最終更新日：2025年5月21日

ECプラットフォームなど、インターネット上でビジネスを行う企業にとって、顧客の購買行動を分析することは、売上向上に欠かせません。顧客の行動を分析するための手法は様々ありますが、その中でも特に重要な分析手法の一つとして、「RFM分析」が挙げられます。

この記事では、RFM分析の基本的な考え方や手順、そしてECビジネスにおける具体的な活用事例などを詳しく解説していきます。

RFM分析とは？

RFM分析は、顧客を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で分類し、グループ化する分析手法です。

それぞれの指標の頭文字をとってRFM分析と呼ばれています。顧客の性質に合わせたマーケティング施策を立案するために役立ち、顧客分析の基本と言われています。

3つの指標の算出方法は以下の通りです。

例えば、「購入頻度と購入金額は高いが、最終購入日からの経過時間が長い」顧客は、以前は優良顧客でしたが、最近購入していないため、競合他社に流れた可能性があります。このような分析結果に基づき、離反対策などの施策を検討できます。

RFM分析を行う際の期間設定は、分析対象の製品やサービスの特性によって異なります。適切な期間を設定することで、より精度の高い分析結果を得ることができます。

RFM分析の基本手順

RFM分析を行う際の基本的な手順は以下の通りです。
1.データの収集と準備
2.RFM指標の算出
3.セグメントの定義と分類
4.各セグメントの特徴分析
5.具体的な施策立案

データの収集と準備

RFM分析を行うには、まず顧客データの収集と準備が不可欠です。必要なデータは主に顧客ID、購入日、購入金額、購入回数です。これらのデータは、POSシステムやECサイトのデータベース、CRM（顧客関係管理）システムなどに散在していることが一般的です。

これらのシステムからデータを抽出する際には、データ形式の統一に注意が必要です。日付はyyyy-mm-dd形式、金額は数値型など、分析しやすい形式に揃えることで、後の分析作業がスムーズになります。

また、顧客IDは顧客を一意に識別できるようになっているかを確認しましょう。重複や欠損があると、分析結果の精度が低下する可能性があります。

データのクレンジングも重要な作業です。欠損値や異常値は分析結果を歪める可能性があります。欠損値の補完方法や異常値の除外基準などを事前に設定し、データの精度を高めることが重要です。

以下の表に、RFM分析に必要なデータの種類と取得元、データ形式の例を示します。

データが準備できたら、いよいよRFM指標の算出に進みます。

RFM指標の算出

顧客データをRFM分析に活用するには、それぞれの指標を数値化し、比較できるようにする必要があります。RFM分析では、以下の３つの指標を数値化します。

Recency（最新購入日）

Recencyは、顧客が最後に商品を購入した日から現在までの経過日数を指します。
顧客の最終購入日が最近であるほど、Recencyの値は小さくなります。
たとえば、最終購入日が昨日の顧客はRecency = 1、1週間前の顧客はRecency = 7となります。
値が小さいほど、最近購入した顧客、つまり購買意欲が高い顧客であると判断できます。

Frequency（購入頻度）

Frequencyは、顧客が一定期間内に商品を購入した回数です。
たとえば、過去1年間で3回購入した顧客はFrequency = 3となります。
値が大きいほど、頻繁に購入する顧客、つまり優良顧客であると判断できます。

Monetary（購入金額）

Monetaryは、顧客が一定期間内に商品を購入した合計金額です。
たとえば、過去1年間で合計10万円購入した顧客はMonetary = 100,000となります。
値が大きいほど、購入金額の高い顧客、つまりLTV（顧客生涯価値）が高い顧客であると判断できます。

これらの指標を算出することで、顧客をRFM分析で活用できる数値データに変換できます。

セグメントの定義と分類

RFM分析では、R（Recency：最新購入日）、F（Frequency：購入頻度）、M（Monetary：購入金額）の３つの指標をもとに顧客を分類します。それぞれの指標をランク分けし、その組み合わせによって顧客セグメントを定義します。

例えば、R、F、Mのそれぞれを5段階で評価すると、5×5×5＝125通りのセグメントに分類されます。

このように125セグメントに分類されますが、必ずしも125通り全てを分析する必要はありません。ビジネスの目的に合わせて、重要なセグメントを絞り込むことが大切です。例えば、RとFとMが全て5の顧客は「最優良顧客」と定義できます。逆にRとFとMが全て1の顧客は「休眠顧客」とみなせます。

その他にも以下のようなセグメントが考えられます。

自社のビジネスに合わせて、適切なセグメントを定義し、それぞれに適したマーケティング施策を検討することが重要です。

各セグメントの特徴分析

RFM分析によって顧客を分類することで、それぞれの顧客層に適した効果的なマーケティング施策を検討できます。代表的な顧客グループは以下の通りです。

顧客グループをRFMの各指標の高さで分類し、それぞれの特徴を把握することで、それぞれのグループに適した施策を検討できます。例えば、優良顧客には特別なイベントへの招待、休眠顧客には掘り起こしキャンペーン、新規顧客には継続購入を促すクーポンなどを提供できます。

具体的な施策立案

RFM分析によって顧客を分類・セグメント化した後、それぞれのグループに適した施策を立案することが重要です。ここでは、各セグメントに合わせた具体的な施策例を提示します。

これらの施策例はあくまでも一例です。自社の顧客層や事業特性に合わせて、最適な施策を検討・実施することが重要です。

ECビジネスにおけるRFM分析の活用事例

ECビジネスでは、RFM分析で得られた顧客セグメントごとに適切なマーケティング施策を行うことで、売上向上や顧客維持につなげられます。例えば、下記のように顧客を分類し、それぞれに最適な施策を検討します。

このように、RFM分析を活用することで、顧客の購買行動を理解し、それぞれの顧客に最適なアプローチをすることが可能になります。

優良顧客の維持・育成

RFM分析で顧客を分類し、それぞれの顧客層に適した施策を行うことで、優良顧客の維持・育成を図ることができます。

ロイヤルカスタマーへの特別オファー

ロイヤルカスタマーとは、企業やブランド、商品、サービスなどに愛着を持ち、継続的に購入・利用してくれる顧客のことです。ロイヤルカスタマーは企業にとって重要な存在であり、その維持・育成は、企業の成長に欠かせません。

ロイヤルカスタマーの維持・育成には、特別オファーが有効です。ロイヤルカスタマーに特別オファーを提供することで、顧客満足度を高め、ロイヤルカスタマーの維持・育成を図ることができます。

これらの特別オファーは、ロイヤルカスタマーの購買意欲を高め、ロイヤルティを向上させる効果があります。ロイヤルカスタマーに特別オファーを提供することで、企業はロイヤルカスタマーの維持・育成を図り、長期的な成長を実現することができます。

休眠顧客の掘り起こし施策

休眠顧客とは、かつてはコンスタントに商品を購入していたものの、最近では購入が見られない顧客を指します。RFM分析ではR（Recency：最新購入日）の値が低い顧客が該当します。休眠顧客になる原因は様々ですが、大きく分けると以下の2つに分類されます。

顧客側の事情としては、ライフステージの変化（結婚、出産、転居など）、嗜好の変化、競合他社への移行などが考えられます。企業側の事情としては、顧客への適切なフォロー不足、商品ラインナップの不足、顧客ニーズの把握不足などが挙げられます。

休眠顧客の掘り起こし施策として、以下のようなものが考えられます。

休眠顧客の掘り起こしは、新規顧客の獲得に比べて費用対効果が高い場合が多いです。

休眠顧客は過去に商品を購入した経験があり、企業や商品にある程度の信頼感を持っているため、適切な施策を実施することで再購入に繋がりやすいからです。また、休眠顧客の掘り起こしによってLTVの向上も期待できます。

新規顧客獲得戦略

新規顧客の獲得は、ECビジネスの成長にとって極めて重要です。RFM分析は、新規顧客を効果的に獲得するための戦略立案にも役立ちます。

初回購入者へのフォローアップ

新規顧客の獲得は、ECビジネスの成長において非常に重要です。しかし、新規顧客を獲得するコストは、既存顧客を維持するコストよりもはるかに高い傾向があります。

そのため、初回購入者を優良顧客へと育成していくための戦略が不可欠です。RFM分析は、そのための効果的な施策立案に役立ちます。

初回購入直後の顧客は、商品やサービスに対する満足度が高く、次の購入に繋がりやすい状態にあります。このタイミングを逃さず、適切なフォローアップを行うことで、リピーターへと育成できる可能性が高まります。

フォローアップの具体的な方法としては、以下のようなものが挙げられます。

これらの施策を通じて、顧客との良好な関係を構築し、継続的な購買行動を促進していくことが重要です。初回購入後のフォローアップは、顧客ロイヤルティの向上に大きく貢献するでしょう。

カゴ落ち対策

ECサイト運営において、カゴ落ち対策は重要な課題です。せっかく商品をカートに入れてもらっても、購入に至らなければ売上には繋がりません。RFM分析を活用することで、カゴ落ち対策をより効果的に行うことができます。

リマインダーメール配信

ECサイトにおいて、商品をカートに入れたまま購入手続きを完了していない「カゴ落ち」状態のお客様は少なくありません。

このようなお客様に対しては、リマインダーメールを配信することで購入を促すことができます。

リマインダーメール配信の主な目的は、購入意欲の喚起とサイトへの再訪促進です。

その他、お客様の属性や購入履歴に基づいたパーソナライズされたメール配信も有効です。例えば過去に閲覧履歴のある商品や関連商品の情報をメールに含めることで、お客様の購買意欲を高めることが期待できます。

さらに、送料無料キャンペーンやポイント付与などの特典情報を加えることで、購入の後押しをすることも可能です。

これらの施策と並行して、カゴ落ちの原因分析も重要です。サイトの使い勝手や決済方法、送料など、お客様が購入に至らなかった理由を特定し改善することで、カゴ落ち率の低減を図り、売上向上に繋げることができます。

特別割引クーポン

ECサイトにおけるカゴ落ち対策として、特別割引クーポンは効果的な施策の一つです。カゴ落ちとは、ECサイトで商品をカートに入れたにもかかわらず、購入手続きを完了せずにサイトを離れてしまう現象を指します。

カゴ落ちした顧客に対して特別割引クーポンを配信することで、購入意欲を高め、購買行動を促進することができます。例えば、期間限定の割引クーポンや、特定の商品に適用できるクーポンなどを配信することで、顧客に「今買わなければ損をする」という心理状態を作り出し、購買を後押しすることができます。

特別割引クーポンの配信は、顧客のセグメントに応じて最適化することで、より効果を高めることができます。例えば、RFM分析を活用し、R（Recency：最新購入日）の値が低い顧客、つまり最近購入していない顧客に絞ってクーポンを配信することで、休眠顧客の掘り起こしにつなげられます。また、F（Frequency：購入頻度）の高い顧客には、日頃の感謝を込めて特別割引クーポンを配信することで、顧客ロイヤリティの向上を図ることができます。

AmazonにおけるRFM分析の活用例

Amazonでは、顧客の購買履歴データに基づいたRFM分析を積極的に活用し、パーソナライズされたマーケティング施策を展開しています。

具体的には、顧客をRFM指標に基づいてセグメント分けし、それぞれの特性に合わせたコミュニケーションを図ることで、顧客エンゲージメントの向上やLTV（顧客生涯価値）の最大化を目指しています。

パーソナライズされた商品レコメンド

AmazonはRFM分析を活用し、顧客一人ひとりに最適な商品レコメンドを提供することで売上向上につなげています。顧客の購買履歴や閲覧履歴などの行動データに加え、RFM分析で得られた各顧客の属性データを用いることで、より精度の高いパーソナライズされた商品提案を可能にしていると考えられます。

例えば、最近購入がなく、購入頻度も低い顧客（休眠顧客）には、かつて購入した商品と関連性の高い商品や、割引クーポン付きのおすすめ商品を提示することで再購入を促します。一方、購入金額が高く、頻繁に購入するロイヤルカスタマーには、新商品や高価格帯の商品を優先的に紹介することで顧客単価の向上を目指します。

ターゲティング広告配信

AmazonはRFM分析を用いて、顧客ごとに最適な広告を配信していると考えられます。AmazonにおけるRFM分析を用いたターゲティング広告配信の特徴を、下記の表を用いて見ていきましょう。

例えば、Recencyが高い顧客には、新商品や話題の商品をいち早く紹介することで購買意欲を高めることができます。一方、Frequencyが高い顧客には、これまで購入履歴のある商品と関連性の高い商品や、リピート購入を促進するための割引クーポンなどを提示する広告が効果的です。

また、Monetaryが高い顧客には、より高価格帯の商品や、プレミアム会員限定の特典などを紹介する広告を配信することで、顧客単価の向上を図ることができます。
このようにRFM分析を用いることで、顧客の属性や購買行動に合わせた最適な広告配信が可能となり、広告効果の最大化に繋がります。Amazonでは、これらの手法を巧みに組み合わせ、顧客体験の向上と売上拡大を実現しています。

プライム会員向け施策

Amazonは、RFM分析を用いてプライム会員に特化した施策を展開し、顧客維持と売上向上に努めていると考えられます。プライム会員は、すでにAmazonで頻繁に購入しているロイヤルカスタマーである可能性が高いため、特別な特典やサービスを提供することで、さらなる購買意欲を高める戦略が有効です。

Amazonにおけるプライム会員向け施策の例として、以下のようなものが挙げられます。

RFM分析を行う上での注意点

RFM分析は、顧客を理解しマーケティング戦略を最適化する上で強力なツールですが、いくつかの注意点に留意することで、より精度の高い分析結果を得ることができます。

指標設定の適切化

RFM分析を行う上で、指標設定の適切化は非常に重要です。指標設定を適切に行うことで、より精度の高い顧客セグメントを作成でき、効果的なマーケティング施策の実施につながります。

指標設定の適切化にあたって注意すべき点を以下にまとめました。

各指標の閾値設定

各指標をいくつのランクに分けるか、また、ランクごとの閾値をどこに設定するかは、事業内容や顧客の購買特性によって異なります。

例えば、購入頻度が高い商材を扱っている場合は、最終購入日（Recency）の閾値を短く設定する必要があります。一方、高額商品や購入頻度の低い商材の場合は、購入金額（Monetary）を重視する必要があるでしょう。

そのため、事前に顧客データの分布を確認し、それぞれの指標を適切な値で区切ることが大切です。どの値でグループを分けるのか、その設定には、事業的観点での理解が必要です。

顧客データの分布の確認

顧客データの分布状況を可視化することで、各指標の閾値をどこに設定すべきかが見えてきます。ヒストグラムを作成し、データの分布状況を確認することで、外れ値や偏りなどを把握し、より適切な閾値を設定することが可能になります。

定期的な見直し

顧客の購買行動は常に変化するため、一度設定した閾値が時間の経過とともに適切でなくなる可能性があります。そのため、定期的に顧客データの分布状況を確認し、必要に応じて閾値を見直すことが重要です。

このように見直しを行うことで、変化する顧客の購買行動に合わせた、より効果的なRFM分析を実施できるようになります。

分析期間の設定

RFM分析を行う際には、分析期間を適切に設定することが重要です。分析期間が適切でないと、分析結果の精度が低下し、誤った施策を導き出す可能性があります。

分析期間は、ビジネスモデルや商品の特性によって適切な長さが異なります。例えば、食品などの消耗品を扱うECサイトの場合、分析期間は短く設定する必要があります。これは、消費者が食品を定期的に購入するため、短い期間のデータで顧客の購買行動を把握できるからです。

一方、家電製品などの耐久財を扱うECサイトの場合、分析期間は長く設定する必要があります。これは、消費者が耐久財を頻繁に購入しないため、長い期間のデータで顧客の購買行動を把握する必要があるからです。

また、季節性のある商品を扱う場合は、季節変動の影響を考慮して分析期間を設定する必要があります。例えば、夏物衣料を扱うECサイトの場合、夏の期間のデータのみで分析すると、顧客の購買行動を正確に把握できない可能性があります。このような場合は、1年間のデータで分析し、季節変動の影響を取り除く必要があります。

このようにRFM分析を行う際には、分析期間を適切に設定することで、分析結果の精度を高め、効果的なマーケティング施策を立案することができます。

その他の顧客データとの組み合わせ

RFM分析は顧客の購買行動を分析する上で強力な分析方法ですが、単独で用いるよりも、他の顧客データと組み合わせることで、より精度の高い分析が可能になります。顧客属性や購買履歴、Web行動履歴などを組み合わせることで、多角的な視点から顧客を理解し、より効果的なマーケティング施策を立案できます。

例えば、RFM分析で特定の顧客グループを抽出し、そのグループの顧客属性を分析することで、どのような顧客が優良顧客になりやすいか、あるいは休眠顧客になりやすいかといった傾向を把握できます。

また、購買履歴データと組み合わせることで、顧客がどのような商品を好んで購入しているのか、どのような経路で購入に至っているのかといった情報を加味した分析が可能になります。Web行動履歴データと組み合わせることで、顧客がどのような情報に興味を持っているのか、Webサイト上でどのような行動を取っているのかといった情報を分析に加えることができます。

これらのデータを組み合わせることで、顧客一人ひとりの特性をより深く理解し、パーソナライズされたOne to Oneマーケティング施策の実施が可能になります。顧客のニーズに合った商品やサービスを提供することで顧客満足度を向上させ、LTV（顧客生涯価値）の最大化を実現できます。

RFM分析ツールと活用方法

RFM分析を行うためのツールは主にExcelと専用ツールに分けられます。それぞれの特徴を理解した上で、自社に合ったツールを選択しましょう。

Excelを用いた分析

ExcelはRFM分析を行うための手軽なツールです。顧客データがあれば、ピボットテーブル機能を活用することで、比較的簡単にRFM値を算出し、分析することができます。

RFM分析を行うために必要なデータ項目は以下の通りです。

これらのデータ項目が揃っていれば、ピボットテーブルを用いて顧客ごとのRFM値を集計できます。顧客IDを行ラベルに、注文日を最大値、注文番号をデータの個数、注文金額を合計として設定することで、R（最終購入日）、F（購入頻度）、M（購入金額）の値が得られます。

RFM分析では、これらの値を元に顧客をセグメント分けします。例えば、RFM値が高い顧客を優良顧客、R値が低くF値とM値が高い顧客を休眠顧客、R値が高くF値とM値が低い顧客を新規顧客など、それぞれの特性に合わせたセグメントを作成します。

セグメント分けの方法は様々ですが、一般的にはRFM値をそれぞれランク分けし、ランクの組み合わせによってセグメントを定義する方法が用いられます。

Excelを用いた分析では、RFM値を算出するだけでなく、セグメントごとの売上構成比や顧客数などを分析することで、より深い顧客理解に繋げることが可能です。

専用ツールを用いた分析

RFM分析はExcelでも行えますが、専用のツールを使うことでより詳細な分析が可能になります。

RFM分析ツールは、顧客データを自動的にセグメント化し、それぞれの顧客グループに最適なマーケティング施策を提案してくれる便利なツールです。これらのツールは、顧客の購買履歴などのデータに基づいてRFM指標を自動的に計算し、顧客をセグメントに分類します。

ツールによっては、顧客のセグメントごとに適切なマーケティング施策を提案してくれるものもあります。例えば、休眠顧客には再購入を促すメールを送信したり、優良顧客には特別な割引クーポンを提供したりといった施策を自動的に実行できます。

RFM分析ツールは、無料のものから有料のものまで様々な種類があります。無料ツールは、基本的なRFM分析機能を備えていますが、分析できるデータ量やセグメント数が限られている場合があります。

有料ツールは、より高度な分析機能や、大量のデータ分析、多様なセグメント分類が可能です。また、マーケティングオートメーションツールとの連携機能を備えているものもあります。

ツール選定のポイントは、分析したいデータ量、必要な機能、予算などを考慮することです。自社のニーズに合ったツールを選択することで、RFM分析を効率的に行い、効果的なマーケティング施策を実施できます。

ツール選定のポイント

RFM分析に最適なツールを選ぶには、いくつかのポイントを考慮する必要があります。分析の目的や規模、予算に応じて適切なツールを選択しましょう。

まず、分析の規模を検討します。小規模なデータであれば、Excelなどの表計算ソフトでも十分分析できます。しかし、大規模なデータの場合は、専用のRFM分析ツールを利用する方が効率的です。専用のツールは、大量データの処理や高度な分析機能を備えています。

次に、費用対効果を考えます。無料ツールから有料ツールまで様々な種類があります。無料ツールは手軽に利用できますが、機能が限定的である場合があります。有料ツールは高機能ですが、費用負担が生じます。それぞれのメリット・デメリットを比較し、最適なツールを選びましょう。

また、操作性も重要なポイントです。直感的に操作できるツールの方が、分析作業をスムーズに進められます。ツールのインターフェースや操作方法を確認し、使いやすいツールを選びましょう。

さらに、分析結果の可視化機能も重要です。グラフやチャートで分析結果を分かりやすく表示できるツールは、分析結果の理解や施策立案に役立ちます。

最後に、自社システムとの連携性を確認します。自社で利用しているCRMやMAツールと連携できるツールを選べば、データの取り込みや分析結果の活用がスムーズになります。

上記を参考に、自社のニーズに合ったツールを選び、効果的なRFM分析を行いましょう。

まとめ

RFM分析は、顧客の購買行動に基づいてセグメント化を行い、それぞれの顧客グループに最適なマーケティング施策を実施するための強力なツールです。

これらの3つの指標を組み合わせることで、顧客を優良顧客、安定顧客、休眠顧客、新規顧客などに分類し、それぞれの特性に合わせたアプローチが可能になります。

ECビジネスでは、RFM分析を活用することで、顧客維持、売上向上、マーケティングROIの改善といった効果が期待できます。例えば、優良顧客には特別な特典やサービスを提供することでロイヤルティを高め、休眠顧客には再購入を促すキャンペーンを実施するなど、それぞれのセグメントに最適な施策を展開することが重要です。

RFM分析は、顧客理解を深め、データに基づいたマーケティング戦略を立てる上で欠かせない手法と言えるでしょう。ぜひ、この記事で紹介した内容を参考に、自社のビジネスにRFM分析を取り入れてみてください。

RFM分析に関するよくある質問