RFM分析とは？顧客ランク分析の基本とCRMでの活用方法を解説
RFM分析とは
RFM分析とは、「R：最新購買日」・「F：購買回数」・「M：購買金額」の3指標で、顧客をスコアリングし、優良顧客を判定するのに用いられる顧客分析手法です。優良顧客や優良顧客になる可能性がある顧客をターゲットとし、それぞれに適した施策を実行していくことで、顧客維持と利益を期待できます。顧客のセグメンテーション方法としては最も実績がある基礎的な手法です。
R（Recency：最新購買日） 最近いつ購入しているか
F（Frequency：累計購買回数） どのくらいの頻度で購入しているか
M（Monetary：累計購買金額） いくら使っているか
RFMの条件設定
RFM分析では、各指標に基づいて顧客ランクを定義します。
具体的には、以下のようにRFM条件を設定していきます。
例えば、「累計購入金額が30回以上、累計購入金額が50万円以上、かつ直近購買日が30日以内の顧客はランク5」、つまり自社にとって最も優良顧客であると言った具合に設定します。
【RFM条件設定例】
| ランク | R（最新購買日） | F（累計購買回数） | M（累計購買金額） |
|---|---|---|---|
| 5 | 30日以内 | 30回以上 | 50万円以上 |
| 4 | 60日以内 | 10回以上 | 30万円以上 |
| 3 | 90日以内 | 3回以上 | 10万円以上 |
| 2 | 180日以内 | 2回 | 5万円以上 |
| 1 | 180日以上 | 1回 | 5万円未満 |
このように顧客をランク分けすることで、優良顧客や離反リスクのある顧客を可視化できます。
どのようにランクの条件を設定するかにより分析結果に左右するため、自社のビジネスに合った基準を設計すること重要です。
RFM分析でわかること
RFM分析を行うことで、以下のような顧客を把握できます。
- 優良顧客
- リピート顧客
- 育成対象顧客
- 休眠顧客
- 離反予備軍
例えば、「購入金額は高いが最近購入していない顧客」は離反リスクの高い顧客として抽出できます。
また、「購入回数は少ないが最近購入した顧客」は将来的な優良顧客候補として育成対象にできます。
RFM分析だけでは見えないこと
RFM分析はCRMで非常に有効な手法ですが、現在の顧客状態を把握するための分析のため、以下のような傾向は把握できません。
- 顧客がどのように変化しているのか
- 顧客ランクは上昇しているのか
- 離反に向かっているのか
そのため、CRMでは「今どのランクにいるか」だけでなく、「顧客がどの方向へ変化しているか」を把握することが重要になります。
RFM期間比較による顧客ランク変動分析
顧客ランク変動分析とは、異なる期間のRFM分析結果を比較し、顧客ランクの変化を確認する分析手法です。
例えば、R値を「直近1年間に購買実績のある顧客」と定義し、その顧客のFM分析を行います。R値をずらし異なる2期間でのFM分析をすることで、顧客ランク変動を見ることができます。
- 1年前にAランクにいた顧客は、1年後どのランクに動いているのか（その逆も可能）
- 顧客の離反（休眠）は、どのような顧客ランクを経過して離反していくのか
- 施策実施後、ターゲット顧客のランクは上昇しているのか（施策効果があったのか）
- 休眠顧客の復活の傾向はあるのか 等
このような顧客の動き（動向変化）を見ることで、ランク下降している顧客を抽出し早めの対策を施すことで顧客離反を阻止したり、また、顧客ランクごとの施策が有効だったかを計ったり、施策の立案・改善、優良顧客育成等に活用することができます。
CRMで重要なのは「ランク」だけではなく「変化」
多くの企業では、RFM分析によって優良顧客を抽出するところで分析が終わってしまいます。
しかしCRMの目的は顧客を分類することではありません。
重要なのは、
- 顧客がどのように成長しているか
- 顧客がどのように離反していくか
- どの施策が顧客価値向上につながるか
を把握し、次のアクションにつなげることです。
そのため、RFM分析と顧客ランク変動分析を組み合わせて活用することが重要です。
まとめ
RFM分析は、最終購買日（R）、購買頻度（F）、購買金額（M）、 の3つの指標から顧客を分類する代表的な顧客分析手法です。
一方で、CRMで成果を出すためには顧客を分類するだけでは十分ではありません。
顧客ランクの変化を継続的に把握し、
- 離反防止
- 顧客育成
- 施策改善
顧客分析・データ活用のご相談
RFM分析は顧客分析の基本手法ですが、重要なのは顧客を分類することではなく、分析結果を施策や顧客育成につなげることです。
テクノデジタルコンサルティングでは、RFM分析をはじめとした顧客分析から、顧客セグメント設計、CRM施策立案、データ活用基盤構築まで一貫して支援しています。
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更新日：2026/6/8／公開日：2007/5/14