Shopifyストア向けのRFMセグメンテーション

RFM分析は、注文履歴データを評価して、ECビジネスにとって価値の異なる顧客グループを分類する手法です。本記事では、その仕組みや必要性、ShopifyでRFMセグメンテーションを行うためのツールについて詳しく解説します。

前回の記事では、さまざまな顧客セグメンテーションのアプローチについて解説しました。今回はRFM分析に焦点を当て、その仕組みや他の手法より優れている理由、そしてShopifyで自動化する方法について説明します。

RFM分析とは？

RFMとは、Recency（直近購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の頭文字をとったものです。RFMモデルは、顧客が最後にいつ購入したか、どのくらいの頻度で購入しているか、合計でいくら使っているかという3つの指標を用いて顧客を分類します。

この評価に基づき、各顧客にRFMスコアが割り当てられます。各指標（Recency、Frequency、Monetary）を1から5の範囲でスコアリングし、最終的に111から555までのRFMスコアが算出されます。

RFMセグメントの算出方法

手順は以下の通りです。

各指標のスコア基準を設定する
特定の指標を重視するかどうかを決める
注文データをスコアに基づいてフィルタリングする
RFM顧客セグメントを作成する

詳細を解説します。

スコアは1が最低（例：1回のみ購入した顧客）、5が最高（例：最も多くの注文をした顧客）となります。RFM分析は純粋な計算ですが、各指標のしきい値は自分で設定します。例えば、頻度のスコア「5」を何回以上の注文とするかは、ビジネスの特性に応じて決定します。

RFMスコアの算出方法は選択可能です。各指標を均等に扱うことも、特定の指標に重み付けをすることもできます。耐久消費財を販売している場合は購入金額が重要になりますが、月額制のサービスや消耗品であれば、購入頻度が主要な指標となるでしょう。

スコア表が完成したら、それに基づいてRFMセグメントを作成します。総合スコアが高い顧客は最もロイヤリティの高い層であり、スコアが低い顧客は離脱リスクが高い層となります。

グループの数はストアの状況に合わせて自由に設定できます。「Loyal」アプリでは、6つのRFMセグメントを採用し、重要な顧客層を特定してそれぞれに最適なコミュニケーションを行っています。

RFMセグメンテーション戦略のメリット

RFMセグメンテーションは注文履歴データのみに基づくため、最も客観的な手法です。他の手法を否定するものではなく、ビジネスに応じてデモグラフィックや地理的特性などを組み合わせることも可能です。しかし、RFMモデルを使えば、顧客がストアに対してどれほどの信頼とロイヤリティを寄せているかという、最も普遍的な基準で顧客を分類できます。

RFMセグメンテーションの主な利点は以下の通りです。

100%データ主導で正確。RFM分析は人的ミスや主観的な解釈に左右されません。注文履歴データのみに基づいているため、顧客のストア利用状況を反映した、分かりやすいセグメントが得られます。

さらに、常に最新の状態が保たれます。サードパーティのデータに依存して更新が遅れがちな他の手法とは異なり、RFMモデルは常に正確で最新のデータに基づいています。

マーケティング予算の最適化に役立ちます。RFMデータを使用することで、どの顧客グループに対してキャンペーンを作成すべきか、あるいはどのグループを対象外とすべきかを判断でき、リソースの節約につながります。

1990年代にRFM分析が初めて導入された当初の主な目的は、マーケティングコストの最適化でした。企業は、需要をより正確に見積もることで、利益につながらない顧客へのダイレクトメール送付にかかる費用を削減したいと考えていたのです。

自動化が容易です。RFM分析はExcelでも実行可能ですが、Recency（直近購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）の各パラメータを手動で計算する必要はありません。専用のツールを使えば自動的に処理できます。

顧客分析サービスにはさまざまな選択肢があります。例えば、PanoplyはSQLクエリによるシンプルなRFMセグメンテーションを提供しており、RFM CalcはShopifyからエクスポートした注文データに基づくRFMレポートを提供しています。また、Shopifyアプリの中には、RFMデータに特化したものや、RFM機能を含むものもあります。

アプリを活用したShopifyのRFMセグメンテーション

RFM顧客セグメンテーションに対応したShopifyアプリをご紹介します：

Loyal （無料）：RFMの計算式に基づき、顧客を自動的に6つのグループに分類します。分析は何度でも実行できるため、常に最新のレポートを確認可能です。ストアの規模に関わらず、数分で注文データを評価します。さらに、Loyalは各RFMセグメントに向けた精度の高いキャンペーンを作成するためのヒントも提供してくれます。これらすべてが無料で利用できます。

INSTALL LOYAL FOR FREE

RetentionX Analytics（月額179ドル〜）：顧客を優良層から離脱層まで6つのグループに分類します。また、他のサービスと連携し、顧客獲得単価（CAC）、平均注文額（AOV）、返品率、粗利益などの指標を算出することも可能です。
Reveal: Customer Data Platform（無料プランあり、月額99ドル〜でカスタムRFMセグメントやその他の機能が利用可能）：顧客を11のグループに分類し、ユニークな名称を付けます（最もロイヤリティの高い顧客を「ソウルメイト」、離脱した顧客を「ブレイクアップ」と呼ぶなど）。有料プランでは、売上対利益比、顧客生涯価値（CLV）など、RFM以外のパラメータに基づいたセグメントのカスタマイズも可能です。
Repeat Customer Insights（月額29ドル〜）：顧客を10のグループに分類し、RFMグリッド上で表示します。2つのパラメータのみを考慮した分析（RecencyとFrequency、FrequencyとMonetary、またはMonetaryとRecencyの組み合わせ）も可能です。

マーケティングキャンペーンにおけるRFM分析の活用事例

顧客セグメントへのアプローチ方法は無限にあります。RFMセグメントを活用して顧客とのエンゲージメントを高め、売上を向上させるための具体的な事例をいくつか見ていきましょう。

効果的な製品ローンチ。新製品のリリースを計画する際、最も熱心な顧客に先行アクセス権を提供するのは理にかなっています。彼らは限定的なオファーを高く評価し、製品の口コミを広めてくれるでしょう。ロイヤリティの高い顧客からの反応が良ければ、そのレビューを他の顧客へのプロモーションに活用することもできます。

Early access to products email — VIP顧客向けの製品先行アクセス

これは物理的な製品とソフトウェア製品の両方に有効です。例えば、ソフトウェア企業であれば、長年の登録者を新機能の限定ベータテストに招待することができます。製品のフィードバックを得られるだけでなく、顧客に「自分は特別だ」と感じてもらうことで、ロイヤリティをさらに高めるという一石二鳥の効果が期待できます。

Product testing invitation email — ロイヤルカスタマーに送る製品機能のベータテスト案内

初回購入直後の顧客へのエンゲージメント。新規顧客とのコミュニケーションは、リピーターになってもらうチャンスを逃さないために重要です。最近初めて購入した顧客グループに対しては、次回の注文で使える割引クーポンや、ロイヤリティプログラムへの招待、関連製品のメリットの解説、クロスセルオファーなどをメールで送ることができます。

New customer email — 初回購入者向けの割引オファーと特典プログラムの案内

休眠顧客の維持。RFM分析を行うと、離脱の危機にある顧客グループが可視化されます。製品の再紹介や新製品の案内、プロモーションなどを通じて、彼らとの関係を再構築しましょう。

Product reminder email — 休眠中の登録者に送るリマインダー

顧客獲得を促進するRFMセグメンテーション

RFMセグメンテーションは、Recency（直近購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（購入金額）という3つの注文特性に基づいています。この手法の最大の利点は、正確なデータに基づいていることです。RFM分析で作成された顧客グループを活用すれば、戦略を誤ることはありません。ロイヤリティの高い顧客と離脱リスクのある顧客の割合を把握し、さらなる購入や信頼の獲得が見込める層を特定し、マーケティングコストを抑えるためにあえて対象外とすべき層を見極めるのに役立ちます。