ECにおけるRFM分析の徹底解説 ～ Shopifyストア運用者のための実践ガイド

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こんにちは、中都です！

ECサイト運営では、商品やECサイトだけにフォーカスするのではなく、「ターゲット」つまり顧客一人ひとりの行動や価値を正確に把握することが重要です。

というのも、マーケティングというのは、WHO→WHAT→HOWの順に物事を考える必要があり、いくらWHATやHOWを洗練しようが、WHOが間違っていたら意味がないからです。

そこでこの記事では、顧客分析の手法の1つ、購買履歴をもとに顧客を評価するシンプルで効果的な「RFM分析」という手法をご紹介いたします。

この記事が皆さまのECサイト運営の一助になれば幸いです。

RFM分析とは？

この章では、RFM分析の概要を解説します。

そもそもRFM分析は、顧客の行動を3つの軸で評価する手法で、それぞれの頭文字をとってRFMと名付けられました。

• Recency (直近性): 最後に購入した日からの経過期間

• Frequency (頻度): 一定期間内の購入回数

• Monetary (金額): 購入に費やした総額

これらの指標を組み合わせることで、顧客のロイヤリティや将来の購買意欲を予測することが可能となります。言わばサイトの健康診断のようなものでしょうか。

たとえば、直近に購入した頻度が高く、かつ多額の金額を支払っている顧客が多いECサイトは、今後もリピート購入が期待できるサイトということになりますし、1つのセグメントに絞って打ち手を考えるのも良いですね。

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ECにおけるRFM分析の重要性

ECサイト運営では、膨大なデータから有益なインサイトを抽出することが求められます。RFM分析は、そのシンプルさ故に導入しやすく、特に以下の点で大きな効果を発揮します。

• ターゲットの絞り込み: 各顧客の購買履歴をもとに、キャンペーンやプロモーションの対象を明確にすることができます。

• 施策の優先順位: 顧客ごとの価値を評価することで、どの顧客にリソースを集中するべきか判断できます。

• マーケティング施策の最適化: 分析結果をもとに、再購入促進策やクロスセル・アップセルの施策を立案する際に役立ちます。

例えば、次の施策を考えたりすることもできるでしょう。

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RFM分析の基本概念

RFM分析の3つの要素は、それぞれが異なる観点から顧客の購買行動を捉えるための重要な指標です。ここでは、各指標の意味と具体的な活用方法について詳しく解説します。

R (Recency) の意味と活用方法

Rは「直近性」を意味し、最後に購入した日からの経過期間を示します。直近に購入があった顧客は、ブランドや商品の認知度・関心度が高いと判断できます。

活用ポイント：

• 再アプローチのタイミング: 最近購入された顧客に対しては、次回購入を促すタイミングとして最適です。

• キャンペーンの優先順位: 直近の購入が古い顧客には、再エンゲージメント施策を重点的に実施します。

F (Frequency) の意味と活用方法

Fは「頻度」を意味し、一定期間内に何回購入があったかを評価します。購入頻度が高い顧客は、ロイヤリティが高く、ブランドへの信頼があることが示唆されます。

活用ポイント：

• リピーターの強化: 頻繁に購入している顧客に対しては、ロイヤリティプログラムや特典を提供し、さらなる関係強化を図ります。

• クロスセル・アップセル: 購入頻度が高い顧客に新商品や関連商品の提案を行うことで、売上の向上を狙います。

M (Monetary) の意味と活用方法

Mは「金額」を意味し、一定期間内に顧客が支出した合計金額を示します。高額を投じる顧客は、将来的な収益の柱として注目されます。

活用ポイント：

• 高価値顧客の育成: 高額購入している顧客に対しては、特別なサービスや専用サポートを提供し、長期的な関係を構築します。

• プロモーションのターゲティング: Mの高い顧客層に向けた限定キャンペーンを展開し、さらなる収益の拡大を目指します。

弊社のコンサルティングでは、ECサイトの現状や、商材理解を踏まえてRFM分析の考察を一緒に進めております。

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ECストアにおけるRFM分析の実践

実際のECストアにおいて、RFM分析をどのように実践し、成果に結びつけるか。ここでは、具体的な手法や導入ステップを事例とともに解説します。

データ収集と前処理のステップ

RFM分析を実施するためには、まず正確な顧客データの収集と整理が必要です。多くのECサイトでは、注文履歴や顧客情報が自動で記録されるため、それらを有効活用できます。

顧客データの整理

• データの抽出: 各種ECサイト管理画面から、顧客の購入履歴、最終購入日、購入回数、購入金額を注文単位でエクスポートします。

• 顧客マスタの作成: 注文単位でエクスポートしたデータを特定のキー（例えばメールアドレスなど）でユニークで取得します。

• データの分類: 顧客マスタのキーを元に、取得したデータを、購入日、回数、金額でsumifやvlookupで取得します。

なお基本的に分析はexcelやスプレッドシートだけで完結します。

▼注文データ

▼顧客マスタ

▼RFM集計シート

この辺りの設計などもお気軽にご相談くださいませ。
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成功事例とケーススタディ

実際にRFM分析を導入して成功を収めたShopifyストアの事例を以下の表にまとめました。これらの事例は、RFM分析を通じた顧客理解の深堀りと、それに基づく効果的なマーケティング施策の実例です。

【画像挿入：成功事例のグラフや数値の比較図】

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RFM分析がもたらす新たなマーケティング戦略

ここでは、従来の手法に加えて、独自の視点を取り入れたRFM分析の革新的な活用法をご紹介します。
ECサイト運営において、同じRFM分析でも「顧客の感情や体験」をどう取り入れるかが今後の差別化の鍵となります。

例えば、購入頻度や金額だけでなく、サイト上での滞在時間やレビュー投稿の頻度など、定量的なデータだけでは捉えきれない顧客の感情面を加味することで、よりパーソナライズされたマーケティング施策が実現できます。

既存顧客の深堀りとロイヤリティ向上

従来のRFM分析では、数値で表現される側面にフォーカスされがちでしたが、顧客一人ひとりの購買背景やライフスタイルを考慮することも重要です。

• 数値データに加え、顧客アンケートやフィードバックを組み合わせることで、顧客の「本当の声」を反映させる。

• ソーシャルメディア上での反応やコミュニケーション履歴を取り入れることで、感情的な側面の分析も可能にする。

要するに、RFM分析で森を見るだけでなく、定性調査などで木を見ることも重要です。

このアプローチにより、既存顧客に対しては一層のロイヤリティ向上策が講じられ、リピート購入の促進と口コミ効果の拡大が期待できます。

新規顧客獲得への応用

新規顧客の獲得においても、RFM分析の応用は大いに役立ちます。
従来は既存データをもとに分析する手法でしたが、初回購入後のフォローアップだけでなく、Webサイトの訪問履歴や広告クリックデータなどを組み合わせることで、新規顧客の購買意欲をより正確に予測できます。

これにより、初回購入後の迅速な再アプローチや、パーソナライズされたウェルカムキャンペーンの展開が可能となり、初動の印象を高める戦略が実現されます。

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FAQ（よくある質問）

ここでは、RFM分析に関して運営者の皆さまが抱えがちな疑問に対して、Q&A形式で回答をまとめました。

Q1: RFM分析はどのようなデータが必要ですか？

A1:RFM分析を行うためには、主に以下のデータが必要となります。

• 最終購入日: 各顧客の最新の購入日時

• 購入回数: 一定期間内の全購入回数

• 購入金額: その期間内の合計購入金額

これらのデータは、各ECサイトの管理画面から簡単にエクスポートできるケースが多いため、初めての方でも導入しやすい分析手法です。

Q2: 初めてRFM分析を導入する際の注意点は？

A2:初めてRFM分析を実施する際は、以下の点に注意してください。

• データの正確性: 正確な購入履歴や顧客情報をもとに分析を行うこと。

• 適切な期間設定: 分析期間を適切に設定し、最新の顧客動向を反映すること。

• 施策への反映: 分析結果をどのようにマーケティング施策に結びつけるか、具体的なプランを立てること。

Q3: RFM分析の結果をどのように活用すれば良いのでしょうか？

A3:RFM分析の結果を活用する方法としては、次のような施策が考えられます。

• セグメント別キャンペーン: 各セグメントごとにカスタマイズしたプロモーションを実施する。

• 再エンゲージメント施策: 購入が途絶えている顧客に対して、特別な割引やクーポンを提供する。

• ロイヤリティプログラム: 高頻度・高金額の顧客に対して、VIP待遇や専用サポートを提供する。

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まとめ

RFM分析は、シンプルながらも非常に有効なマーケティング手法として、ECサイト運営において顧客理解と施策の最適化に大きく貢献するはずです。

また、従来の数値データに加え、顧客の感情や体験を取り入れた独自の視点を加えることで、さらに一歩進んだパーソナライズドマーケティングが実現されるでしょう。

今後のEC運営においては、単なる数字の分析に留まらず、顧客との深いコミュニケーションや体験価値の向上が求められます。RFM分析をきっかけに、あなたのショップ運営に新たな戦略を取り入れてみてはいかがでしょうか。

 

以上、ECストア運用者のためのRFM分析に関する徹底ガイドでした。今後もデータドリブンな視点を取り入れ、顧客一人ひとりに寄り添った施策を展開することで、あなたのビジネスの成長を強力にサポートします。ぜひ、この記事を参考に、実際の運営に取り入れてみてください。

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