【通販や小売業向け】エクセルで管理ができるRFM分析の手順について

RFM分析は、最新購入日付、回数頻度、売上金額という3つの指標を用いて、
顧客セグメンテーションやマーケティング施策の最適化に役立つ分析手法です。
ツールを使用しなくてもExcelを用いてRFM分析を行うことは可能です。

データの準備
RFM分析に必要なデータをExcelに取り込みます。
具体的には、CSVファイルでダウンロードしたデータを顧客IDなどの顧客別に
仕分けをすることからスタートします。

顧客IDや購入履歴などの受注情報を含むデータベースを
Excelにエクスポートすることができたら時短になります。

その機能がない場合はダウンロードしたデータを個人情報を排除した形式で
顧客単位に並べ替えます。

最新購入日付、回数頻度、売上金額の計算方法
RFM分析に必要な最新購入日付、回数頻度、売上金額
をExcelで計算します。
具体的には、以下のような計算式を用います。

・最新購入日付：直近の購入からの日数
・回数頻度：一定期間内（1年間）の購入回数
・受注金額：一定期間内（１年間）の購入金額

スコアリング
最新購入日付、回数頻度、売上金額をデシル分析の10区分を5段階に分けます。
スコアリングの基準は、データの分布や目的に応じて設定します。
D2Cや通販の目安は、TOP1%の顧客層・TOP10%の顧客層・TOP20%の顧客層に分けて
基準値を検討していきます。

RFMスコアの算出
最新購入日付、回数頻度、売上金額のスコアを組み合わせて、
RFMスコアを算出します。

RFMスコアは、最新購入日付、回数頻度、売上金額
のそれぞれのスコアを組み合わせた3桁の数字で表します。
具体的には、
５・４・３
５・５・５
などになります。

セグメンテーション
RFMスコアに基づいて、顧客をセグメンテーションします。
例えば、R値が高く、F値の回数頻度が低く、
受注金額も低い顧客は
スリーパーセグメントとして分類することができます。

分析結果の活用
RFM分析の結果をもとに、
顧客に対するマーケティング施策を考えます。

例えば、RFMスコアが高い顧客には
VIP会員特典を提供するなどの施策が考えられます。

以上が、Excelを用いたRFM分析の概要手順です。

新規獲得単価が年々アップをして新規獲得が厳しくなっています。
しかしながら、企業は年々成長し継続する必要があるため、
新規顧客に依存せずに成長デキルモデルを構築する必要があります。

そのモデルの第一歩は既存顧客のLTVの向上になります。
LTVを向上させることがCRMの一番の目的です。
そのためには、５つの手段があります。

1：獲得顧客数を増やす
2：平均購買単価を上げる
3：購買頻度を上げる
4：購買頻度を上げる
5：顧客獲得・維持コストを下げる

これらの数値を時系列で管理し変化を見ることで
目的に沿っているか否かもわかります。