顧客の行動データ、眺めているだけで終わっていませんか？

BIツールやマーケティングオートメーションなど顧客の行動データを蓄積するツールが増える現代ですが、実際にそれらのデータをどれくらい活用できているでしょうか。新しい技術やトレンドの出現により、消費者のニーズと期待が絶えず進化する環境において、データから洞察を引き出し、それを戦略的に活用する能力が、企業の競争力を維持するための鍵となります。

RFM分析は、顧客行動の定量分析をもとに、最適化されたアプローチを設計するための強力な分析手法の一つです。

RFM分析は、顧客の行動データを基に「最近の購入（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標を活用して、顧客のセグメンテーションをおこないます。それにより、優良顧客・ロイヤル顧客・離脱リスク顧客などのグループを明確にし、顧客の分布を把握したり、それぞれに適したマーケティング施策を実施できます。

本記事では、RFM分析の基本概念から、データの整理方法、スコアリングの実施手順、セグメント別の施策立案、そして分析結果の活用方法までを詳しく解説します。マーケティング担当者が実務で活用できるよう、具体的な事例や実施のポイントも交えて紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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1. RFM分析とは？

1-1 RFM分析とは？

RFM分析は、「最近性（Recency）」「頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標を使って、顧客の購買行動を定量的に評価し、マーケティング戦略を最適化するための手法 です。具体的には、以下の3つの指標を用いて顧客を分析します。

 

1-2 なぜ、RFM分析はマーケティングにおいて重要？

RFM分析は、データに基づいたマーケティング意思決定を支援し、感覚や経験に頼るアプローチから脱却するために重要です。顧客の行動データを分析することで、ターゲットごとに適切な施策を設計し、パーソナライズされたマーケティング を実施できます。

特に、限られたマーケティングリソースを最適に配分するためには、顧客分析は欠かせません。RFM分析を活用することで、反応率の高い顧客セグメントにフォーカスし、無駄なコストを抑えながら、効果の高い施策を展開 できます。

また、RFM分析を継続的に行うことで、顧客の過去・現在・未来の行動傾向を把握し、マーケティング施策の改善が可能 になります。市場の変化や顧客の購買傾向の変動をいち早くキャッチし、最適な戦略を打ち出すことで、企業のマーケティング成果を最大化 できます。

 

1-3　RFM分析のメリット

RFM分析を活用することで、自社の顧客分布を可視化し、どの層に課題があるのか、どの施策に注力すべきかが明確になります。優良顧客の特性や離脱リスクのある顧客層を把握することで、適切なアプローチを設計できるようになります。

 

2. RFM分析の分析手順

RFM分析を行うためには、おもに5つのステップがあります。

 

2-1 RFM分析前の仮説設定

RFM分析を始める前に、どの顧客層を分析し、どのような施策につなげるのか を明確にすることが重要です。例えば、「優良顧客の特徴を把握する」「離脱リスクの高い顧客を特定する」「ターゲットごとに適切な施策を実施する」などの仮説を立てます。仮説を持つことで、RFMスコアの分析結果を具体的な施策に反映しやすくなり、より効果的なマーケティングが可能になります。

 

2-2 データの集計・整理

そして、購買データや行動データを整理し、分析できるよう成形します。データは、CRM（Salesforce, HubSpotなど）、ECサイトの購買履歴、POSシステム、Google Analytics などから取得できます。データ整理の際は、異常値や重複データを除去し、フォーマットを統一することが重要です。また、分析期間を設定することで、より正確な顧客評価が可能になります。

 

2-3 RFMスコアの設計とランク分け

RFMスコアを、Recency（最近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購買金額） の3つの指標をもとに算出します。例えば、上位20%をスコア5、次の20%をスコア4…という形で分類します。エクセルを使用する場合、購買データを取り込み、関数を使ってスコアを自動計算することが可能です。BIツールを活用すると、ダッシュボードでリアルタイム分析ができます。

RFM分析スコアは以下のように設計できます。

① 企業ごとのデータ分布を確認する
RFMスコアを設定する前に、過去の購買データを分析し、各指標（RFM）の分布を把握 します。

• 中央値・平均値を可視化し、特定の顧客層に偏りすぎていないか確認
• 適切なスコア設定を行い、分析結果が偏らないようにする

例えば、年間購入回数の中央値が「3回」の場合、スコア5の基準を「10回以上」と設定すると、大半の顧客が低スコアになってしまいます。このような偏りを防ぐため、データ分布を考慮したスコア設定 が重要です。

② 5段階スコアの設定（パーセンタイル分類）
一般的な手法として、顧客全体のデータ分布を5段階（20％ずつ）に分類 する方法があります。

この手法を活用することで、データの偏りを防ぎつつ、均等に分類 でき、RFMスコアを効果的に活用できます。

それぞれのスコアについては、以下のように考えることができます。

 

2-4 顧客セグメントの分類とアプローチ

RFMスコアを基に顧客を分類し、それぞれに適したマーケティング施策を展開します。例えば、「優良顧客（高R・高F・高M）」にはVIPプログラムを提供し、継続的な関係を構築 します。一方、「離脱リスクの高い顧客（低R・中F・中M）」には、リマインドメールや特別オファーを提供 し、再購入を促します。適切なターゲティングを行うことで、ROIの向上が期待できます。

RFM分析を活用すると、以下のようなセグメントを作成できます。

優良顧客（ロイヤルカスタマー） ➡ VIPプログラムや特典を提供し、関係性を強化。 新規顧客 ➡ 初回購入特典やリピート促進施策を実施。 離脱リスク顧客 ➡ 再購入を促すリマインドメールや特別オファーを提供。 休眠顧客 ➡ 再アクティブ化キャンペーンを実施し、関心を引き戻す。

2-5　施策の改善と、RFM分析を定期的に実施

施策を実施した後は、KPIを設定し、成果を測定することが重要 です。例えば、「成約率」「購入頻度」「売上向上率」などを指標としてモニタリングします。また、A/Bテストを活用し、異なる施策の効果を比較 することで、最適なアプローチを見つけることができます。さらに、半年～1年ごとにRFM分析を実施したり、スコアを更新したりして、最新の顧客行動に基づいたマーケティングを実施しましょう。

 

3. RFM分析を実施する3つの目的

RFM分析以下のような目的で実施されています。マーケティング施策のために有効な分析手法の一つですが、分析結果を施策に落とし込むために、そもそもの目的を理解して実施しましょう。

3-1 顧客分布の把握

RFM分析により、最近購入した顧客、頻繁に購入する顧客、高額購入の顧客など、異なる行動パターンを持つ顧客群を明確に識別することができます。「どの顧客群が売上に貢献しているのか」「どの顧客群が離脱しそうなのか」など、売上への貢献度や購買傾向の違いを把握することができ、各グループの特性とニーズが理解できるため、それに合わせたマーケティング戦略を展開することが可能になります。

例えば、最近商品を購入した顧客群は、最近の取引であるにも関わらず、単価が低く、一人あたりの売上への貢献度が低いことがわかったり、逆に最近はページに訪問していないが、過去には頻繁に購入し、高単価商品を選んでいたなどが分析によって見えてきます。

直近訪問者にはクロスセルの機会を見極め、関連商品を推奨したり、過去には活動的だったが最近は訪問が少ない顧客群に対しては、興味を再び引き起こすためのリエンゲージメント施策をおこなうなど、顧客行動にあわせたアプローチが可能となります。

 

3-2 顧客層のセグメンテーション

RFM分析は、単なる人口統計学的特徴（年齢、性別など）を超え、実際の顧客の行動と傾向を反映したセグメンテーションを実現します。行動ベースのデータは、顧客の現在のエンゲージメントと価値をより正確に示すため、マーケティング活動のターゲティングとパーソナライゼーションがより効果的になります。

RFM分析を利用した顧客層のセグメンテーションは、企業が顧客をより深く理解し、各顧客群に合った戦略を展開するための基盤を提供します。ニーズに合ったアプローチや体験の提供は、顧客満足度の向上につながり、結果として顧客のロイヤルティや生涯価値の向上に寄与していきます。

 

3-3 マーケティングキャンペーン施策の最適化

RFM分析では、どの顧客が最も価値が高いか、どの顧客にリソースを集中すべきかが定量的に判断できるため、ターゲットを絞ったキャンペーン設計に不可欠です。また、RFMスコアは、特定のマーケティング戦略がどの顧客セグメントに最も効果的であるかの仮説を立てる際にも、効果測定にも役立ち、どのキャンペーンが成功しているか、どの戦略が期待通りの結果をもたらしていないかを容易に把握できるため、PDCAサイクルを効率的に回すことが可能になります。

例えば、RFM分析を活用すると、以下のようなターゲット別のキャンペーン施策を展開できます。

• 頻繁に購入する顧客 → 新商品の先行案内や限定オファーを提供し、さらなるロイヤリティ向上を図る。
• 購入頻度が低い顧客 → 特別割引や再購入キャンペーンを実施し、購買促進につなげる。
• 離脱リスク顧客 → 過去の購買履歴をもとにパーソナライズドオファーを提供し、再訪を促す。

このように、RFM分析を活用することで、顧客の行動データをもとに最適なマーケティング施策を実施でき、売上向上だけでなく、長期的な顧客関係の構築にもつながります。さらに、定期的なデータ分析を行うことで、顧客の行動変化を迅速にキャッチし、常に最適な施策へとアップデートできるのが大きなメリット です。

 

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4. RFM分析に必要な顧客行動データの収集方法

正しい分析結果を導くためには、顧客の購買行動を正確に把握するためのデータを収集することが不可欠です。必要な顧客行動データと、よくある質問を解説します。

4-1 RFM分析に必要なデータと収集と管理方法

RFM分析を適切に実施するには、顧客の購買行動を正確に把握するためのデータを収集することが不可欠 です。分析の精度を高め、効果的な施策を展開するために、以下の3つの指標を用います。

RFM分析に必要なデータ項目 Recency（最近性） → 最後の購入日（顧客が最後に取引を行った日時） Frequency（頻度） → 一定期間内の購入回数（過去◯ヶ月・年間での購入回数） Monetary（購買金額） → 一定期間内の購入総額（累計購入金額）

RFMデータは、さまざまなシステムから取得することが可能です。例えば、以下のような方法を用いることができます。

• ECサイトやPOSデータ から購入履歴を抽出

• CRM（顧客管理システム） を活用して購買履歴を一元管理

• マーケティングオートメーション（MAツール） を使い、購買データと顧客行動データを統合

これらのデータを適切に取得・整理することで、顧客の行動パターンを明確にし、より効果的なマーケティング施策の設計が可能になります。

4-2 システム利用によるデータ管理の効率化

RFM分析を効果的に活用するには、データを正しく整理し、継続的に分析できる環境を構築することが不可欠 です。しかし、手作業でRFM分析を行うと、データ量が増えるにつれて管理が煩雑になり、分析の精度やスピードが低下するリスク があります。そこで、ツールを活用することで、データ管理の効率化と分析の最適化を実現 できます。

システムを活用することで、RFM分析を自動化し、定期的なデータ更新やスコアリングが可能になります。例えば、以下のような活用方法があります。

 

4-3 よくあるご質問：顧客属性データは必要か？

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5. RFM分析の注意点は？

 

5-1 自社にあったRFMスコアの基準設計

 RRFM分析を適用する際には、業界やビジネスモデルによって最適な評価基準が異なるため、スコアの重み付けを適切に調整することが重要です。すべてのビジネスにおいて同じ基準を適用するのではなく、自社の収益構造や顧客の購買行動に適した評価方法を選択することで、より正確な顧客分析が可能 になります。

 

5-2 スコア基準の定期的なアップデート

RFMスコアを効果的に活用するためには、定期的な見直しとデータの正確性の維持が不可欠 です。まず、顧客の購買行動は時間とともに変化するため、半年〜1年ごとにスコア基準を見直し、現状に適した評価基準へ更新することが重要 です。購買頻度や金額の傾向を確認し、適切なスコア設定を維持しましょう。

誤ったデータはスコアに大きな影響を与えるため、定期的にデータクレンジングを実施することが重要 です。特に「重複データの削除 → 同じ顧客が複数登録されていないか」「欠損値の補完 → 購買履歴の一部が欠落していないか」「異常値の確認 → 極端に高額な取引や誤入力による異常データが含まれていないか」を重点的に確認しましょう。

 

 

5-3 RFM分析の限界の把握とほかの分析手法

RFM分析は顧客の購買行動を効果的にセグメント化することが得意ですが、顧客の満足度やロイヤルティなど、購買行動以外の要因を捉えるには限界があります。

たとえば、デシル分析やCPM分析、ABC分析、CTB分析、セグメンテーション分析など他の手法を併用することで、より広範な顧客の行動パターンや嗜好を理解することができます。これらの分析手法を組み合わせることで、RFM分析のデータに対する洞察を深め、より効果的な顧客対応策を立てることが可能になります。


誤ったデータはスコアに大きな影響を与えるため、定期的にデータクレンジングを実施することが重要 です。特に「重複データの削除 → 同じ顧客が複数登録されていないか」「欠損値の補完 → 購買履歴の一部が欠落していないか」「異常値の確認 → 極端に高額な取引や誤入力による異常データが含まれていないか」を重点的に確認しましょう。

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6. 【RFM分析の活用】リファラルマーケティングキャンペーン

リファラルマーケティングは、顧客による友人や家族への紹介を促進することで、コストを抑えて、新規の優良顧客を獲得できる強力な手段ですが、すべての顧客がリファラルに適しているわけではありません。どの顧客がリファラルキャンペーンに最も適しているのか、またキャンペーン成果に貢献しているのかを知る必要があり、ここでもRFM分析が重要な役割を果たします。

6-1　リファラルマーケティングにおけるRFMとは？

リファラルマーケティングにおけるRFM分析は、顧客の「紹介行動」データに着目 します。具体的には、以下の3つの指標を用いて、紹介者の行動と貢献度を定量的に評価します。

1. Recency（最近の紹介行動） 最後に紹介ページを訪問・紹介を行った日時を測定 例: 直近30日以内に紹介した場合、スコア5 2. Frequency（紹介行動頻度） 一定期間内の紹介ページを訪問、紹介回数をカウント 例: 10回以上紹介した場合、スコア5 3. Monetary（貢献度） 被紹介者のゲストページ訪問数・成約（CV）数を測定 例: 10件以上の成約が発生した場合、スコア5

 

6-2　リファラルマーケティングでRFM分析を使用するメリット

顧客の紹介行動データに基づいたアプローチにより、最も売上げに貢献している顧客群への紹介促進を行ったり、適切なタイミングで紹介を促したりすることができ、その結果、キャンペーンの成功率を大幅に向上させることができます。

具体的には、RFM分析をリファラルマーケティングに導入することで、以下のようなメリットがあります。

1. 優良紹介者の特定と育成 高いRFMスコアを持つ顧客を優良紹介者として特定し、彼らにロイヤルティプログラムや特別な報酬を提供 ⇛最も価値の高い顧客がさらにブランドを支持し、新しい顧客を引き寄せる可能性が高まる ⇛長期的な顧客基盤の拡大と、顧客の生涯価値の向上 2. 休眠紹介者の掘り起こし 過去に活動的だったが最近は休眠状態の紹介者を特定し、彼らに向けて成功体験をリマインドするキャンペーンを展開 ⇛活動が減少していた顧客層を再び動員し、全体の紹介数を増加させる ⇛顧客エンゲージメントの再構築と、新規顧客獲得率の向上 3. 効果的なターゲティングによるROI向上 紹介者のRFMスコアに基づき、それぞれのニーズに合わせたカスタマイズされた施策を展開 ⇛ターゲットに合わせた施策により、資源の無駄遣いを減らし、各キャンペーンの効果を最大化 ⇛投資対効果の高いマーケティング活動と、紹介プログラムの全体的なパフォーマンス向上 4. 施策の成果測定が容易になり、PDCAを回しやすい 紹介者ごとのRFMスコアを活用して、施策の効果を定量的に測定し、改善点を特定 ⇛効果測定の精度が向上し、より効果的なマーケティング施策を継続的に実施することが可能に ⇛持続的な改善と成長を通じて、全体のマーケティング戦略の成功率を高める

RFM分析にもとづくマーケティング施策を展開しよう

顧客の行動データを基に、最適なマーケティング施策を実施するための効果的な手法であるRFM分析の基本概念から具体的な活用方法までを解説しました。RFMスコアを活用することで、優良顧客の識別、休眠顧客の掘り起こし、マーケティングROIの最大化が可能になります。

しかし、RFM分析を自社でゼロから実施するのは手間がかかることも事実です。リファラルマーケティングクラウド 「invy」 では、リファラルマーケティング、紹介キャンペーンにおけるRFM分析を簡単に導入・運用できる機能 を標準搭載しており、自動ランク付け、スコアリング、分析フォーマットの提供までを一貫してサポートします。さらに、カスタマーサクセスチームによる改善シミュレーションや、最適な施策提案も可能です。

「自社の紹介キャンペーンをもっと効果的にしたい」「優良紹介者を特定し、成果を最大化したい」 という方は、ぜひ invy へお問い合わせください。 最適なRFM分析の活用方法や、貴社に合わせたマーケティング施策についてご提案いたします。