Webサイトの目的達成において重要な"コーポレートサイトTOPページのレイアウトについて"

【この記事の要約】

RFM分析とは、顧客分析の手法の一つで、顧客を「Recency（最新購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（累計購買金額）」という3つの指標でランク付けし、グループ分けするものです。

この分析により、「最近、頻繁に、たくさん買ってくれている」優良顧客や、「以前はよく買っていたが、最近遠ざかっている」離反予備軍などを、データに基づいて具体的にセグメント化できます。それぞれの顧客グループの特性に合わせて、アプローチ（例えば、優良顧客には特別オファーを、離反予備軍には再訪を促すクーポンを送るなど）を最適化することで、効率的で効果的なCRM（顧客関係管理）を実現するための、古典的かつ強力な手法です。

 

【よくある質問と回答】

 

【ここから本文】

こんにちは。

スターティアラボ　ブログ編集部です。

 

前回、購買行動類型を用いて製品をカテゴリー分けし、各カテゴリーに属する消費者の購買行動についてご説明しました。

 

「あなたのポジショニングは合っていますか？購買行動類型を用いたBtoB企業のWeb構築」

 

そこで今回は"顧客"をセグメンテーションし、各セグメントに対して、Webサイトを用いてどのようなプロモーションが出来るのかについてご紹介致します。

 

そのために用いるのはRFM分析です。

 

 

 

 

 

RFM分析とは

RFM分析とは、3つの指標から顧客をセグメンテーションする分析方法です。

 

具体的に3つの指標とは、最新購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）であり、その頭文字をとってRFMとなります。これの各数値によって顧客をランク付けし、ランク上位を優良顧客、下位を非優良顧客と区別した後、それぞれに対して適切なプロモーション（DMや広告の発送頻度、内容に差異をつける＝広告費を適正にする）を行う事が出来ます。

 

ですが、今回RFM分析を用いてご説明したいのはこのようなランク付けによる優良顧客、非優良顧客の区別ではなく、3つの指標の数値バランスによって顧客をセグメンテーションし、"Webサイト上でそれぞれのセグメントに対し適切なプロモーションを行う方法"になります。

 

 

 

RFM分析における3つの指標

 

最新購入日（Recency）

サービス・製品の最終購入日がいつか？というものです。他の項目にも共通しますが、「何を買ったか」は評価に入らず、単純に過去○○○年前に購入した顧客よりも、直近○○○日前に製品を購入した顧客の方が優良という指標です。

 

購入頻度（Frequency）

ある一定期間を定め、その期間内に何度サービス・製品を購入したかという頻度を求め、頻度が高い顧客ほど優良という指標です。当然ながらこれは製品ごとに異なるもので、安価な消耗品であれば頻度は高く、高価で永続的に使用されるものであれば頻度は低くなります。

 

購入金額（Monetary）

購入したサービス・製品の合計購入金額です。合計金額が高ければ高いほど優良という指標です。顧客に焦点をあてているため、購入製品の内訳が異なる場合が多く、製品ごとの特性によって単純に高ければ優良とは言えない場合があります。例えば高額商品を一回だけ購入したのか、安価な商品を何回も購入したのかなど、上記の2項目との兼ね合いになりますが、企業ごとで目指している目標設定によります。

 

 

 

顧客をセグメント化する

それでは、3つの指標に対して数値化を行い、実際に顧客をセグメント化しましょう。

 

まず決めていかなければならないのは、指標ごとのランク分けです。

 

R、F、Mそれぞれについて、顧客の属するステータスを明確にするため各セルの内容を埋めます。これに関しては、扱っている製品ごとの特性によって変わってくるので、独自の指標を設ける必要があります。例えば購入金額は100万円以上で優良、50万円以下で非優良などです。イメージは下記の図です。

 

 

 

今回は3×3のマトリクスでご説明していますが、セルの数は会社ごとに異なるもので、5×5のマトリクスになる場合もあるかと思います。しかしマトリクスを作成する際に注意しなければならないのは、ランクが増えれば増えるほどセグメントは細分化され、その分の対策数が必要になる事です。あまりにパターンを多くしてしまうと、現実的に対応出来ない結果となります。

 

次に、顧客をこのマトリクスに当てはめ、どの指標が高いかなど見てみます。

 

 

例えばある顧客がこのようなランク付けになる場合

 

直近での購入履歴はなく、且つ購入金額も比較的少額。しかし過去の購入頻度は高かった。これをわかりやすく言い換えると、「過去、価格帯の安い製品のリピーターであったが、現在はリピートされいない」、つまり、この顧客は他社にリプレイスされている可能性などが見えてくる訳です。他の理由としては、そもそもその製品を必要としなくなったという事も有り得ます。

 

このように、R、F、Mのどの指標が高いかという評価で顧客をセグメント化し、例えば「Rが高い顧客へは○○○を提案する」といった具合に施策を行います。

 

 

 

セグメント別にWebサイトで気をつけること

RFM分析によって顧客の性質を把握したら、それに対してWebサイトではどのような施策が打てるのか。いくつか例をあげてご説明致します。

 

※Webサイトの、セッション数の増減は一定と仮定しています

 

 

▼Fが高く、R、Mが低いケース

前項で例に挙げたイメージ図がこれに当たります。

 

過去、価格帯の安い製品のリピーターであったが、現在はリピートされいない＝他社にリプレイスされた可能性がある顧客は、製品自体へのこだわりは低く、価格や頼みやすさを重視して製品を購入している節が見られます。このセグメントに対しては、自社の強みや独自性といった内容よりも、シンプルに価格帯をイメージさせるコンテンツを作成したり、強みであっても、例えばそれが「小ロット対応可能」など、ユーザーが発注しやすい訴求をコンテンツに含めると良いでしょう。

 

 

▼Rが高く、F、Mが中間のケース

最新購入日は新しく、購入頻度や金額が中間層の顧客です。

 

購入された製品の性質や、さらに過去半年間での購入頻度も考慮する必要がありますが、いずれにしても大事になるのは、購入した直後の熱を冷まさず、また繰り返し購入してもらう事です。

 

Webサイトでは、常に新しい情報がラインナップするよう更新頻度を高く持つ事が重要です。また、RSSで表示する最新情報をカテゴリー別で複数表示させ、製品ラインナップが情報更新が活発という印象を与えるのも、ユーザーの信頼を落とさないコツです。

 

社員紹介や、サポートのアフターフォロー体制をアピールするのも重要です。既存ユーザーであっても、導入後の保守体制が可視化できると安心感は違い、リピート率にも繋がります。

 

F（購入頻度）もランクAであれば、優良なリピーターになりますので、後はいかにM（購入金額）をあげていくかになります。製品詳細ページへのわかりやすい導線設計や、PV数の多いページと関連ページのリンクなど、回遊率を高める施策を漏れなくしましょう。

 

 

 

まとめ

RFM分析で顧客をセグメント化する事で、顧客ごとの購買行動が見えてきます。ある程度いくつかのグループに分けてプロモーションすればCPAの向上も期待できます。

 

最後にCPAのお話になってしまいますが、以前このブログの「商品の価格設定や広告費は妥当なもの？それを知るためのLTV（顧客生涯価値）について」でご紹介した"LTV"も含めてマーケティングすれば、より長期的な見込みも立てやすくなります。

 

是非、ご参考にしてみてはいかがでしょうか？

 

 

【English summary】

RFM analysis is a customer analysis method that ranks and groups customers based on three indicators: "Recency (last purchase date)," "Frequency (purchase frequency)," and "Monetary (cumulative purchase amount)."

This analysis allows for the concrete segmentation of customers based on data, identifying "loyal customers" who have recently purchased frequently and in large amounts, and "potential churners" who used to buy often but have recently become distant. By optimizing the approach for each customer group's characteristics (e.g., sending special offers to loyal customers and coupons to encourage potential churners to return), it is a classic yet powerful method for achieving efficient and effective CRM (Customer Relationship Management).