Fanplayrの分析機能の１つにRFM分析があります。
RとFとM、どのような値を入れて分析するか？つまづく最初のポイントかと思いますが、FanplayrではRとFとMを自動算出し、最適なセグメント(RFM分析）を行い、またセグメントに対してWEB接客などアクションを行うことが可能です。分析～アクション、さらには効果検証も行えます、是非、お気軽にご相談ください。
こんな方にオススメの記事です。
そもそもRFM分析とは？
RFM分析の強み
RFM分析データはあるが、販促活動に活かしきれていない。
そもそもRFM分析とは？
RFM分析とは言葉どおり、下記の３つから顧客をランク付け、グルーピングし購買状況を分析します。具体的には最近の購入日、購入頻度(購入回数)、購入金額の３点となります。
Recency （最近の購入日）
Frequency（購入頻度,購入回数）
Monetary （購入金額ボリューム）
RFM分析の強み
RFM分析はさまざまな目的で利用されますが、強みは何か？利用されるシーンとして、多いのは、下記の点です。Frequency（購入頻度,購入回数）や、Monetary （購入金額ボリューム） は、他の分析でも見かける指標ですが、RFM分析で特徴的なのがやはり、Recency （最近の購入日）ではないでしょうか。
特定期間(直近購入した) かつ 購入金額が高いユーザーを把握することが可
直近の特定期間において、購入回数、購入頻度が高いユーザーを把握することが可
直近の購入者は、CVRが高い傾向にありますので積極的にアプローチしましょう。一方で、最後の購入日から何カ月も購入がない顧客はいわゆる休眠顧客となり、CVRが低い傾向にあります。つまりRFMのスコアが全て高いグループは、購買意欲が高いグループとなります。
RFM分析データはあるが、販促に活かしきれていない。
RFM分析は、おさらいとなりますがRFMで構成されています。
Recency （最近の購入日）
Frequency（購入頻度,購入回数）
Monetary （購入金額ボリューム）
ここで注目頂きたいのが、すべて"購入"について書かれています。
要するに、いつ買った？何回買った？いくら買った？で顧客をランク付けてしています。
つまり、"買った＝購入顧客"の事を分析しているわけです。
ここからは、RFM分析の利用法の1例としてご紹介します。
購入顧客という言葉をFrequency（購入頻度,購入回数）で少し分解してみましょう。また()下記の言葉に注目です。見慣れた目標数字の言葉に置き換えますね。
1回購入顧客(新規顧客：新規顧客獲得)
2回購入顧客(既存顧客：リピート購入)
3回購入顧客(既存顧客：リピート購入)
4回、、、(既存顧客：リピート購入)
購入顧客を、Frequency（購入頻度,購入回数）で分解すると、新規顧客獲得とリピート購入の話になりましたね。Frequency（購入頻度,購入回数）にRecency （最近の購入日）またはMonetary （購入金額ボリューム）を加えてグルーピングし、ランク付けしたものがRFM分析です。このグルーピングした顧客ランクに戦略的にアプローチすることで、LTVアップにもつながります。具体的には、1回目購入者にアプローチし、2回目購入者に引き上げしたい、いわゆるF２転換です。F2転換しやすいタイミングはいつか？を、Recency （最近の購入日）で分析することもRFM分析では可能です。
Fanplayrはタグのみでご利用が可能で、RFM分析からスコアの高いユーザーへのアプローチ、効果測定もワンストップで実施が可能です。また売上獲得、新規顧客獲得、リピート施策のご相談も承っております。是非お気軽にご相談ください。
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