RFM分析より顧客に共感を 顧客満足の価格戦略 商品価値を最大化し顧客満足を叶える独自の仕組みのビジネスモデル
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RFM分析より顧客に共感を

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   RFM分析より顧客に共感を   

RFM分析は1960年代にカタログ販売のレスポンス向上の為に、アメリカの通信販売業を中心に広まったといわれますが、本サイトはこの利用履歴を基に顧客の共感を得る事に利用が出来ないか? を志向しています。

  1.RFM分析

 1.RFM分析とは

元々米国でのRFM分析の目的は見込の無い顧客に対するカタログ送付費用の無駄な経費を削減する為、考え出された方法です。
 データベースマーケティングにおいては、RFMデータを使用し顧客の利用購買行動・利用履歴から、優良顧客のセグメンテーションなどを行う顧客データ分析の最も基本的なもので、日本では一般的に顧客分析手法として顧客デシル分析と共にRFM分析が良く利用されております。

 代表的なジェリコ・コンサルティングの「RFMセルコード法」は最新購入日(Recency)、累計購入回数(Frequency)、累計購入金額(Monetary)の3つの軸を中心に例えばスーパーマーケットの場合それぞれ1から5までの5段階に設定し、3次元の合計125個のセルを用意し、それぞれのセルに1-1-1から5-5-5までの番号を振り、定期(毎月)的に顧客の利用履歴を管理すると、顧客は125のいずれかのセルに分類できます。この時点での、555の顧客が最も店舗にとって優良度の高い贔屓客と云う事です。つまり店舗における顧客の優良度を把握する事が可能な訳です。

 又夫々の業界により特殊な事情や傾向がある為、顧客の分析と言っても同一基準では実体とずれる場合があります。その為、業種・業態により実態に合う様、分類セル数や各重み付けの設定基準が違ってきます。レストランやショッピングセンターでは7段階の場合も考えられます。又小売雑貨店のように場合によっては累計購入回数(F)を考慮せず、最新購入日(R)と累計購入金(M)で判定するケースもあります。実際の運用において自社に合った考慮が望まれます。

 2.RFMデータから分かる事・分からない事

さてこのRFMデータを販売予測に使用できないか? という発想は自然な考えです。
しかしながらRFMデータを使用し計量分析手法にて来客予測をサポートする顧客来店予測・購買動向予測等の予測ソリューションがありますが、高い確率で予測が可能と云えども参考程度に留めるべきです。

ここでRFMデータから分かる事とRFMデータでは分からない事について考えて見ましょう。

RFMデータではあくまでも過去の実績データの為、店舗への貢献度つまり顧客優良度に関しては確実に顧客を判定できます。又販売実績データを多変量解析手法により、商品の購入傾向から好みのお薦め分野等までは判定が可能です。
一方社内的なRFMデータの応用ケースとして担当者(営業・実行・支援)情報を販売履歴データに付加する事により社員の営業分析にも利用可能です。これは営業の状況・販売傾向やサポート状況が判断できます。

次にRFMデータでは分からない事について考えて見ましょう。
実績の利用傾向によりどのような高度高級な予測ソリューションを用いても業者側が一番知りたい顧客が次回「いつ」利用してくれるか?は絶対判りません。いつ利用するかどうかは顧客の意思に依存している訳ですから当たり前です。
又得意客を「どのようにして」ロイヤル顧客のランクに上げていけばよいか?も同様に顧客の心の範疇の為無理です。
今後の利用の予測はある程度推測できたとしても的確に捉える事は無理と考えた方が無難です。

1.RFMデータから分かる事
 1.過去の利用実績による店舗への貢献度つまり顧客優良度。
 2.利用実績データ分析により顧客の好みや購入商品の傾向分野。
2.RFMデータでは分からない事
 1.顧客が次回「いつ」利用してくれるか?
 2.得意客を「どのようにして」ロイヤル顧客のランクに上げていけばよいか?

RFM分析からの顧客の将来の購買予測は志向の方向性が間違っています。
無理とすれば、「どのような変化球でアプローチすればよいか?」が次のテーマです。
つまりRFM分析より判った顧客優良度を取り入れた顧客本位の顧客が共感を抱く方法について見てみましょう。

  2.顧客に共感を

 1.顧客に信頼されるとは?

顧客の来店意欲や購買意欲が常に湧く顧客の心を掴む販売促進策というのは中々難しい事です。
他人から勧められてもましてや店舗からのDMやちらし等では尚更です。やはり「この店舗なら信頼でき共感できる」と顧客自身が納得・感動出来なければ共感を期待するのは無理でしょう!

ここで新顧客本位FCPでは顧客の利用実績の評価は、RFMデータを基本的に使用します。つまり最新利用日(Recency)、利用頻度(Frequency)、利用額(Monetary)これは「顧客が最近の一定期間内に、何度利用し、その利用合計額はいくらに成るか」という過去の利用実績状況を表しております。これに評価の公平性を加味すればどうでしょう。

 再度云いますがRFMデータは顧客の過去の利用実績ですから店舗への利用貢献度評価データとしては大変意味を持ちます。この点を旨く利用出来ないか!これがヒントです。

ではどのような観点からアプローチをすればよいのか?
まず店舗が顧客から信頼され共感・納得してもらうとはどういうことかについて考えて見ましょう。

それは注文の確認メールやサンキュウレターで培われるものではありません。こう云うフォローも顧客から信頼される大事なことですが、それよりもっと重要な事は顧客の利用に対する感謝の気持ちを顧客に伝え、顧客自身の心を動かし感動を生み出す仕組みを構築する事です。

つまりどういう事ですか?

 2.顧客の共感を得る為に

それはもっと具体的に云うと店舗の収益に対する顧客の貢献度を店舗基準で把握し、「店舗では『お客様である貴方の利用のお蔭でこれだけ利益を上げる事が出来ましたのでこのランクに格付けします』旨、当該顧客に開示し、顧客の評価を公正に手数料率に反映し、販売価格の価格決めをする事」です。

これが顧客に対する感謝の証であり、これにより顧客の心を動かす感動が生まれ、店舗の思いが伝わる事により、販促策にも勝る顧客の絶対的な信頼を得る事が出来るのです。

そしてこの個々のお客さんの貢献度を把握する為には

1.顧客の利用実績を公平・公正に評価・格付する事。
2.次回の利用時にこの評価結果の格付けを販売価格に反映する事。


 顧客の信頼・共感を得る為には、何といっても公平に・公正に評価する事に尽きると思います。

販売価格については例えば「販促策のポイント5百点で5百円を値引充当する」という意味ではなく、販売価格に直接反映する事です。そうすれば他店には浮気せず、自然と次回も利用して戴ける事になります。

顧客自身の共感によりどうせ利用するなら「次回も信頼でき納得できる貴店を利用したい」と云う事になり、これが最終的には離反率の逓減に繋がるのです。


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