定義

RFM分析とは、顧客を3つの指標で分類し、購買行動の特徴を把握する手法です。
R（Recency：直近購買日）、F（Frequency：購買頻度）、M（Monetary：購買金額）の3軸を用いて顧客をスコアリングし、セグメント化します。

活用方法

• 優良顧客の特定： 購買頻度や金額が高い顧客を抽出し、ロイヤリティプログラムを展開。
• 休眠顧客の掘り起こし： Recencyが低い顧客にリマインド施策を実施。
• セグメント別施策： 「新規」「リピーター」「休眠復活候補」などに分類し、メッセージを出し分け。
• 広告効率の改善： 高LTV顧客像を把握し、類似ターゲティングに活用。

セグメント事例

• 優良顧客： R高・F高・M高 → 継続利用施策でロイヤル化。
• 潜在的優良顧客： R高・F低・M高 → 再購入を促す特典を提供。
• 休眠顧客： R低・F低・M低 → 再来店キャンペーンで掘り起こし。
• リピーター予備軍： R高・F高・M低 → 少額購買が多い層にアップセル施策。

※ 実際のセグメント数は「5段階×3指標」で最大125通りの組み合わせに分類可能です。

注意点

• 業種によって「Recency」の期間設定（1か月／半年／1年など）は異なる。
• 数値が極端な顧客に引っ張られやすいため、分布を考慮して階級を設定。
• RFM単体では顧客の心理や満足度はわからないため、アンケートやNPSと併用すると効果的。