ここでは、RFM分析をどのように行うかを説明します。
どのようなRFM分析を行うにしても、最低限必要な手順方法を紹介するのでぜひ参考にしてください。
この基本的な方法を基に、自分のショップに合ったRFM分析の方法を確立していきましょう。
RFM分析を使ったことのない人も、この機会に一度、使ってみてください。
きっと新たな発見があります。
3つのステップで簡単RFM分析
今回は、RFM分析を3つのステップに区切って説明します。
ランク付け、総合ランク、そして分析の順番です。
どのステップもRFM分析では欠かせないステップです。
しかし実際、RFM分析を行う時には商品の特徴も考えながら3つのステップを踏まないといけません。
RFM分析の方法も常に一つではないので、自分なりの方法を確立していきましょう。
ランク付け
まず、RFM分析を行うには顧客のデータを揃える必要があります。
そのデータとは、
顧客の最新購入日、
ショップに訪れている回数、
いくらお金を使用したか、
です。
これらのデータをそれぞれ、3つか5つの段階にランク付けしていきます。
なぜなら、少ないグループでデータをまとめることでデータが見やすくなるからです。
このグループは多すぎても少なすぎてもダメです。
したがって、3つか5つのランク付けをするのが一般的です。
では、そのランク付けの方法です。
まず、
顧客のデータに順位をつけていきます。
r値は最新購入日から現在までの経過日数として順位を出します。
現在までの経過日数が短ければ短いほど上のランク付けをします。
つまり、ランクが上であるほどショップにとって優良なお客様となります。
次に、
ショップに訪れた回数、f値のランク付けです。
ここでも、r値と同じく、順位を付け訪れている回数が多いほど上のランクを付けます。
さらに、いくらお金を使ったかというm値も同様により多くのお金を使った顧客を上のランクにします。
これで、r値、f値、m値のランク付けが完了しました。
総合ランク
ランク付けが終わると、顧客それぞれに、3つのランクが付きます。
この段階で一気に顧客の分析を行うこともできます。
r値、f値、m値、それぞれのランクを見てそれぞれに販促をしていくという方法です。
しかし、もし5つのグループでランク付けをしていると125パターンも分類ができます。
一つ一つのパターンに合わせて販促を行うのは厳しいので、さらに、この125パターンを分けていきます。
それが総合ランクです。
この総合ランクは3つのランクを合計したものです。
そうすることで、125パターンだったデータが一気に15パターンになります。
分析
総合ランクまで付けると、後は分析をするだけです。
総合ランクの高い顧客は、優良顧客なので、さらに販促を強化すると売上が伸びる可能性が高いです。
逆に、総合ランクが低い顧客には、特典を付けるなどして、優良顧客にしていきましょう。
しかし、ここで紹介したのはデータ分析のほんの一部です。
r値、f値、m値の見方はもっとたくさんあります。
また取り扱っている商品によって、ランク付けも変わります。
また、総合ランクを付ける前に顧客を分析することも可能です。
データをいかに見ていくかということが大事です。
例えば、総合ランクを出す際も重要視する数値を1.5倍や2倍にすることで、データの見え方も変わります。
自分に合った方法を
ここで紹介したRFM分析方法は、ほんの一部です。
まだまだランク付けやデータの見方はあります。
自分でRFM分析を研究しつつ自分にあった方法を探っていきましょう。
まずは、ここで紹介した方法でデータを分析してみてください。
そして、データ分析において最も大事な部分は、正確なデータの収集です。
