楽天市場で店舗を運営していると、「新規のお客様は集まるのにリピートにつながらない」「どのお客様に力を入れて施策を打てばよいか分からない」といった悩みに直面しがちです。こうした課題を整理し、限られた予算や時間を効果的に配分するための分析手法が「RFM分析」です。この記事では、RFM分析の基本的な考え方から楽天市場での具体的な活用方法、メリットと注意点までを、はじめての方にも分かりやすく解説します。

RFM分析とは？

RFM分析とは、顧客を「Recency（最終購入日からの経過期間）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3つの指標で評価し、グループ分けしてアプローチを最適化する顧客分析の手法です。それぞれの頭文字を取って「RFM」と呼ばれます。

すべてのお客様に同じ施策を一律に行うのではなく、「最近よく買ってくれる優良顧客」「以前は買っていたが最近離れているお客様」など、状態の異なる顧客層を見える化できるのが特徴です。これにより、誰に・どのようなメッセージを届けるべきかが明確になり、メルマガやクーポンといった施策の精度を高めやすくなります。

RFM分析の仕組み・3つの指標

RFM分析では、3つの指標それぞれにスコアを付け、その組み合わせで顧客を分類していきます。ここでは各指標の意味を確認しましょう。

R：Recency（最終購入日）

最後に購入した日からどれくらい経過しているかを示す指標です。一般的に、直近で購入したお客様ほど再購入につながりやすいと考えられるため、Rのスコアは高く評価されます。たとえば「7日以内」「30日以内」「90日以内」「それ以前」といった区分でスコアを付けていきます。

F：Frequency（購入頻度）

一定期間にどれくらいの回数を購入したかを示す指標です。購入回数が多いお客様ほど店舗への愛着が高く、Fのスコアは高く評価されます。「年間1回」「2〜3回」「4回以上」などの区分が一例です。

M：Monetary（購入金額）

累計または一定期間の購入金額を示す指標です。金額が大きいお客様ほど店舗への貢献度が高く、Mのスコアは高く評価されます。「累計5,000円未満」「5,000〜2万円」「2万円以上」といった区分が考えられます。

楽天市場での活用ポイント・具体例

楽天市場の店舗では、RMSの受注データや会員情報をもとに各指標を集計し、お客様を分類していきます。ここでは分かりやすいよう、3指標をそれぞれ3段階（1〜3点）でスコア化した例を考えてみます。なお以下の数値はあくまで目安であり、実際の基準は商材や客単価に応じて調整することが大切です。

たとえば、R・F・Mすべてが3点に近いお客様は「優良顧客」です。この層には、新商品の先行案内や限定クーポンを届けて関係を維持する施策が有効と考えられます。一方、Fは2〜3点と高いのにRが1点（=以前は何度も買っていたが最近購入していない）のお客様は「離反のおそれがある優良顧客」と位置づけられます。こうした層には「お久しぶりです」といったR-Mail（メルマガ）やステップメールで再来店を促すアプローチが考えられます。

具体例として、会員1,000人のうち、Rが1点（90日以上購入なし）でFが3点の顧客が80人いたとします。この80人に再購入を促すクーポンを配信し、仮に10%が戻って客単価5,000円で購入すると、80人×10%×5,000円=4万円の売上が見込める計算です。これも目安ですが、休眠顧客の掘り起こしは新規獲得よりコストを抑えやすい傾向があり、優先度を判断する材料になります。

RFM分析のメリットと注意点

RFM分析を取り入れることで得られる主なメリットと、運用上の注意点を整理します。

• メリット：顧客を状態別に分類でき、施策の優先順位を付けやすくなります。
• メリット：限られた予算やメルマガ配信枠を、効果が見込める層へ集中させやすくなります。
• メリット：購買データだけで実施できるため、特別なアンケートを必要としません。
• 注意点：購入頻度の低い高額商材では、Fの差が出にくく分類が難しい場合があります。
• 注意点：あくまで過去の購買履歴に基づく分析であり、今後の嗜好の変化までは捉えきれません。
• 注意点：スコアの区切り方を変えると分類結果も変わるため、自店の客単価や購入サイクルに合わせた基準設定が重要です。

よくある質問

Q1. RFM分析はどれくらいの顧客数から始めるべきですか？

明確な最低人数はありませんが、各グループにある程度の人数が入らないと施策の効果検証が難しくなります。まずは手元のデータで試し、分類の偏りを見ながら基準を調整していくとよいでしょう。

Q2. RFM分析とLTV（顧客生涯価値）はどう違いますか？

RFM分析は「現時点での顧客の状態」を分類する手法であるのに対し、LTVは「一人のお客様が将来にわたってもたらす利益の総額」を示す指標です。RFM分析で優良顧客を見極め、その層のLTVを高める施策につなげる、といった形で組み合わせて使うと効果的です。

Q3. ツールがなくてもRFM分析はできますか？

受注データをCSVで書き出せば、表計算ソフトでも簡易的に分析できます。ただし顧客数が増えてくると手作業では煩雑になるため、規模に応じて分析ツールの導入を検討するのもひとつの方法です。

まとめ

RFM分析は、Recency・Frequency・Monetaryの3指標でお客様を分類し、施策の優先順位を整理するための基本的な手法です。楽天市場では、RMSの受注データを活用することで優良顧客の維持や休眠顧客の掘り起こしに役立てられます。本記事で紹介した数値はあくまで目安ですが、自店の状況に合わせて基準を調整しながら、メルマガやクーポン施策の精度向上に活かしていただければと思います。

楽天市場の運用や広告でお困りの際は、お気軽にご相談ください。