が薄れているか、製品に不満を感じている可能性もあります。ただし、頻度が低い顧客が多い場合でも、それは新規顧客が一定数いることの表れでもあり、必ずしも悪い状態とは限りません。
この指標は、継続的な関係構築が重要なビジネスにおいて、顧客のアクティブ度や成長ポテンシャルを測る重要な材料となります。
「Monetary」とは、顧客がこれまでに支払った購入金額や取引の総額を示す指標です。RFM分析においては、その顧客が企業にもたらした経済的価値＝貢献度を測る重要な要素です。
購入金額が大きい顧客は、製品やサービスへの満足度が高く、企業に対して高い信頼やロイヤルティを持っていると考えられ、優良顧客とみなされます。
また、Monetaryのデータをもとに顧客をグループ分けすることで、例えば「特別なキャンペーン対象」や「重点的なフォロー対象」といった戦略的な施策の立案にもつなげることができます。
B2B営業では、検討期間が長く、関係構築も複雑化しやすいことから、「どの見込顧客にいつアプローチすべきか」の判断が成果を大きく左右します。
RFM分析は、顧客の行動に着目してグルーピングや分析を行う手法であり、営業活動の優先順位を整理するうえで有効な手段のひとつです。ただしB2Bでは、RFM単体では不十分なケースも多く、戦略的なセグメント設計や重点顧客の定義、ビジネスサイクルの考慮といった複合的な視点が欠かせません。顧客行動の理由や背景については、他の分析手法と組み合わせて活用することがおすすめです。
その前提もふまえた上で、RFM分析がB2B営業で有効とされる理由は以下の3点です。
すべての見込み顧客に同じ熱量で対応することは、現実的ではありません。
RFM分析を活用すれば、「直近で購入実績があり、頻繁に接触している、取引額も大きい企業」など、商談につながりやすい顧客をグループ化し特定できます。
結果として、営業担当者が最小の工数で「HOTな見込顧客」を見つけて、商談につなげるための判断材料として活かすことが可能です。
「長く付き合いがある」「感覚的に温度感が高そう」といった属人的な判断に頼っていては、営業成果にばらつきが出てしまいます。
RFM分析では、最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）という明確な基準で顧客をスコアリングできるため、誰が見ても同じ優先順位で動ける営業体制が実現できます。
多くの企業でCRMやSFAにはすでに商談履歴や接触情報が蓄積されていますが、それを有効活用できていないケースも少なくありません。
RFM分析を取り入れることで、蓄積された営業データを顧客評価・アクション判断の軸として活用できるようになります。
これにより、営業リストが「動けるリスト」へと進化します。
👉RFM設計やセグメント活用にお困りの方へ無料相談会も承っています。
ぜひご活用ください。
「RFM分析が有効なのはわかったけれど、実際に営業活動にどう落とし込めばいいのか分からない」
そんな方のために、ここでは実務で活用しやすい3つのステップをご紹介します。
RFM分析を効果的に活かすには、顧客ごとの接点や商談履歴を正確に把握することが欠かせません。
そのため、情報が一元管理されているCRMを活用することで、分析からアクションまでの再現性とスピードが大きく向上します。
以下では、CRMを活用してRFM分析を営業活動に落とし込むための具体的な手順を紹介していきます。
まずは、RFMの3つの指標をCRMで扱えるように設定します。
たとえばHubSpotなどのCRMでは、「最終購入日」や「購入回数」「購入金額の合計」などをカスタムプロパティとして追加し、ワークフローや自動計算の仕組みを使って日々の活動からデータを自動的に蓄積することが可能です。
どのデータを「R」「F」「M」として使うかを明確にし、CRM上で正しく管理できる状態を整えることで、次のステップで行うスコア化やセグメント分けの土台が完成します。
| 指標 | 設定の例 | データ元 |
| Recency（R） | 最終購入日・最終取引日 | 取引完了日・契約開始日など |
| Frequency（F） | 過去〇ヶ月間の購入回数・取引回数 | 購入件数・取引数など |
| Monetary（M） | 購入（取引）金額の累計 | 取引金額の合計・累計購入額など |
次に、R・F・Mの数値を5段階スコア（1～5点など）で設定し、顧客をスコア化します。
たとえば…
このようにスコアをつけた後、以下のようにセグメントを分けます。
| セグメント例 | ランク分け例 | 推奨するアクション例 |
| R:5 F:5 M:5 | 優良顧客 | アポ獲得、個別提案、フォロー最優先 |
| R:3 F:3 M:3 | 安定顧客 | 事例紹介、定期的な情報提供 |
| R:1 F:1 M:1 | 低関心顧客 | メルマガ案内、セミナー誘導・資料送付 |
HubSpotのようなCRMでは動的リスト機能を使うことで、スコア条件に合致した顧客を自動抽出することができます。
セグメントによるランク分けができたら、それぞれに合ったアプローチを設計し、実行へ移します。
顧客の温度感に応じて手法・タイミングを変えることで、効率的に商談化を狙うことができます。
セグメント別アプローチ例
・優良顧客（M:5 F:5 R:5）
→ 直近の購入や接点があるので、温度感が高いうちに追加提案やアポ獲得を狙う
→個別カスタマイズや限定案内など特別感を演出する「限定提案書」の送付
→顧客担当者からの定期的な連絡やフォロー（サービスの満足度確認や追加のニーズ発掘）
・安定顧客（M:3 F:3 R:3）
→ 顧客担当者から事例紹介に関してメールや電話案内。同業界で事例共有し反応あり次第、アポ打診。
→ 過去のヒアリング内容や接点をもとに課題を想定した「仮説提案」の打診や現状伺いのフォロー。
→ 次回の予算編成やニーズが発生しそうなタイミングをヒアリングし、準備提案へ。
・低関心顧客（M:1 F:1 R:1）
→ メルマガやステップメールで定期的に案内やお役立ち情報を発信し接触。反応がなくても接点を維持。
→ セミナー（ウェビナー）や展示会、イベントへの招待や案内で再接点を狙う、また興味ポイントを探る。
→ ニーズが顕在化した兆候（メール開封・資料DL・イベント参加）でスコアの見直し。スコア上がれば営業がフォロー。
セグメント毎に最適なアプローチを実行することで、営業の優先順位が明確になります。数値だけで終わらせず、行動に落とし込むことが商談につなげる鍵です。
RFM分析は、見込み顧客の温度感を可視化し、商談獲得の優先度を明確にする営業の武器です。
スコア化からアプローチ設計まで一貫して実践すれば、感覚に頼らず再現性のある商談創出につながります。
まずは貴社の営業リストをRFMの視点で見直してみませんか？
できる小さなことから踏み出して、成果につながる営業組織へアップデートしていきましょう！
RFM分析で“今アプローチすべき顧客”を見極めたあとは、タイミングを逃さず確実に動く体制が重要です。
「もっとHOT見込リスト＋」は、顧客リストからHOTな顧客の動きを逃さずキャッチする分析支援ソリューションです。
スコアに基づく営業の優先順位付けから、リスト精度の向上、マーケ・営業の連携強化まで、商談につながる動きをサポートします。
・顧客リストの「ごった煮状態」を解消
・データ分析により、顧客データの「HOTな動き」を可視化
・次の一手（メール送信・架電・提案）を明確化し、営業活動の再現性アップ
営業リストを「単なるデータ」から「成果を創出する資産」へと進化させるサポートをいたします。
「リストデータをどう整理し、誰から動くべきか」でお悩みの方は、まずは無料相談をご活用ください。
貴社のビジネスモデルに応じて専任コンサルタントが成果につながる体制づくりを支援いたします。