企業ファンのお客様を区別して見つける手法とは？

分析という言葉はちょっと
難しそうに聞こえるかもしれません。

企業ファンのお客様を見つける方法と
言い換えると分かり易いかも知れません。

企業ファンのお客様の定義はいろいろでしょうが、
ここでは最近買ってくれたお客様・よく買ってくれるお客様
たくさん買ってくれ、紹介してくれる
お客様を「企業ファンのお客様」と考えます。

RFM分析は、過去のお客様の購買情報
（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）から、
「企業ファンのお客様」を見分けるための方法です。

各お客様の現在の状態を知って、
お店が適切な行動を行う手助けを行います。

例えば、
購買頻度も多く、直近に来店もしているお客様。
このようなお客様には、
特典付きセール案内でより
お店の姿勢をアピールすべきです。

前はよく来てくれたが、
何らかの理由で店に不満を感じ
足が遠のいているお客様

このようなお客様には、
イベント案内やJVで、再度の来店を促す必要があります。

どのようにRFM分析を行うのでしょうか。
その前に用語の準備です。

◎Ｒ、Ｆ、Ｍのそれぞれの意味は
Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日）
Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数
Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額
となっています。

RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に分け
たとえば
Ｒ：購買日
ランク５：３０日以内に来てくれたお客様
ランク４：３１日から６０日以内に来てくれたお客様
ランク３：６１日から９０日以内に来てくれたお客様
ランク２：９１日から１８０日以内に来てくれたお客様
ランク１：１８１日以上前に来てくれたお客様
のように考えます。

必要なデータは、お客様の購買情報
（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）です。

データは
・顧客情報：お客様が特定できるような情報
　お名前・住所・メールアドレス・その他
・購買情報：購入日・購入金額の履歴・購買日・購入金額

分析の準備

ランク範囲の設定
RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に
分けて考えますのでランク範囲を設定します。

たとえば前ページで記述したように
Ｒ：購買日 の範囲設定を行い、同じようにＦ、Ｍ
のランク範囲も設定します。

このランク値の設定が重要ですので、
何回か値を変えて分析を行い、
あなたのお店に合うランク範囲を見つけてください。
RFMそれぞれの最大値は５であるので、
最高のお客様は ５・５・５
あまりよくないお客様は１・１・１
となります。

何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、
以降は同じ設定値をお使いください。

グループ分けの設定
Ｒが最高の５であっても、
Ｆが１、Ｍも１ つまり５・１・１
のお客様がいいお客様かどうかはわかりません
のでグループ分けを行います。

RFM分析を行います。
しかし、RFM分析を行っただけでは、
単なる自己満足でしかありません。

分析結果からアクションにかけることのできる
予算・時間を考え、グループ毎に適切なアクションを行います。

・ＤＭの発送をするのなら経費を
最小にするためにグループＡの方々のみに絞る
・又は、グループＣのお客様を対象に掘り起こしを行う等

RFM分析以外での基準についての紹介ですが
この評価を数値化するためには、NPSを使用します。

NPS+RFM分析を足した手法は
企業ファンのお客様を区別することができます。