ＲＦＭ分析とは

今回は、ＲＦＭ分析についてブログを書きたいと思います。3つの指標から顧客をグループに分けて分析する方法を、RFM分析と呼びます。多くの企業が実施している、とても有効な顧客分析方法です。ここではRFM分析について、Tableauでも使えるように紹介します。

RFM分析は、「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」という3つの指標で顧客をグループ分けする分析手法です。これら3つの指標の頭文字から、RFMと略して呼ばれています。

最終購入日（Recency）顧客が最後にいつ購入したのか（最終購入日からの経過時間が短い顧客を高く評価）

購入頻度（Frequency）：顧客が何回購入したのか（回数の多い顧客を高く評価）

購入金額（Monetary）：顧客が購入した金額合計（金額の高い顧客を高く評価）

これらの3つ数値が良い顧客は、優良顧客として扱うことができ、その顧客に合わせた商品サービスの展開をすることができます。

TableauでのRFM分析の仕方

Tableauを開くことができたら、計算フィールドで式を作っていきます。

まずRecencyから作っていきます。

計算式名：　Recency（最新購入日からの日数数）
　DATEDIFF(“day”,[顧客最新購入日],{ FIXED [顧客名]:MAX([オーダー日])})

顧客最新購入日の式は下の通りです

計算式名：　顧客最新購入日
　{FIXED [顧客名]: MAX([オーダー日])}

次にFrequencyです。

計算式名：　Frequency（購入頻度）
　{FIXED [顧客名]: COUNTD([オーダー Id])}

最後にMonetaryです。

計算式名：　Monetary (購入金額)
　{FIXED [顧客名]: SUM([売上])}

RecencyとFrequencyの式を使い、もうひとつ式を作っていきます。

Recency順番
IF [Recency] <= 30 THEN "5 30日以下"
　ELSEIF [Recency] <= 90 THEN "4 31-90日"
　ELSEIF [Recency] <= 180 THEN "3 91-180日"
　ELSEIF [Recency] <= 365 THEN "2 181-365日"
　ELSEIF [Recency] >= 366 THEN "1 366日以上"
　END

Frequency順番
IF [Frequency] >= 21 THEN "5 21回以上"
　ELSEIF [Frequency] >= 11 THEN "4 11-20回"
　ELSEIF [Frequency] >= 6 THEN "3 6-10回"
　ELSEIF [Frequency] >= 2 THEN "2 2-5回"
　ELSE "1 1回" END

上の2つの式とMonetaryの式を使い、vizを作っていきます。