【2025年最新】RFM分析とは？顧客を見極めるマーケティングの最前線を解説！

どんなに良い商品を開発しても、それを「誰に」「どんなタイミングで」「どう伝えるか」を間違えれば、売上にはつながりません。そうした状況でマーケティングの現場に導入されているのが「RFM分析」です。

この記事では、RFM分析の基礎から実践方法、メリットと注意点、具体的な活用事例まで、経営学を学ぶ学生にも理解しやすい形で解説します。

RFM分析とは？

RFM分析とは、顧客の購買行動を「Recency（直近の購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（累計購入金額）」の3つの指標に基づいて数値化・分類し、顧客をセグメントごとに最適な施策でアプローチするための分析手法です。

• Recency（最終購入日）：最後に商品やサービスを購入したのはいつか
• Frequency（購入頻度）：一定期間内に何回購入したか
• Monetary（購入金額）：累計でいくら支払っているか

この3指標を使うことで、優良顧客、新規顧客、離反顧客などのグループを明確に分類でき、戦略的なマーケティング施策が可能になります。

RFM分析に必要な顧客データとは？

RFM分析を行うためには、以下のような具体的なデータ項目が必要です。

• 顧客ID：1人の顧客を特定できるID
• 購入日：各取引の日付（最終購入日を抽出するため）
• 購入金額：1回ごとの取引金額（累計金額を算出するため）
• 取引回数：一定期間内の購入履歴から算出（購入頻度に使用）

これらのデータは、ECサイトの購買履歴データベースやPOSシステムから抽出できます。

RFM分析の基本手順

1. 課題の設定と仮説の立案

まず、自社が直面しているマーケティング課題を明確にし、RFM分析によってどのように改善できるか仮説を立てます。

具体例：最近、リピーターが減ってきた → 「Recencyが古い顧客に再アプローチすれば再購入が見込めるのでは？」

2. データの収集と整備

先述の4項目（顧客ID、購入日、購入金額、取引回数）を基に、正確なデータを整備します。特に、購入日が誤っていたり、顧客IDが重複していたりすると、分類に大きなズレが生じるため、事前確認が不可欠です。

3. スコアリングと分類

R・F・Mの各指標に対して、データの分布に応じてスコア（例：1～5段階）を設定し、顧客をグループに分類します。たとえば、R5F5M5は超優良顧客、R1F1M1は休眠顧客といった分類が可能です。

4. セグメントごとの施策立案と実行

分類された顧客に対して、それぞれに最適なアプローチを企画・実行します。全顧客に一律施策を打つのではなく、グループごとにメッセージや提供価値を変えることがポイントです。

5. 効果測定と改善

施策の効果を定量的に評価し、再購入率やクリック率などを指標に、次の施策へと改善サイクルを回します。定期的にRFM分析を繰り返すことで、継続的な改善が可能になります。

RFM分析のメリット

顧客をデータで“見える化”できる

RFM分析では、「なんとなく売れている」ではなく、具体的な数値で顧客の状況を把握できます。これにより、感覚では見えなかった“本当に重要な顧客層”が浮き彫りになります。

たとえば、購入頻度は少なくても一度の購入金額が高い顧客が実は最も利益をもたらしていた、という事実に気づけることもあります。

顧客に合わせた施策でマーケティング効率が上がる

全員に同じ広告を出すのではなく、顧客のステータスに応じた施策を展開できるため、反応率が向上し、無駄なコストも削減されます。

具体例：離反しそうな顧客には割引クーポン、優良顧客には限定商品など、ピンポイントな対応が可能になります。

LTV（顧客生涯価値）向上に直結する

RFM分析を活用すると、顧客の購入タイミングを見計らって継続購入を促すことができるため、1人の顧客から得られる利益（LTV）を最大化する戦略を構築できます。

RFM分析の活用事例

休眠顧客の掘り起こし施策

事例：アパレルECサイト
過去1年以内に購入がなく、かつ過去の合計購入金額が1万円以上（R1F1M3）の顧客に、限定復帰キャンペーンを展開。

施策内容：

• 「またお会いしたくて」キャンペーンメール送信
• 再購入で30％オフになるクーポンを配布
• メール開封後3日以内に購入で、送料無料特典も追加

この結果、該当顧客の13.5％がサイトを再訪し、8.1％が再購入を実施。再アクティブ化率としては大成功となった。

RFM分析の注意点

ライフスタイルや感情は捉えられない

RFMは行動データに特化しているため、「なぜその顧客が買わなくなったのか」まではわかりません。顧客の気持ちやライフスタイルの変化は別途アンケートやインタビューなどで把握する必要があります。

一時的なイベントに引きずられるリスクがある

セールや福袋など、一時的なプロモーションがスコアを大きく左右することがあります。そのため、イベント前後でデータを分けて扱うなどの工夫が必要です。

購入頻度が少ないビジネスには向かない

不動産、車、結婚式場など、高額で一度きりの購入が前提のビジネスモデルでは、RFM分析の効果は限定的です。その場合は、別のセグメント手法（価値観別、ペルソナ設計など）との併用が必要になります。

まとめ

RFM分析は「なんとなく顧客に施策を打つ」という非効率から脱却し、数字に基づいた戦略的なマーケティングを実現する手法です。顧客を正しく理解し、的確なメッセージを届けることで、リピート率、顧客満足度、売上すべてを向上させることができます。ぜひ活用してみてください！

プロフィール

天野遼

先進理工学部電気・情報生命工学科 なぜ「あの商品」が売れるのかを解明するためのデータ分析の知識を執筆