今日は、通販サイトのリピート対策において分析の第一歩とも言える「RFM分析」のお話です。
通販サイトをオープンし、集客施策を実施して新規顧客を集めていくうちに顧客情報が溜まってくると思いますが、この顧客情報には色々なデータが含まれています。
✅初回に何を買ったか。
✅２回目の購入引き上げ率は？
✅初回に買う商品で一番売れているものは？？
・・・etc
などなど数え上げればきりがありませんが、どのようなリピート施策をすれば効果的なものになるのか・・・。
というのを判断するために必要なのが、先日同梱物の記事でもご紹介した「顧客管理（CRM）」なのですが、このCRMを行う上で基本的に必要となる情報が今回ご紹介する「RFM分析」なのです。
RFM分析とは・・・
1顧客の
R（recency:最新購買日or最終購入日）いつ買ったか、最近購入しているか
F（frequency:累計購買回数）どのくらいの頻度で買っているか
M（monetary:累計購買金額）いくら使っているか
という情報をまとめたものになります。
この情報がまとまると何が良いのか・・・、
ズバリ！「優良顧客ランキング」を作成することができます。
同梱物や、フォローメールの回にもご紹介しましたが、顧客に「特別感」「えこひいき感」を与えるためには、全員に画一的なサービスをしていたら絶対に顧客には響きません。
そんな時、このRFM分析表があれば顧客のランキング別にメール、DMなどの「接客」をすることができ、より密着した顧客対応が可能になります。
例えば・・・
【R】の数値が低い（最後の購入から日にちが経っている）場合でも、【F】や【M】の値が高い顧客などは、潜在的顧客になりえますので、掘り起こしのためのDM、再来店を促すメルマガなど、の集客戦略を立てることができます。
また同様に、【M】の値が低くても【F】や【R】の値が高ければリピート率が高い優良顧客と判定することができますので、いつも購入している商品にオススメの同梱商品を紹介したり、まとめ買いなどの客単価アップが見込める施策を打つことができます。
このように、RFM分析からわかる情報は顧客分析の基本となる情報です。
自社の顧客属性はどのようなレンジの顧客層が多いのか、またどのような顧客層を狙っていきたいのかを明確にするために是非ともこのRFM分析表を活用してみてください。
最後に１つ参考程度に、食品通販でリピート率（離脱客）の判定をする際の【R】基準値ですが、概ね「400日前後」と設定するショップさんが多いようです。
というのも、食品通販サイトの場合どうしてもギフト期の需要は高くなります。
つまり、毎年１回だけ「お中元」「お歳暮」を自社で購入されている顧客がいる可能性がある。ということです。
この場合、リピーターの基準値を365日間と設定してしまいそうですが、１点問題があります。
例えば、去年7/1に商品を購入したお客様が、今年は7/31日に商品を購入したばあい、365日の設定をしていると、「離脱客」とみなされ初回購入者として判定されてしまします。
ですが、顧客側からすれば、年に１回でも購入していれば「リピーター」の感覚はあるはずです。
そのような顧客に一見さんと同じ対応をしてしまうと、ネットショップの接客としては０点です。
職員通販の場合は、このような「ズレ」を計算した上でリピート期間を設定する必要もありますので、自社の分析の際にお役立ていただければと思います。
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