RFM分析とは？3つの指標ややり方をわかりやすく解説

RFM分析とは、商品を買った人を「最近買ったか」「何回買ったか」「いくら買ったか」の3つの基準で分ける方法です。

かんたんに言うと、お店を利用する人を、買い物の状況に合わせてグループ分けする方法です。

たとえば、毎月買い物をする人と、1年前に一度だけ買い物をした人では、適した案内が異なります。RFM分析を使うと、一人ひとりの状況に合ったサービスやキャンペーンを考えやすくなります。

この記事では、RFM分析の意味、3つの指標、やり方を初心者向けに解説します。具体例やメリット、注意点、似た分析方法との違いも紹介します。

RFM分析とは

RFM分析とは、顧客の購入履歴を3つの指標で整理する方法です。

顧客とは、商品を買った人やサービスを利用した人のことです。購入履歴とは、いつ、何回、いくら買ったかを残した記録を指します。

指標とは、状態を比べるための目安です。RFM分析では、購入日、購入回数、購入金額を目安にして、顧客の状態を確認します。

かんたんに言うと顧客を3つの基準で分ける方法

RFM分析では、顧客を次の3つの基準で確認します。

• 最後に購入したのはいつか
• これまでに何回購入したか
• これまでにいくら購入したか

たとえば、近所のお店に3人の顧客がいるとします。

• Aさん：昨日も来店し、毎月買い物をしている
• Bさん：先週、初めて来店した
• Cさん：以前はよく来店していたが、半年間来ていない

同じお店の顧客でも、利用の状況は異なります。

Aさんには会員向けの特典、Bさんには次回使えるクーポン、Cさんには久しぶりの来店を促す案内などが考えられます。

これは身近なお店に置き換えた例です。実際のRFM分析では、顧客の購入データを使い、同じようにグループ分けを行います。

RFMは何の略？読み方と意味

RFMは、一般的に「アール・エフ・エム」と読みます。

RFMは、次の3つの英単語の頭文字を組み合わせた言葉です。

項目	読み方	かんたんな意味
Recency	リーセンシー	最近買ったか
Frequency	フリークエンシー	何回買ったか
Monetary	マネタリー	合計でいくら買ったか

Recencyは最後に購入してからの期間、Frequencyは購入した回数、Monetaryは購入した合計金額を表します。

この3つの情報を組み合わせることで、顧客が現在どのような状態なのかを確認します。

RFM分析を行う目的

RFM分析の目的は、顧客の状態に合った案内やサービスを考えることです。

商品を売るために、顧客や商品の売れ方を調べる取り組みをマーケティングといいます。RFM分析は、マーケティングで使われる代表的な顧客分析の一つです。

すべての顧客に同じ案内を送っても、全員が同じ反応をするとは限りません。最近購入した人と、長い間購入していない人では、必要な案内が異なるためです。

RFM分析を行うと、次のようなことを確認できます。

• 最近もよく利用している顧客は誰か
• 最近初めて利用した顧客は誰か
• 以前は利用していたが、最近は利用していない顧客は誰か
• 購入する回数が少なくなっている顧客は誰か

顧客を分けること自体が目的ではありません。分けた結果を、サービスの改善や販売方法に生かすことが大切です。

RFM分析で使う3つの指標

RFM分析では、Recency、Frequency、Monetaryの3つの指標を使います。

どれか一つだけを見るのではなく、3つを組み合わせて判断することが基本です。

Recency（リーセンシー）：最後に購入してからの期間

Recencyは、顧客が最後に購入してから、どのくらいの日数がたっているかを示す指標です。

最後の購入から日がたっていない人ほど、一般的にはRecencyの評価が高くなります。最近利用した人は、商品やサービスへの関心が続いている可能性があるためです。

たとえば、次の2人がいたとします。

• Aさん：3日前に購入した
• Bさん：1年前に購入した

この場合、AさんのほうがRecencyの評価は高くなります。

ただし、「最近」と判断する期間は商品によって異なります。食品なら1カ月でも長い場合がありますが、家具や家電なら1年前の購入でも新しい場合があります。

Frequency（フリークエンシー）：購入した回数

Frequencyは、顧客が決められた期間内に何回購入したかを示す指標です。

購入回数が多い顧客は、商品やサービスをくり返し利用していると考えられます。

たとえば、1年間に10回購入した人と、1回だけ購入した人では、10回購入した人のほうがFrequencyの評価は高くなります。

ただし、購入回数が多ければ、必ず重要な顧客になるわけではありません。1回ごとの購入金額が少ない場合もあるため、ほかの指標と合わせて確認します。

Monetary（マネタリー）：購入した合計金額

Monetaryは、顧客が決められた期間内に支払った合計金額を示す指標です。

購入金額が大きい顧客ほど、売り上げへの影響が大きいと考えられます。

たとえば、1年間の購入金額が10万円の人と1万円の人では、10万円購入した人のほうがMonetaryの評価は高くなります。

ただし、一度だけ高額な商品を購入した人もいます。購入金額だけで判断せず、最近の購入日や購入回数も合わせて確認することが大切です。

RFM分析の仕組みを身近な例で確認

RFM分析の仕組みを、パン屋の顧客を例に確認してみましょう。

このパン屋では、会員カードを使い、顧客ごとの購入日、購入回数、購入金額を記録しているとします。

パン屋の顧客を分ける例

顧客	最後の購入	購入回数	購入金額
Aさん	3日前	20回	30,000円
Bさん	7日前	1回	1,500円
Cさん	6カ月前	15回	25,000円
Dさん	1カ月前	3回	4,000円

Aさんは最近も購入しており、購入回数と金額も多い顧客です。よく利用している顧客向けの特典を案内できます。

Bさんは、最近初めて利用した顧客です。次の来店につながるクーポンや、おすすめ商品の案内が考えられます。

Cさんは、以前はよく利用していましたが、最近は購入していません。久しぶりの来店を促す案内が考えられます。

Dさんは、何度か利用していますが、Aさんほど購入回数や金額は多くありません。今後も利用してもらうための案内を検討できます。

3つの指標を組み合わせて顧客を判断する

RFM分析では、一つの指標だけで顧客を判断しません。

たとえば、購入金額が高くても、最後の購入から数年たっている場合があります。一方で、最近利用を始めたため、購入金額がまだ少ない人もいます。

3つの指標を組み合わせることで、顧客の現在の状態をより詳しく確認できます。

また、3つの点数を単純に足すだけとは限りません。R・F・Mのそれぞれの点数と、その組み合わせを見ることが大切です。

RFM分析のやり方

RFM分析のやり方は、大きく4つの手順に分けられます。

難しい計算が必ず必要になるわけではありません。顧客数が少ない場合は、Excelなどの表計算ソフトでも始められます。

表計算ソフトとは、数字や文字を表にまとめ、計算や並べ替えができるソフトです。

1．顧客の購入データを集める

最初に、分析に必要な購入データを集めます。

主に必要になるのは、次の情報です。

• 顧客を見分けるための番号
• 購入した日
• 購入した回数
• 購入した金額

顧客の名前を使わなくても、会員番号などで区別できます。

分析する期間も決めておきます。たとえば、過去6カ月間や過去1年間などです。

2．3つの指標ごとに点数を付ける

次に、Recency、Frequency、Monetaryのそれぞれに点数を付けます。

この点数をRFMスコアと呼ぶことがあります。スコアとは、状態を比べやすくするために付ける点数です。

次の基準は、仕組みを説明するための例です。すべての会社が同じ基準を使うわけではありません。

点数	Recencyの例	Frequencyの例	Monetaryの例
5	7日以内	20回以上	10万円以上
4	30日以内	10～19回	5万円以上
3	90日以内	5～9回	3万円以上
2	180日以内	2～4回	1万円以上
1	180日を超える	1回	1万円未満

実際の基準は、商品の価格や購入される間隔、顧客全体の利用状況に合わせて決めます。

RFMスコアは、顧客の人としての価値を決める点数ではありません。どのような案内が適しているかを考えるための目安です。

3．顧客をグループに分ける

点数を付けたら、似た状態の顧客をグループに分けます。

たとえば、次のような分け方があります。

• 3つの点数がすべて高い顧客
• 最近購入したが、購入回数は少ない顧客
• 以前はよく購入していたが、最近は利用していない顧客
• 購入回数と購入金額が少ない顧客

グループの名前や分け方に、すべての会社で共通する決まりはありません。分析する目的に合わせて設定します。

4．グループに合った施策を考える

最後に、グループごとに行う施策を考えます。

施策とは、目的を達成するために行う具体的な取り組みです。

顧客の状態	施策の例
最近もよく利用している	会員限定の商品や特典を案内する
最近初めて利用した	次回使えるクーポンを送る
しばらく利用していない	再来店キャンペーンを案内する
購入金額が増えている	関連商品や上位の商品を紹介する

RFM分析は、顧客をグループに分けて終わるものではありません。分析結果を、具体的な案内やサービスの改善につなげることが重要です。

RFM分析による顧客の分け方と具体例

RFM分析では、顧客をいくつかの種類に分けて考えます。

ここでは、代表的な分け方を紹介します。

優良顧客

優良顧客とは、最近も購入しており、購入回数と購入金額も多い顧客です。

商品やサービスを継続して利用しているため、会社にとって大切な顧客と考えられます。

限定商品、先行販売、会員向けの特典などを案内する方法があります。

新規顧客

新規顧客とは、最近初めて商品やサービスを購入した顧客です。

購入回数や合計金額はまだ少なくても、今後くり返し利用してくれる可能性があります。

商品の使い方や次回購入の案内を送ることで、再購入につなげやすくなります。

休眠顧客

休眠顧客とは、以前は利用していたものの、決められた期間内に購入していない顧客です。

休眠とは、完全に利用をやめたとは限らないものの、しばらく動きがない状態を表す言葉です。

新商品のお知らせや期間限定のクーポンを送り、再利用を促す方法があります。

離れそうな顧客

離れそうな顧客とは、以前より購入の間隔が空き始めている顧客です。

以前は購入回数や金額が多かった人が、このグループに入る場合もあります。

利用が減った理由を調べたり、再び利用しやすい案内を送ったりすることが大切です。

休眠顧客と離れそうな顧客の違い

離れそうな顧客は、まだ利用しているものの、購入の間隔が以前より空き始めた人です。

休眠顧客は、決められた期間内に購入がなく、利用が止まっている状態の人です。

顧客の種類	状態
離れそうな顧客	購入しているが、以前より間隔が空いている
休眠顧客	一定の期間、購入していない

RFM分析が使われる場面

RFM分析は、顧客の購入履歴を記録できるさまざまな場面で使われます。

実店舗だけでなく、ネットショップや会員制のサービスでも活用できます。

顧客に合ったメールや案内を送る

顧客の状態に合わせて、送るメールや案内の内容を変える場面で使われます。

新規顧客には商品の使い方、優良顧客には限定商品、休眠顧客には再利用の案内を送る方法があります。

全員に同じ内容を送るよりも、相手の状況に合った情報を届けやすくなります。

クーポンやキャンペーンの対象を決める

クーポンやキャンペーンの対象を決めるときにも活用できます。

たとえば、しばらく利用していない顧客だけに、再来店用のクーポンを送る方法があります。

対象をしぼることで、必要以上に費用をかけずにキャンペーンを行えます。

優良顧客へのサービスを考える

購入回数や金額が多い顧客を見つけ、特別なサービスを考える場合にも使われます。

たとえば、会員ランクを上げる、限定商品を案内する、先行予約を受け付けるなどの方法があります。

利用が止まった顧客に再購入を促す

以前は利用していたものの、最近購入していない顧客を見つけることもできます。

新商品や改善したサービスを案内し、再び利用するきっかけを作ります。

RFM分析のメリット

RFM分析には、顧客の状態を分かりやすく整理できるメリットがあります。

比較的少ない情報から始められる点も特徴です。

顧客の状態を分かりやすく整理できる

購入履歴が多くなると、一覧を見るだけでは顧客の状態を判断しにくくなります。

RFM分析を使うと、最近の購入、購入回数、購入金額の3つに分けて整理できます。

どの顧客に、どのような案内が必要なのかを考えやすくなります。

顧客ごとに施策を変えられる

顧客をグループに分けることで、それぞれの状態に合った施策を考えられます。

新規顧客と休眠顧客では、適した案内が異なります。顧客の状態に合わせて、内容を変えられることがメリットです。

少ない項目から分析を始められる

RFM分析で基本的に必要なのは、購入日、購入回数、購入金額です。

多くの情報を最初から集めなくても、購入履歴があれば分析を始められます。

顧客数が少ない場合は、Excelなどの表計算ソフトを使った分析も可能です。

RFM分析のデメリットと注意点

RFM分析は便利な方法ですが、3つの指標だけですべてを判断できるわけではありません。

分析結果を見るときは、次の点に注意しましょう。

購入した理由までは分からない

購入履歴から分かるのは、いつ、何回、いくら購入したかです。

なぜ購入したのか、商品に満足しているのかまでは分かりません。

必要に応じて、アンケートや問い合わせの内容も確認するとよいでしょう。

基準の決め方によって結果が変わる

RFMスコアの基準に、すべての会社で共通する決まりはありません。

最後の購入から30日以内を高く評価する会社もあれば、半年以内を高く評価する会社もあります。

自社の商品や顧客の購入間隔に合った基準を決めることが大切です。

商品によって購入する間隔が異なる

食品や日用品は、短い間隔で購入されることがあります。

一方で、家電や家具は、次の購入まで数年空くこともあります。

すべての商品に同じRecencyの基準を使うと、実際の状態と合わない場合があります。

購入回数が多ければ必ずよいとは限らない

購入回数が多くても、1回ごとの購入金額が少ない場合があります。

返品が多い場合や、割引商品だけを購入している場合もあるため、回数だけで判断しないことが大切です。

RFM分析だけで顧客を判断しない

RFM分析の結果は、顧客を理解するための一つの材料です。

年齢、地域、購入した商品、問い合わせ内容なども合わせて見ると、より適した施策を考えやすくなります。

また、RFMスコアが低いからといって、その顧客に価値がないわけではありません。点数は、案内方法を考えるための目安です。

RFM分析はExcelでもできる？

顧客数が少ない場合は、Excelなどの表計算ソフトでもRFM分析ができます。

高価な専用ツールがなければ始められない分析ではありません。

必要な顧客データ

Excelで分析する場合は、顧客ごとに次の情報をまとめます。

• 顧客番号
• 最後の購入日
• 購入回数
• 購入金額の合計

最終的には、1人の顧客につき1行になるように表をまとめると分かりやすくなります。

Excelで表を作る基本的な流れ

まず、顧客ごとの購入履歴を一つの表にまとめます。

次に、最後の購入日、購入回数、合計金額を計算します。その後、決めた基準に合わせて点数を付けます。

最後に、点数を使って顧客を並べ替えたり、グループ分けしたりします。

顧客数が多い場合は専用ツールを使う

顧客数や購入履歴が多い場合は、Excelでの作業が複雑になることがあります。

その場合は、顧客情報を管理したり、データを分析したりするための専用ツールを使う方法があります。

最初はExcelで仕組みを理解し、必要に応じて専用ツールへ移ると分かりやすいでしょう。

RFM分析と似た分析方法の違い

顧客や商品の売り上げを分ける方法には、RFM分析以外にもいくつかあります。

ここでは、デシル分析とABC分析との違いを紹介します。

RFM分析とデシル分析の違い

デシル分析とは、顧客を購入金額の多い順に並べ、10個のグループに分ける方法です。

デシルは、全体を10等分するという意味です。

分析方法	主に使う情報	特徴
RFM分析	購入日、購入回数、購入金額	顧客の状態を3つの面から確認する
デシル分析	購入金額	購入金額の多い順に10個へ分ける

デシル分析は分かりやすい方法ですが、最近購入したか、何回購入したかは直接確認しません。

RFM分析とABC分析の違い

ABC分析とは、売り上げや利益への貢献が大きい順に、A、B、Cのグループへ分ける方法です。

利益とは、売り上げから商品代や人件費などの費用を引いた後に残るお金です。貢献が大きいとは、売り上げや利益に大きく役立っていることを表します。

分析方法	主な対象	分け方
RFM分析	顧客	購入日、購入回数、購入金額で分ける
ABC分析	商品や顧客	売り上げや利益への貢献で分ける

RFM分析は、顧客の購入状況を詳しく見たい場合に向いています。ABC分析は、売れ筋商品や重要な商品を見つけたい場合に使いやすい方法です。

RFM分析で初心者が間違えやすい点

RFM分析は仕組みが分かりやすい一方で、結果の見方を間違えることがあります。

代表的な注意点を確認しておきましょう。

R・F・Mを別々に判断してしまう

Recency、Frequency、Monetaryは、一つずつ確認するだけでは十分ではありません。

購入金額が高くても、最近利用していない場合があります。反対に、最近利用を始めたため、購入金額がまだ少ない人もいます。

3つの指標を組み合わせて判断することが大切です。

3つの点数を足すだけだと思ってしまう

RFM分析では、3つの点数を合計する方法もあります。

ただし、合計点が同じでも、R・F・Mの組み合わせが異なることがあります。それぞれの点数も確認しましょう。

点数が高い顧客だけを重視してしまう

点数が高い優良顧客は大切ですが、ほかの顧客を無視してよいわけではありません。

新規顧客は、今後の優良顧客になる可能性があります。休眠顧客も、案内の内容によっては再び利用することがあります。

一度分析した結果を使い続けてしまう

顧客の状態は、時間とともに変化します。

以前は優良顧客だった人が利用しなくなったり、新規顧客がくり返し購入するようになったりします。

定期的にデータを更新し、分析をやり直すことが必要です。

RFM分析についてよくある質問

RFM分析の読み方は？

RFM分析は、一般的に「アール・エフ・エム分析」と読みます。

Recency、Frequency、Monetaryという3つの英単語の頭文字を取った言葉です。

RFMスコアとは何ですか？

RFMスコアとは、3つの指標に付ける点数のことです。

たとえば、それぞれを1点から5点で評価します。点数を付けることで、顧客の状態を比べやすくなります。

ただし、点数の基準に共通の決まりはありません。商品や購入される間隔に合わせて設定します。

RFM分析にはどのようなデータが必要ですか？

基本的には、顧客を見分ける番号、購入日、購入回数、購入金額が必要です。

これらの情報から、Recency、Frequency、Monetaryを確認します。

RFM分析はどのような会社で使えますか？

顧客の購入履歴を記録している会社であれば、さまざまな業種で使えます。

ネットショップ、小売店、飲食店、会員制サービスなどが代表的です。

個人や小さなお店でもRFM分析はできますか？

購入履歴のデータがあれば、個人や小規模なお店でもできます。

顧客数が少ない場合は、Excelなどの表計算ソフトを使って始められます。

RFM分析の点数が低い顧客は不要ですか？

点数が低いからといって、不要な顧客になるわけではありません。

最近初めて購入したため、回数や金額がまだ少ない場合もあります。点数は顧客の価値を決めるものではなく、案内方法を考えるための目安です。

まとめ｜RFM分析とは顧客を3つの指標で分ける方法

RFM分析とは、最終購入日、購入回数、購入金額の3つの指標を使って、顧客を分ける方法です。

• Recencyは、最後に購入してからの期間
• Frequencyは、購入した回数
• Monetaryは、購入した合計金額

3つの指標を組み合わせると、優良顧客、新規顧客、休眠顧客、離れそうな顧客などの状態を整理できます。

RFM分析は、顧客に合ったメール、クーポン、キャンペーンを考えるときに役立ちます。顧客数が少ない場合は、Excelなどの表計算ソフトでも始められます。

ただし、RFM分析だけでは、購入した理由や顧客の気持ちまでは分かりません。ほかの情報も確認しながら、案内やサービスの改善に活用することが大切です。