RFM分析はどのような手順で行えばよいのか？【デジタルコマース】

データ分析に始まった2020年でしたが、
21年のデジタルコーマス時代にも有効な
分析手法について共有したいと思います。

通販ビジネスと言えば、RFM分析
と言われるぐらいに有名になりました。

RFM分析は顧客分析手法ではありますが、
当たり前ですが、万能ではありません。

購入頻度の低い高額商品・商材には適していません。

具体的には、不動産や車、保険といった
数年に1回程度、もっと言いますと
一生で数回程度しか購入しない
商材の分析には向いていません。

RFM分析は、購入頻度が高く
繰り返し購入できる商材で効果を発揮します。

よって、単品リピート通販と呼ばれている
化粧品や健康食品には向いているのです。

分析手法として、ランク付けできるのが特徴です。
その反対に見込み顧客や休眠顧客と言った
ランクダウンにも有効です。

分析結果だけでは判断できない顧客行動や、
心理を把握することも重要です。

例えば、自社の商品がサプリメントの場合、
他のライバル商品を購入していると
顧客は自社の商品を購入しなくります。

このような状況を把握する必要があります。
顧客の状況や状態は、時間経過によって
変化することもあります。

顧客の現状を常にチェックして、
その時々で最適なアプローチを
考えることが大切です。

休眠顧客や離脱顧客にも適切な
アプローチをすることで、

購入を復帰してくれるだけでなく
優良顧客になる可能性があります。

優良顧客でもたまたま購入しなかった期間
を分析することで、対策を打つことが可能です。

顧客分析はツールを活用することで
顧客対応との運用もスムーズに連携させることで
分析は活きていきます。

カタチがある商品とカタチがない無形の役務提供の連携は
21年に向けて強化すべきことになります。

そのツールの概要は、MAとCRMツール
との連携になります。

MAツールは、見込み顧客の獲得や育成などを
自動で行うツールです。

MAツールを導入することで、
見込み顧客から既存顧客にするための
アプローチがわかります。

その結果、CRMツールやRFM分析などで
優良顧客へ導くためのプロセスが把握できます。

全体設計図をまずは描き、自社内で使用するツール
を連携することで顧客育成に繋がるような運用が
実現できるかを研究してみてください。

やり方と手順になりますが、
どんなツールの分析でも同じです！

1. 自社の課題や分析する期間を明確にする（緊急性と重要性に分解する）
2. 分析に必要な指標に基準を設ける（数値ＫＰＩを設定する）
3. データを収集して指標に沿って分類する（ビジネスモデルに分解する）
4. クラスター化に分類したデータを分析する（分析する）
5. 分析結果に基づいて意思決定する（GAPをいつまでに埋めるのか？）