From：和田健

RFM分析は、顧客データをもとにして、消費者をタイプ別に分けて、最適なセールスタイミングを見極める為の分析法でもある。

このデータを最大限活用しているのが、大手カタログ通販や顧客リストから多額の利益を得ている企業のダイレクトマーケターであります。

この「RFM」分析を活かせば、お粗末なDM、幼稚なコピー、低レベルな内容であっても、いつ誰にDMを送ればいいかが的確にわかるので、新規顧客を次々と獲得できてしまうのです。

このデータ分析「RFM」はデータベースコンサルタントやマーケターの中では「常識」であり、基本中の基本でもある。が、起業家やインターネットマーケターの大半がまったく知らない。

 

 

利益を生む「RFM」分析とは何か

・Recency：最新購入日。最近、いつ顧客は購入しましたか？過去９０日間でどの顧客が購入しましたか？

・Frequency：購入頻度と回数。どの顧客が繰り返し購入してくれましたか？

・Money：購入金額。どの顧客がもっとも購入金額が高いか？

RFM分析は、条件に見合ったごく少数の顧客を見出して手持ちの資源をそこに集中させ、限られた少ない元手で驚くほど大きな利益を手に入れることができます。

RFM分析は平面でなく、3Dのマトリクス図を用いいて分析していきます。

顧客を、購入日が新しい方から古い方へ、購入頻度が多い方から少ない方へ、購入金額が高い方から少ない方へとランク付けするだけです。

図表：R最新購入日、F購入頻度と回数、M購入金額はすべて、80/20の法則に従っている。この３項目を組み合わせれば、多額の利益が極めて少ない数のボックスから生まれてるのが見えてくる。

あとは、各項目に、１〜１０のスコアをつけて、「R+F+Mのスコアが２０以上の顧客のみ」というように別に拾いだせばいい。

こうして、実際に目にすると非常によく80/20の法則が機能していることがよくわかる。実際には、95/1や99/1の場合もある。

このようにして、自分の資源や行動の１％を活用しただけで成果の９９％を生み出すこともある。この点を念頭にマーケティング活動をしていけば、かなりの労力の節約ができるはず。

 

 

EメールマーケティングにRFM分析は必要か

必要ないなんてことはない。

Eメールリスト１万人いたとする。内訳は、購入経験なしが9000名、購入経験が1000名だとすると、1000名中500名は２回以上の購入経験があり、その内の100名は、ほぼすべての商品ならびに高額商品も購入している。

パワーカーブを使うと、このメールリストの関心の違いを示してくれる。下位１０％はメールを送ってくるなと思ってるだろうし、上位１％は１日１回はメールが来てほしいと考えてるはずだ。

しかし、全員に送信すれば、商品の大半が売れ、可能性も０ではない。購入経験がなくとも、突然、上得意顧客の仲間入りする客だっているかもしれない。

しかし、実際には、リスト上位５００名が、売上の大半を占めることになる。そして、その他9000名は、いくら売り込んでも何の効果もない、それどころか、逆に不快感を与える可能性さえある。

メールをやみくもに送信せず、厳選された少数に送るメリットとして、未送信になる確率がはるかに低くなるからである。

・メールリストを分割、分類する。顧客が興味を抱く商品やサービス、情報に応じて、５〜１０に分類しよう。

そうすることで、ニーズに見合った商品のオファーが顧客を刺激することになる。

 

 

まとめ

・80/20の法則にのっとった価値ある顧客とは、R最新購入日、F購入頻度と回数、M購入金額の高い顧客である。

・３Dマトリクスを使って、「R+F+Mのスコア２０以上の顧客のみ」を拾い出す。

・もっとも重要な１％を最大限活用することで、ビジネスの５０％成長させることができる。

・EメールマーケティングにもRFM分析は欠かせない。

・Eメールの利点は、リストの分類で興味を抱く商品やサービス、情報に応じて、最低でも５〜１０に分類しよう。

参考：８０：２０のセールスシステム、著者：ベリーマーシャル（Googleアドワーズと言えばと言われる第一人者）