RFM分析とデシル分析の違い - リピスト | EC/D2Cサイト構築システム

RFM分析とデシル分析の違い

RFM分析とデシル分析はよく一緒に説明されていますが、実際は何が違うのでしょうか。

今回はデシル分析RFM分析の違いについて説明していきます。
二つの分析方法の違いを理解し、自分のショップで活用してみてください。
デシル分析、RFM分析ともに有益な分析結果を与えてくれます。

まずは、それぞれの特徴を理解することが大事です。

デシル分析とRFM分析

デシル分析とRFM分析の違いを端的に言うと、指標の数の違いです。

デシル分析
顧客が今まで使ったお金の合計


    RFM分析

  • 最近商品を購入した日
  • ショップを訪れた回数
  • 使ったお金の合計

という3つの指標で分析します。

デシル分析は一つの指標しか使わないので、簡単に分析することができますが、

顧客の把握度は低い

です。

RFM分析は分析が少し複雑で混乱する部分もありますが、

顧客の把握度は高い

と言えるでしょう。

では、ここからそれぞれの分析方法の長所と短所を詳しく紹介していきます。

デシル分析とは

デシル分析は、顧客があなたのショップで使ったお金の合計を基に行います。
したがってショップで商品を買った顧客全員を分析対象とします。
そして、顧客全員を10等分にしてそれぞれのグループに対して販促を行います。

▼デシル分析を使った販促例

1.まずはじめにグループを作る。
100人の顧客があなたのショップで商品を買ったとしたら、最もお金を使った人から順番に10のグループを作ります。


2.グループ分けをする
グループ1の10人は最もお金を使っているグループで、グループ10の10人は最もお金を使ってないグループに分ける


3.グループにあった販促を行う
グループ分けをした後に、それぞれのグループに合った販促をしていきます。


例えば、グループ1、2はお金を使うグループなので、高額商品のおすすめや、何万円以上のお買いもので割引を付けるキャンペーンなどをするといいでしょう。
逆にグループ9、10はお金をあまり使わない人達なので、低額商品のおすすめや、商品をセットで販売すると売上が伸びてくるでしょう。

デシル分析の長所

デシル分析の長所は、簡単ということです。

顧客分析の第一歩と言われるように、分析なんてしたことがないという人にはお勧めです。
指標が一つなので、ややこしい分析は必要ありません。
そして、それぞれのグループに適切な販促もできます。

デシル分析の短所

デシル分析の短所は、単純すぎることにあります。

顧客は、様々な要因で商品を買います。
自分自身もそうであるように、商品の金額だけで購入は決めないはずです。
また、昔に一度だけ高額な商品を購入した人も上位のグループに入ることもあり、長期的な顧客の分析には不向きです。

デシル分析はあくまで、販促の一つの目安として考えた方がいいでしょう。

RFM分析とは

RFM分析は、3つの指標を組み合わせて顧客を分析していきます。
ここでもやはり、それぞれの指標ごとにグループ分けをしていきます。

▼RFM分析を使った販促例

1.まずはじめにグループを作る。
主に3つか5つのグループに分けることが多いです。


2.グループ分けをする
グループ分けをすると、「5,5,5」や「5,3,2」のようにそれぞれの顧客が3つの数字を持つことになります。


3.グループにあった販促を行う
同じ3つの数字を持つ人達ごとに販促を行っていきます。


例えば「1,5,5」の人達であれば、最近ショップで買い物はしてないけど、よくショップに訪れ、お金をたくさん使っていると考えられるので、最新のおすすめ商品や特別なセット商品をすすめることで商品の購入を促せます。
このように、RFM分析では3つの数字の組み合わせごとに販促を行っていきます。

RFM分析の長所

RFM分析は、デシル分析と比べて指標の数が多いのでより正確に顧客の実態が把握できます。

具体的には顧客を優良顧客、新規顧客、休眠顧客、離反顧客などに分類し、ショップへのロイヤルティが高い優良顧客には、限定のキャンペーンを実施したり、価格の高さによる休眠を抑えるために優先して値引きセールのお知らせを流すなど、顧客の属性それぞれに合ったキメの細かい販促を考えることができます。

顧客属性ごとにどのような施策が適しているかは、PDCAを回してショップ独自のノウハウを蓄積していきましょう。

RFM分析の短所

RFM分析の短所は、複雑さです。

デシル分析は分析対象をお金を使った順番に10グループに分類するだけなので、とてもシンプルです。一方のRFM分析では、Recency(最終購買日)、Frequency(購買頻度)、Monetary(累計購買金額)3つの指標によって顧客を分類します。

それぞれの指標を5段階で分けたとするとグループ数は125通りにもなります。それぞれのグループごとに対策を考えるのは大変なので、グループをいくつか一緒にしていく必要があります。

それぞれの数字を組み合わせて考えないといけないので、ある程度の分析経験が求められます。顧客分析をしたことがない人は、まずはデシル分析から始めてみるのもよいでしょう。

RFM分析をするときに気をつけたいこと

より正確な顧客像を浮かび上がらせてくれるRFM分析ですが、実施する際に気をつけるポイントもチェックしておきましょう。

1つ目は、優良顧客のみに集中してアプローチしてしまうことです。優良顧客は反応率もよいので、DMやメルマガを優先的に送信してしまいがちですが、過剰な催促は反応率を低くし、嫌気が差した顧客の離脱を招きます。

目の前の売上だけでなく、休眠顧客を呼び起こすための施策にも力を入れましょう。しばらくアクションがないからといって、完全に心が離れてしまったとは限りません。クーポンやお得なコンテンツの配信など、できることはたくさんあります。

次の注意点が、RFM分析は期間によって顧客の分類が変わってしまうことです。たとえば分析期間内にたまたま優良顧客が買い物していない場合や、イベントごとで一定期間のみ集中して来店していた場合などが考えられます。

RFM分析は、ある期間内での顧客行動のスナップショットといえばわかりやすいかもしれません。とはいっても大まかな顧客属性をつかむのにRFM分析はとても優れた方法です。過度に心配する必要はないでしょう。

最後に気をつけるべきポイントは、RFM分析において、すべてのショップに当てはまる普遍的な分類方法はないことです。

たとえばショップによってどのくらいの頻度で来店するのが優良顧客なのか、いくら使えばロイヤルティを高いとみなせるのかなどの基準はショップによって基準が異なります。

そのため、呼び名が同じでも(優良顧客、休眠顧客など)、顧客属性の中身には少なからず違いがでてきます。PDCAを回して施策の効果を効果測定しながら、ショップ独自の基準を確立させましょう。

デシル分析からRFM分析へ

複雑さから言えば、デシル分析は初心者向けRFM分析は上級者向けというイメージです。

まずは、デシル分析で顧客分析を始めてみてください。
RFM分析は確かに複雑ですが、最初にやり方を覚えてしまえば、分析が楽しくなってくると思います。どちらもまだまだ奥の深いツールです。

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