導入
返信率を高める方法をお探しですか? 顧客維持率を高める、そして顧客の生涯価値を高めますか？
RFM セグメンテーションは、あなたの期待を裏切らないソリューションです。
それよりも 顧客をグループ化する 年齢、性別、地域に基づいて分析することはあまり役に立たないかもしれませんが、購入履歴、キャンペーンへの反応、支出行動から得られるデータによってユーザーをセグメント化すると、ユーザーが属するべき特定のグループを特定するのに役立ちます。
RFM 分析は、高度なソフトウェアを必要とせずに簡単に解釈できます。これは、電子商取引ビジネスに関連する顧客に関する高レベルの情報を提供する客観的なツールとして機能します。
RFM セグメンテーションについて詳しく知りたい場合は、ここが正しいページです。
この記事では、顧客により良いサービスを提供するためにビジネスに導入できるキャンペーンのアイデアなど、RFM セグメンテーションについて知っておくべきことをすべて理解するのに役立ちます。
RFM セグメンテーションとは何ですか?
RFM は Recency、Frequency、Monetary Value の略で、それぞれ顧客の特性と履歴に基づく 3 つの基準を表します。
RFM 分析は、顧客との関係を強化することであらゆる企業のマーケティング活動を強化し、最終的には顧客ロイヤルティにつながる効果的な顧客セグメンテーション手法として広く認識されています。
最新性
(顧客があなたのストアと最後に取引したのはいつですか?)
Recency は、通常は購入を伴う顧客のアクティビティを評価します。ただし、バリエーションには、顧客の Web サイトへの最後の訪問や最近のやり取りが含まれる場合もあります。
高いリーセンシー スコアは、顧客が最近ストアから購入したことを示します。このスコアは、顧客の最後の購入からの経過時間を 7 日、14 日、1 か月、3 か月などのオプションで調べることによって決定できます。
簡単に言えば、最新性は、顧客がブランドに対してどの程度反応しているかを明らかにします。
周波数
(顧客は 1 か月または 1 年にどのくらいの頻度であなたのストアから商品を購入しますか?)
頻度は、顧客がブランドと関わる頻度を示します。頻繁にやり取りする顧客は、ほとんど購入しない顧客に比べてロイヤルティになる可能性が高くなります。
高頻度スコアは、顧客がストアから定期的に購入していることを示します。このスコアは、特定の月または年に行われた購入数をカウントすることで計算できます。
たとえば、顧客が特定の期間内に 5 件の注文を行った場合、頻度スコアは 5 になります。
金銭価値
（顧客はあなたのストアにいくらお金を費やしましたか？）
金銭的価値は、特定の期間内に顧客が費やした合計金額を反映します。この情報は、店舗で少額の買い物をする顧客に比べて、より多くの買い物をする顧客に特別な対応を提供するのに役立ちます。
金額スコアが高い場合は、ストアでの重要な購入履歴があることを示します。これを計算するには、顧客がすべての取引で費やした合計金額を単純に合計します。
さらに、金額を頻度で割ると平均購入金額が得られます。これは、顧客をセグメント化する際に考慮すべきもう 1 つの重要な要素です。
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RFM セグメンテーションが重要な理由
なぜ古い従来のセグメンテーションを RFM セグメンテーションに置き換える必要があるのか疑問に思われるかもしれません。ビジネスの成功に役立つ説得力のある理由がいくつかあります。
RFM セグメンテーションを使用すると、各顧客の購買行動を効果的に分析できるようになり、顧客の将来の行動を予測できるようになります。実際、RFM セグメンテーションは顧客とビジネス間の履歴データに基づいているため、従来のセグメンテーションよりも有利です。さらに、収集されたデータは効率的かつ正確であり、人的ミスの余地が最小限に抑えられるため、分析が容易になります。
これにより、貴社のような企業は、マーケティング活動を強化し、顧客の生涯価値に直接影響を与える顧客維持のための戦略を立てることが容易になります。このようなセグメント化も実装が簡単です。
さらに、顧客をより深く理解し、企業との取引に基づいて最も価値のある顧客を特定するのにも役立ちます。
さらに、RFM セグメンテーションは、情報に基づいた意思決定を行うために広範な調査が必要になることが多い従来のマーケティング セグメンテーションと比較して時間を節約できます。
RFM セグメンテーションを利用することで、マーケティング チームはマーケティングを改善するためにリソースを効率的に割り当てることができ、最終的にビジネスの投資収益率 (ROI) を向上させることができます。
RFM メトリクスの計算方法
最新性
リーセンシーを計算するには、 顧客が最後に購入してからの時間。
例：
今日の日付: 2023 年 9 月 9 日
顧客 A の最終購入日: 2023 年 8 月 15 日
顧客 A の最新期間 = (2023 年 9 月 9 日 – 2023 年 8 月 15 日) = 25 日
周波数
周波数を計算するには、 トランザクション数 お客様が作りました。
例：
購入1：2月
購入2：4月
購入3：6月
購入4：7月
購入5：8月
顧客 B は昨年 (365 日) に 5 回購入しました。
金銭的な
を計算します。 すべての顧客のトランザクションの平均支出額 金銭的価値を判断するためです。
例：
顧客 C は昨年に次の購入を行いました。
購入 1: $50
購入 2: $75
購入 3: $30
4 を購入: $40
5 を購入: $100
顧客 C の金額 = $50 + $75 + $30 + $40 + $100 = $295
RFM セグメントの作成方法
RFM セグメンテーションの実行は年々簡単になってきています。マーケティングには、顧客を簡単にセグメント化できるツールがたくさんあります。
RFM セグメンテーションはそれほど難しいものではありません。実際、自分で行うこともできます。
ただし、ソフトウェアを使用すると、より正確な結果を得るために自動化できます。
RFM セグメンテーションの実行方法については、次の段階的な手順で説明します。
ステップ1
まず、生データが必要になります。これは、CRM トランザクション データベースまたは Excel スプレッドシートから入手できます。次の生データには、各顧客の最新性、頻度、金銭的価値が含まれます。
ステップ2
次に、Excel またはソフトウェアを使用して分割された顧客リストに基づいて、3 つのディメンション R、F、M に階層化されたグループが必要です。ソフトウェアの使用を選択した場合は、各次元に層を割り当てる必要があります。
たとえば、5 は最近の、頻繁な、または最高の支出であり、1 は最低または最低の支出です。
Recency、Frequency、Monetary からの顧客のスコアを加算して、合計 RFM スコアを計算します。
ステップ3
3 番目に、RFM セグメントに基づいて、特定の種類のコミュニケーションを送信する顧客のグループの選択を開始できます。
顧客がどのタイプの顧客に属するかを選択できます。
ステップ4
最後に、作成したセグメンテーションに基づいてメッセージの作成を開始し、キャンペーンをより効果的に作成し、顧客とコミュニケーションすることができます。
RFM セグメントの種類
RFM スコアの結果に基づいて、顧客を特定のタイプのセグメントに分類できます。
以下は、各顧客セグメントの簡単な説明と、それらをターゲットにするために実装できる実用的な推奨事項を示すサンプル表です。
| セグメント | 顧客の行動 | 推奨されるアクション |
| 価値の高い顧客 | これらの顧客は最近購入し、頻繁に注文し、多額の費用を費やしています。彼らは忠実なサポーターであり、ブランドの擁護者です。 | オンボーディング サポートを提供し、早期アクセスを許可し、強力な顧客関係の構築に重点を置きます。 |
| 頻繁に買い物をする人 | これらの顧客は一貫して注文し、プロモーションによく反応します。 | ロイヤルティを維持するために、より価値の高い製品をアップセルし、レビューをお願いします。 |
| 潜在的なロイヤリスト | 最近多額の買い物をした顧客。 | メンバーシップやロイヤルティ プログラムを提供することで、顧客のロイヤルティを促進します。ユーザーの関心を維持し、パーソナライズされた製品の推奨を提供します。 |
| 新しいお客様 | これらはあなたの最近の購入者です。 | 新人研修サポートを提供し、早期アクセスを許可し、強力な顧客関係の構築に重点を置きます。 |
| 有望な | これらの顧客は数か月前に潜在的な忠誠心を示し、頻繁かつ多額の購入を行っていました。ただし、最後に購入したのは数週間前です。 | 彼らにクーポンを提供し、プラットフォームで再エンゲージし、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供して、関心を取り戻します。 |
| 注意が必要です | 1 か月以上購入していないコア顧客。 | 期間限定のオファーを作成し、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供して、ユーザーをビジネスに呼び戻します。 |
| 寝るところです | 最後に購入したのは少し前ですが、最近あなたのサイトにアクセスしたり、過去 4 週間にメールにアクセスしたりしました。 | 高度にパーソナライズされた電子メールの件名を作成し、選択した製品に特定の割引を提供して、関心を再燃させます。 |
| 大金を使う人 | これらの顧客は、最も大量かつ最も頻繁に注文を行っていますが、しばらくの間活動がありませんでした。 | 割引クーポンを提供したり、クリアランス セール中に電子メールで送信したりできます。 |
| 危険にさらされています | 「Cannot Lose Them」に似ていますが、購入履歴と頻度履歴が小さくなります。 | サイトに貴重なリソースを提供し、パーソナライズされた電子メールを送信して、関心を維持します。 |
| 撹拌 お客様 | 以前に少量で頻繁に購入しなかったが、長期間アクティブでなかった顧客。 | これらを標準の電子メール通信に含めますが、スパムとしてフラグが立てられる可能性のあるコンテンツを監視します。このセグメントへの過剰な支出は避けてください。 |
| 失った | これらの顧客は、最後に購入したのはかなり前ですが、過去 4 週間はエンゲージメントを示していません。 | 的を絞ったアウトリーチキャンペーンで関心を取り戻すよう努めるか、反応がなければ関心を失ったとみなしてください。 |
| バーゲンハンター | こうした顧客は、大幅な割引やお買い得品に注目しています。 | 割引クーポンを提供したり、クリアランスセール中に電子メールで送信したりできます。 |
各セグメントに合わせたマーケティング戦略のカスタマイズ
価値の高い顧客から離脱のリスクがある顧客まで、さまざまな RFM セグメントに向けたキャンペーンのアイデア。
RFM セグメントのキャンペーンのアイデア:
価値の高い顧客 (高 R、高 F、高 M)
- 特別オファー: 新製品や限定割引についての最初の特典を提供します。
- ロイヤルティ プログラム: 特別な特典のある VIP ロイヤルティ プログラムに招待します。
新規顧客 (高 R、低 F、さまざまな M)
- ようこそシリーズ: 温かい歓迎とあなたのブランドの紹介。
- 初回購入者割引: 最初の購入を奨励します。
リスクのある顧客 (低 R、高 F、高 M)
- ウィンバックキャンペーン: 彼らを呼び戻すための特別オファー。
- フィードバック調査: 改善するために何ができるかを尋ねます。
顧客のチャーン（低 R、低 F、低 M）
- リエンゲージメントキャンペーン: 関心を再活性化するための割引またはギフト。
- さよならメール: オプトアウト オプションと「寂しく思います」というメッセージを伴う最後の努力。
頻繁に買い物をする人 (R が異なる、F が高い、M が異なる)
- フラッシュセールアラート: 彼らはよく買い物をするので、注意を払うとありがたいでしょう。
- 新着: 最新の製品に関する最新情報を常に入手してください。
大金を使う人 (R が異なる、F が異なる、M が高い)
- パーソナライズされた推奨事項: 彼らが好みそうな価値の高いアイテムを提案します。
- 限定イベント: 特別なイベントやウェビナーに招待します。
バーゲンハンター（R、High F、Low M）
- クリアランスセール: 彼らは良い買い物が大好きなので、常に知らせてください。
- クーポンキャンペーン: 特別な割引コードを送信します。
避けるべきよくある間違い
RFM (Recency、Frequency、Monetary) セグメンテーションは、顧客の行動を分類および分析するための強力な手法です。
ただし、企業が RFM セグメンテーションを実装する際に避けるべきよくある間違いや落とし穴がいくつかあります。最も重要なもののいくつかを以下に示します。
過剰なセグメンテーション
企業が犯す最も一般的な間違いの 1 つは、作成するセグメントが多すぎることです。非常に粒度の高いセグメントは魅力的に見えるかもしれませんが、複雑になる可能性があり、セグメンテーションに基づいて実用的な手順を実行することが困難になる可能性があります。
粒度と実用性のバランスをとることを目指すのが常に良いことです。
中価値顧客の無視
最良の顧客と最悪の顧客だけに焦点を当てるのは間違いであり、より多くの顧客を失う可能性があります。
中価格帯の顧客は収益のかなりの部分を占める可能性があり、これらの顧客を無視すると機会を逃す可能性があります。頻繁に高額な買い物をする顧客は長期間に一度しか購入しない可能性がありますが、中間価値の顧客は安定したキャッシュ フローを得ることができます。
セグメンテーションとマーケティング戦略でそれらを考慮し、すべてが重要であるため、セグメンテーションを残さないようにしてください。
RFM 変数の均等な重み付け
最新性、頻度、金銭的価値を同等に重要なものとして扱うと、場合によっては誤解を招く可能性があります。企業ごとに、特定の目標や業界に基づいて、これらの要素に異なる重みを置く場合があります。
そのため、ビジネスのニーズに応じて RFM 変数を比較検討し、無関係なマーケティング戦略に時間を無駄にしないように、目標とターゲットを念頭に置いてください。
ビジネスの優先順位を正確に反映するように重みが調整されていることを確認してください。
静的セグメンテーション
RFM セグメンテーションは静的であってはならず、決して静的になることはありません。
顧客の行動は時間の経過とともに変化するため、セグメントを定期的に更新し、それに応じて戦略を適応させることが重要です。 1 回限りのセグメンテーションはすぐに時代遅れになる可能性があります。
頻繁に買い物をする人が将来的には大物バイヤーになる可能性もあれば、バーゲンハンターが買い戻さなければならない危険な顧客になる可能性もあります。
パーソナライゼーションの欠如
顧客をセグメント化したら、セグメントごとにマーケティング戦略とコミュニケーション戦略をカスタマイズすることが重要です。
彼らの名前を利用して、メールに価値を加え、独占性を感じてもらいましょう。
そうしないと、各グループの固有のニーズや好みに共鳴しない汎用的なメッセージが送信される可能性があります。
A/Bテストを実施していない
有効性をテストせずに RFM セグメンテーションに基づいて変更を実装するのは間違いです。これにより、コンバージョン率や開封率が低下する可能性があります。
A/B テストを行うと、戦略が実際に顧客エンゲージメントと収益を向上させているかどうかを検証できます。
RFM セグメンテーションの成功の評価
顧客維持
追跡する 定着率 時間の経過に伴うさまざまな RFM セグメントの変化。
特定のセグメントの維持率が低下している場合は、パーソナライズされたオファーやターゲットを絞ったコミュニケーションなど、それらのセグメントに対する戦略の改善に重点を置きます。
平均注文額 (AOV)
どのように分析するか AOV 異なる RFM セグメント間で異なります。
調整: 特定のセグメントの AOV が低い場合は、好みに合わせてアップセルおよびクロスセル戦略を試し、AOV を高めます。
変換速度
を測定します コンバージョン率 さまざまな RFM セグメントに対応します。
特定のセグメントのコンバージョン率が低い場合は、コンバージョンを向上させるために、それらのセグメントのユーザー エクスペリエンスとメッセージングの最適化に取り組みます。
顧客生涯価値 (CLV)
を計算します。 CLV RFM セグメントごとに。
特定のセグメントの CLV が低い場合は、ロイヤルティ プログラムやターゲットを絞った特典など、顧客ロイヤルティとリピート購入を高める戦略に焦点を当てます。
マーケティング ROI:
特定の RFM セグメントを対象としたマーケティング キャンペーンの投資収益率 (ROI) を評価します。
もし ROI 特定のセグメントにとって満足のいくものではない場合は、マーケティング予算をより収益性の高いセグメントに再配分するか、それらのセグメントのメッセージングとチャネルを調整することを検討してください。
結論
顧客の購買行動に基づいて顧客を適切にセグメント化すると、顧客の反応やストアに何を求めているかに基づいてメールをパーソナライズするのに役立ちます。
たとえば、バーゲンハンターには割引に関する電子メールを送信し、頻繁に買い物をする人にはより価値の高い製品を推奨できます。
簡単に言えば、これはコンバージョン率を高め、投資収益率を最大化するのに役立ちます。
さらに、顧客をセグメント化する従来の方法は、もはや思っているほど効果的ではないことを理解することが最善です。
このため、RFM セグメンテーションの実装が顧客グループを特定する最良の方法であり、営業チームやマーケティング チームに役立ちます。
どうやって？関連するマーケティングをすべての顧客に送信し、ビジネスに利益をもたらすより良い戦略とテクニックを組み込むことによって。
