RFM分析とは？ 顧客セグメンテーションに使用する方法
公開: 2021-08-27 |
賢明なマーケティング担当者は、「顧客を知る」ことの価値を知っています。 したがって、マーケティング担当者は、クリック数を増やすだけでなく、CTR (クリックスルー率) の向上から、保持、コミットメント、顧客関係の構築へのパラダイム シフトに従う必要があります。
顧客ベース全体を全体として解釈するのではなく、消費者の年齢や地域だけでセグメント化するよりも、同様のグループにセグメント化し、すべてのグループの特性を把握し、適切なキャンペーンに関与させる方が有益です.
RFM は、マーケティング担当者が顧客の行動を分析できるようにするための、最も信頼性が高く、強力なセグメンテーションであり、使いやすい方法の 1 つです。
ここで、 RFM 分析とは何か、そしてそれをビジネスの成長にどのように活用できるのか疑問に思っているに違いありません。
それでは、これ以上遅れることなく、前進して基本から始めましょう。
コンテンツ
RFM分析とは？
RFM は、Recency、Frequency、および Monetary value の略です。 これらの値は、重要な顧客の特性に対応しています。
さらに、頻度と金銭的価値は顧客のライフタイム バリューに影響し、最新性はエンゲージメントの尺度である保持に影響するため、これらのRFM メトリックは顧客の行動の先行指標です。
読者数、視聴者数、サーフィン指向の製品など、金銭的側面が欠けているビジネスは、金銭的要因ではなくエンゲージメント パラメーターを利用できます。
したがって、 RFMのバリエーションである RFE の適用につながります。 さらに、このエンゲージメント パラメーターは、直帰率、訪問したページ数、ページごとの滞在時間など、いくつかの指標に基づく複合値として解釈できます。
RFM 要因は、これらの事実を説明しています。
- 購入が新しいほど、顧客はプロモーションに積極的です
- 顧客が購入する頻度が高いほど、顧客のエンゲージメントと満足度が高くなります
- 金銭的価値は、多額の消費者と低額の購入者を区別します
RFM 分析を使用した顧客セグメンテーション
マーケティング支出を計画したり、新しいプロモーションを策定したりする場合はいつでも、小売マーケターは消費者のセグメント化とターゲティングに注意する必要があります。
たとえば、広告キャンペーンが何千もの消費者すべてを対象としている場合、マーケティング費用の無駄になります。 さらに、このようなターゲットを絞っていないマーケティング プロモーションでは、コンバージョン率が高くなる可能性は低く、ブランド価値が損なわれる可能性さえあります。
小売業者は現在、洗練された方法を使用して顧客をセグメント化し、これらのセグメントにマーケティング活動の対象を絞っています。 RFM 分析では、最新性、頻度、金銭的価値の 3 つの要素に基づいて、すべての顧客にスコアが付けられます。
その結果、 RFM 分析により、企業は新しいオファーに反応する可能性が最も高い顧客を認識することができます。
これらの各要因を詳しく見てみましょう。
1. 最新性:
最新性は、誰がオファーを承認する可能性が高いかを予測する最も重要な要素です。 新しく購入した消費者は、最近購入していない消費者よりも、再度購入する可能性が高くなります。
2. 頻度:
2 番目に重要な要素は、これらの顧客があなたから購入する頻度です。 頻度が高いほど、彼らがあなたのオファーを受け入れる可能性が高くなります。
3. 通貨:
3 番目の要素は、これらの購入者が購入に費やした金額です。 高い金額を支払った顧客は、低い金額を支払った顧客よりもオファーに基づいて購入する可能性が高くなります。
3 つの要因すべてを確認したので、次はそれがどのように機能するかを理解するときです。
RFM 分析の仕組み
RFM 分析 すべての顧客に最新性、頻度、金銭的価値のスコアが割り当てられ、合計 RFM スコアが計算されます。
最新性スコアは、最新の取得日に基づいて推定されます。 スコアは通常、値に基づいて分類されます。 たとえば、企業は 1 ～ 5 のカテゴリ システムを開発する場合があり、5 が最高です。
したがって、この場合、1 か月以内に購入した消費者のリーセンシー スコアは 5 で、1 ～ 3 か月以内に購入した顧客のスコアは 4 というようになります。
さらに、頻度スコアは、顧客が購入した回数に基づいて推定されます。 頻度が高い顧客ほど、スコアが高くなります。
最終的に、顧客は獲得に費やした金額に基づいてスコアが割り当てられます。 このスコアを測定するために、実際の支出額または訪問ごとの平均支出額を見積もることができます。
3 つのスコアをすべて加算すると、最終的な RFM スコアが計算されます。 最も強力な RFM スコアを持つ消費者は、オファーに答える可能性が最も高いと見なされています。
顧客セグメンテーション
RFM 分析は、小売業者が消費者をセグメント化し、プロファイルに基づいてオファーやプロモーションを計画するのをサポートします。
以下にいくつかの例を示します。
- RFM スコアが全体的に高い消費者は、最高の顧客にサービスを提供しています。
- 全体的な RFM スコアが高いが、頻度スコアが 1 の消費者は新しい消費者です。 同社は、これらの消費者に特別オファーを提供して、訪問を強化することができます。
- RFM分析を、収入レベルや性別などの他の顧客のデータと一緒に解釈して、顧客ベースをセグメント化できます。
- 頻度スコアが高いが最新性スコアが低い顧客は、以前はかなり頻繁に訪問していたが、最近は訪問していない消費者です。 これらの消費者に対して、企業は彼らを店舗に呼び戻すためのプロモーションを提供するか、調査を実施して店舗を離れた理由を発見する必要があります。
- RFM スコアをキャンペーン結果とともに解釈して、反応のない顧客を排除し、キャンペーンをさらに強化することができます。
- RFM 分析スコアと購入する製品を調べて、すべての顧客セグメントに的を絞ったオファーを作成できます。
顧客セグメンテーションについて詳しくはこちら
結論
RFM 分析は、最良の顧客を認識し、よりターゲットを絞ったキャンペーンを構築するのに役立つ魅力的なアプローチです。 ただし、RFM だけでは不十分です。
代わりに、小売業者は、人口統計、購入パターン、行動など、より詳細な顧客プロファイルを作成し、この情報を RFM と組み合わせて適用して、顧客により良い価値を提示する必要があります。