顧客の行動データを分析することで見えてくる、顧客ロイヤリティを高める方法
継続的に購入してくださる顧客が多ければ多いほどECの売り上げは大きく変わります。そうは言っても、顧客ロイヤリティを高めることは容易ではありません。
そこで今回は、ロイヤルカスタマーになり得る優良顧客やリピーターへのアプローチに役立つ、RFM分析についてご紹介します。
RFM分析とは
RFM分析は、Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの要素に基づいて顧客を分類する分析手法です。顧客の行動データを分析することで、顧客ロイヤリティや将来的な価値を予測し、効果的なマーケティング戦略に役立てます。
- Recency（最終購入日）： 顧客が最後に購入した日からの経過日数を測定。最近購入した顧客ほど関心が高い。
- Frequency（購入頻度）: 一定期間内の顧客の購入回数を測定。頻繁に購入する顧客は、ブランドに対するロイヤリティが高い。
- Monetary（購入金額）: 一定期間内の顧客の総購入金額を測定。高額を支払う顧客は、ビジネスにとって価値が高い。
RFM分析により、企業は顧客をスコアリングすることで継続的な購入が見込める顧客を特定し、ターゲットを絞ったマーケティング施策を実施することができます。
RFM分析のメリット
ターゲットマーケティングの精度向上
RFM分析を活用することで、顧客を詳細にセグメント化し、それぞれのセグメントに適したマーケティング施策を実施することができます。例えば、最近購入した顧客には新商品の情報を積極的に提供し、購入頻度が高い顧客には特別な割引を提供するなど、個別のニーズに応じたアプローチが可能です。これにより、施策効果が高まり、顧客の反応率や購買率が向上します。
離脱リスクの早期発見
最終購入日（Recency）からかなりの日数が経っている場合、商品やサービスから離れている可能性が高いと言えます。RFM分析を通じて、こうした離脱リスクのある顧客を早期に発見し、適切な施策を打つことができます。例えば、長期間購入がない顧客には、再購入を促すための特別なオファーやキャンペーンを実施することが効果的です。
効率的なリソース配分
マーケティング予算やリソースは限られているため、どこに重点的に投資するかが重要です。RFM分析を活用することで、ロイヤルカスタマーになる見込みが高い顧客に対してリソースを集中させ、効率的にマーケティング活動を展開することができます。これにより、無駄なコストを削減し、投資対効果を最大化することが可能です。
成果の測定と改善
RFM分析は、実施したマーケティング施策の成果を測定し、改善点を明確にするためのツールとしても有効です。各顧客セグメントごとの反応を分析することで、どの施策が効果的だったかを把握し、次回の戦略に活かすことができます。これにより、マーケティング活動の継続的な改善が可能になります。
これらのメリットを最大限に活かすことで、RFM分析は企業の顧客理解を深め、マーケティング効果を高めた先に、収益の向上に繋げることができます。
購入頻度や経過日数を分析して注力すべき顧客を見極める
Ｅストアーショップサーブをご利用の店舗さんにてRFM分析を行ったところ、購入頻度や経過日数によって、リピーターや優良顧客、離反予備軍などの部類分けをすることができました。
購入回数が増えるほど、再購入に至るまでの間隔が短くなっていることも分かっています。
このように、購入回数や経過日数のデータを基に、積極的にアプローチすべき顧客やフェーズが異なる顧客ごとのコミュニケーション、施策内容を見直すことができました。
抽象的な課題を具体化させ、解決策を導き出すことに繋がるRFM分析。ECサイトを運営されている多くの企業様に役立つ分析手法の1つとなっています。
Ｅストアーショップサーブは、カートシステムの提供だけでなく、データの分析方法や課題に対する具体的な施策のご提案をさせていただいております。
「課題はあるけれど、何から手をつけたらいいか分からない」「解決策が見つからない」といった店舗さんのお悩みにお応えする専任担当もついています。
ECサイト開店・移転のご相談はもちろんのこと、EC事業に関するご質問も受け付けておりますので、お気軽にお問い合わせください。
