洗練されたオペレーション: RFMを使用してユーザーをセグメント化する

RFM モデルは使い方が難しいものではなく、誰でも使えるモデルです。応用範囲が広く、業務、営業、マーケティングなどに活用できます。

今日は、RFM モデルと、ユーザー分析に RFM モデルを使用する方法について紹介します。

RFMモデルは使い方が難しくなく、誰でも使えるモデルです。応用範囲が広く、インターネット運用、 eコマース運用、営業、マーケティングなどの業務で活用できます。

1. RFMモデルの紹介

1. RFM モデルは、ユーザーの価値と収益性を便利かつ迅速かつ効果的に定量化できる、多くの顧客関係管理 (CRM) 分析方法の 1 つです。

2. RFM モデルには、 Recency (最後の取引からの時間)、Frequency (取引頻度)、Monetary (取引金額) の 3 つの要素があります。

R値（最後の取引からの時間）

ユーザーの最後のトランザクションからの経過時間。間隔が短いほど、値は大きくなり、これらの顧客はアクティビティに反応する可能性が最も高いグループになります。

F値（取引頻度）

限られた期間内にユーザーが行った購入の数。最も頻繁に購入する顧客は、満足度と忠誠度が最も高い顧客でもあります。

M値（取引金額）

ユーザーの取引金額は、累積取引金額と平均取引金額に分けられ、目的に応じて異なるデータソースを使用してモデリングおよび分析できます。

3. 3つの価値の指標に基づいて、次の8つのカテゴリーに分類できます。

R値、F値、M値の平均をそれぞれ計算し、ユーザーのデータに基づいて対応する顧客タイプを入力します。 「↑」は値が平均より大きいことを示し、「↓」は値が平均より小さいことを示します。

2. RFMモデルを使用してユーザーをセグメント化する

1. 1次元解析

名前が示すように、1 次元とは、 RFM の 3 つのカテゴリのいずれかを使用してユーザー分析を実行することを意味します。非常に正確なデータが必要ない場合、1 次元分析を使用して迅速な意思決定を行うことができます。比較的少量のデータや特定のユーザーにも適しています。

たとえば、M 値のみを使用して層別化する場合、ユーザーを低消費ユーザーと高消費ユーザーに分けたり、低レベル、中レベル、高レベルなどに分けることができます。よく知られている「 80/20 ルール」（「パレートの法則」としても知られる）は、かつて次のように説明していました。企業の収益の 80% はユーザーの 20% から得られるため、一部の活動では、支出額の多いユーザーに優遇措置を与えることができます。

2. 2次元解析

場合によっては、分類に 3 つの R FM カテゴリのうち 2 つだけを使用する必要があります。たとえば、平均注文値が 1 つのe コマースストアの場合、すべての M 値が類似しているため、R 値と F 値に基づいて分類分析を実行するだけで済みます。

以前のケースの 1 つを使用してデモンストレーションを行ってみましょう。

表内のデータ分類は厳密なものではありません。自社の業務を分析し、適切なデータを選択するよう調整する必要があります。

このような表を通じて、ユーザーの状況を非常に明確に知ることができます。

• 象限 1 のユーザーは失われたユーザーであり、無視できます。
• 右上の象限に近いほど、ユーザーの質が高く、購買力と忠誠心が高くなります。
• 象限 1 ～ 5 のユーザーは、一度購入すると象限 10 のユーザーになります。同様に、象限 16 ～ 20 のユーザーは、再度購入すると象限 25 のユーザーになります。

次のステップは、異なる象限のユーザーに対して異なる対策を採用し、呼び戻すべきユーザーを呼び戻し、放棄すべきユーザーを放棄し、主要ユーザーへの攻撃に火力を集中することです。その後、調整、試行、最適化、要約、最適化を繰り返して、最適な解決策を見つけ出します。

3. 3次元解析

2次元解析をうまく理解できれば、3次元解析は難しくありません。前の解析をベースに次元を追加するだけです。

3 つの次元すべてで 5 つのカテゴリを使用する場合、最終的には 5X5X5 = 125 の象限が存在することになりますが、これは多すぎませんか? と多くの人が尋ねます。

実際の応用では、そこまで細かく象限を分ける必要はなく、企業の事業状況に応じて検討すればよいでしょう。たとえば、R と FM がそれぞれ 2 つの値を持つ場合、合計で 8 つの象限があります。R:F:M=3:3:3 の場合、27 の象限があります。

RFM モデルはアイデアと方法を提供するだけです。それを使用する人は孤立して作業することはできません。まず会社のビジネスを理解し、ユーザーについてある程度理解する必要があります。このようにしてのみ、RFM モデルの役割を最大限に高めることができます。

皆様ありがとうございました。

出典:劉秋平