RFM分析ツール

RFM分析とは？3つの指標で購入傾向を整理する方法

RFM分析は、最後に購入した時期・購入回数・購入金額を使って顧客を分け、誰にどんな案内をするか考える方法です。

RはRecency（購入の新しさ）、FはFrequency（購入頻度）、MはMonetary（購入金額）を表します。同じ10万円を購入した顧客でも、先週まで何度も買っていた人と、1年前に一度買った人では、確認したいことが違います。このツールはRとFをそれぞれ5段階に分け、25マスの地図として表示します。Mは独立した3段階で残し、金額で対象を絞れます。

RFM分析の計算式と集計期間

Rは基準日から最終購入日までの日数、Fは集計期間の購入回数、Mは同じ期間の購入額の合計です。

期間の長さは商品の購入周期を踏まえて決め、すべての顧客で統一します。日用品と数年ごとに買い替える商品では、同じ「半年間の購入なし」でも意味が違います。本ツールは初期期間を過去約2年にしていますが、推奨期間ではありません。対象期間に1回以上購入した顧客が対象で、期間中に購入のない顧客や購入前の見込み客は含みません。

RとFの5段階はどう分ける？

Rは購入からの日数が短い順、Fは購入回数が多い順に5〜1へ分けます。境目は自社で変更できます。

たとえば最終購入から30日、購入回数10回ならR5・F4で、地図の左上側に入ります。31日ならR4へ変わります。同じ値の顧客は同じ区分に入れ、人数を5等分するために同点を分割することはありません。各区分の数字を足して総合点を出すこともありません。

顧客層の意味と、次にすること

25マスを6つの顧客層にまとめると、購入状況と働きかけの候補を一緒に確認できます。名称と区切りは本ツールの整理方法です。

地図は上ほど最近、左ほど回数が多い配置です。マスを押すとその区分の顧客を、顧客層のボタンを押すと複数マスをまとめて一覧にできます。表の右端と下端は合計人数です。Mで絞ったときは合計も対象顧客だけになり、全顧客数とは分けて確認できます。

「優良顧客」「新規顧客」「離反顧客」との違い

RとFだけでは利益の大きさ、初回購入、離反の確定までは分かりません。本ツールでは購入状況を表す呼び名を使います。

「継続購入層」は最近何度も購入している層で、利益が大きいとは限りません。「少回数購入層」は初期基準では期間内1回の購入ですが、期間より前に購入していた可能性があります。「長期未購入層」も通常の買い替え周期が長ければ、離反していない場合があります。顧客の価値や状態を確定する際は、粗利・契約状況・初回購入日などの別情報を確認してください。

M（購入金額）は何に使う？

Mは同じ購入傾向の中から、購入額の大きい顧客などを絞る指標です。RやFとは独立して確認します。

初期値はM3が100,000円以上、M2が30,000円以上100,000円未満、M1が30,000円未満です。たとえば再購入を促したい層のM3に絞り、過去の購入品や商談履歴を確認する使い方ができます。ただしMは売上額であり利益ではありません。値引きや提供コストが大きい顧客の収益性は、粗利などを別に確認します。

自社に合う分類基準の決め方

購入周期・単価・集計期間をもとに境目を設定し、実際の顧客がどう分かれるかを見ながら調整します。

まず通常の購入間隔と、よく購入する顧客の回数・金額を確認します。特定のマスにほぼ全員が集まったら、基準が実態とかけ離れていないかを点検してください。一方、分布を均等にすること自体が目的ではありません。「フォロー対象を決める」などの目的に照らして、担当者が行動に移せる分け方を選びます。前月と比較するときは同じ集計の長さ・定義・基準を保ち、変更した場合は記録を残します。

Excelから貼り付けるための準備

顧客ごとに1行へ集計した4列を、見出しごと貼り付けます。購入明細の行をそのまま使わないことがポイントです。

1. 対象期間の購入明細を取り出し、キャンセルや返品を含めるかを統一します。
2. 顧客IDごとに最終購入日・注文数・購入額合計を集計します。1注文が複数商品に分かれる場合は注文IDの重複を数えません。
3. 見出しを「顧客ID・最終購入日・購入回数・購入金額」の順にそろえます。日付はYYYY-MM-DD、金額は円で統一します。
4. 本ツールの期間を元データに合わせて分類し、対象顧客のCSVまたは全件コピーで結果を保存します。

本ツールの日付欄を変えただけでは、貼り付け済みの回数・金額は再集計されません。元データも同じ期間で作り直してください。重複ID・実在しない日付・不正な数値がある場合は行番号を表示し、直すまでは結果を出しません。CSVには期間、分類基準、顧客層の説明、次の行動も残します。

RFM分析の限界と確認したいこと

RFMが示すのは過去の購入実績です。今後の購入確率や、案内による売上増加を保証するものではありません。

満足度・閲覧行動・競合への切り替え理由は分かりません。購入頻度の低い商材や契約更新型のサービスでは、契約期間や利用状況も合わせて見ます。層ごとの施策を行った後は、同条件で反応や購入実績を確認し、分類が次の判断に役立ったかを振り返ってください。

RFM分析用のExcel入力テンプレート

4列の入力欄と3件の架空の記入例が入った、登録不要のExcelテンプレートです。自社の集計済みデータに書き換え、見出しとデータを上のツールへ貼り付けて分析してください。Excelファイル自体には分類の計算機能はありません。

登録・メールアドレスは不要です。ファイル内の(例: )を自分の内容に書き換えて使ってください(社内利用・改変は自由です)。

出典・参考資料

• Salesforce：RFM分析の基本手法（3つの指標と基準設計）
• Shopify：RFM Analysis（購入行動による顧客分類）
• Adobe Commerce：RFM Analysis（顧客別の最終注文・回数・金額の扱い）