ShopifyにおけるRFM分析とセグメンテーション：顧客とのコミュニケーションをパーソナライズする方法

RFMセグメンテーションの定義

RFM分析のすべての可能性とその機能を組み合わせると、次の定義が得られます：

RFM（最近性、頻度、金額）は、顧客を3つの主要指標に基づいてセグメント化することを可能にする顧客基盤分析手法です。これらの指標は、顧客が最近購入したか、どれくらいの頻度で購入しているか、店舗でどれだけのお金を使ったかを決定します。このアプローチにより、最も収益を生み出す最も価値のある顧客を特定し、各セグメントに特化したマーケティング戦略を展開することが可能です。

これらの指標は、顧客が再度戻ってくるかどうかを示すことができるため、採用されています。さらに重要なのは、これらの指標に対する確立された基準がないことです。各店舗はユニークであるため、他と比較されることはなく、自らの基準を独立して見つけます。

一般的に、分析プロセスは次のようになります：

1. 各指標のためにテーブルを作成します。これは、購入者に関する個人情報と、すべての側面を評価するのに役立つ列を表示します。Recencyの場合は、最後の購入からの日数。Frequencyの場合は、各購入者が行った注文の数。Monetaryの場合は、すべての注文のコスト。
2. この指標に基づいて、顧客を最良から最悪まで並べ替えます。
3. ソートされたリストを分位数に分け、つまり4つの部分に分けます。
4. 各クオンタイルのユーザーにはポイントが割り当てられます。
5. 各指標で得られたポイントを合計し、購入者を最良から最も悪いまでランク付けします。
6. 受け取ったリストをグループに分け、それぞれが購入者のブランドへの忠誠心を反映します。

分析結果に基づいて、顧客グループの数を独自に決定できます。ただし、以下のように分けることをお勧めします:

• 最良の顧客（または忠実な顧客）： 過去30日以内に店舗で購入し、4回以上の注文を行った顧客。
• 見込み顧客: 過去6ヶ月以内に2-3回の注文を行い、いつでも店舗を訪れた顧客。
• 新規顧客: 最近30日以内に店舗から1回だけ注文した顧客。
• リスクのある顧客： 6-12ヶ月前に店舗を訪れた顧客。
• 非アクティブな顧客： 12ヶ月以上前に店舗を訪れた顧客。

もちろん、この分布は条件付きですが、従う価値があります。通常、常連客は最も利益をもたらします。他のすべてはこのステータスに移行する必要があります。

RFMスコアを計算する方法

1. 次のデータを1つの表にまとめてください:

   • 購入者の名前とメール
   • 注文の総数
   • 最後の注文からの日数
   • すべての注文の合計コスト

   

2. 各指標のためにテーブルを部分に分け、降順にソートし、合計の25%ずつ4つの等しいグループに分けます。各グループは1から4のスコアを受け取ります。最良のグループには4を、最悪のグループには1を付けます。逆にすることもできます。各グループについて：

   Recency:

   

   頻度：

   

   金銭的価値:

   

3. 各指標に対する各顧客の評価を示すリストを作成します。最後の列では、得られた値を合計します。

   

   値を合計せずに、それらから三桁の数字を構築することも可能です。特定の指標の価値を強調する必要がある場合は、最初に置いてください。ただし、この評価は常に客観的であるとは限りません。

   

4. 受け取ったリストをRFMスコアでソートします。

   

   要約RFMスコアを計算するための第2のオプション:

   

   ご覧の通り、リストはわずかに異なります。これは、最初のバージョンではどの指標にも優先順位を付けなかったためです。頻度指標は、2番目のオプションでは私たちにとってより重要でした。その値が数字の百の桁を決定したため、リストの変更に影響を与えました。これは、指標の1つがあなたにとってより重要な場合のみ実施すべきです。

   アドバイス RFMスコアを計算するための2番目のオプションを選択する場合、指標を次の順序で配置することをお勧めします： 頻度 最近性 金銭的価値 この順序により、新しいバイヤーを見つけることができます。彼らはあなたから一度しか購入していないため、リストの下部に位置します。頻度の値が4または3の人々には最も注意が必要です。これらの人々は最近あなたから購入しました。彼らが再度戻ってくるかどうかは、これらのバイヤーとのさらなる接触の取り方に依存します。

5. 各リストをグループに分けます：忠実、リスクのある忠実、潜在的な忠実、新規顧客、休眠、リスクあり。

   計算の最初のバリアント：

   

   計算の第2のバリアント:

   

結果は、RFMスコア計算の第2版がはるかに詳細であることを明確に示しています。これにより、顧客をより正確なグループに分け、ニーズをよりよく定義できます。

RFM分析結果の活用方法

ShopifyストアにおけるRFM分析の意味

RFM分析により、Shopifyストアに顧客行動の詳細な画像を提供できます。さらに、ビジネスパフォーマンスに影響を与える可能性のある重要な問題を特定できます。

RFM分析の結果は、以下の問題を示す可能性があります：

• 顧客維持率の低下: 顧客の大多数が低い最近性スコアを持っている場合、これは顧客維持の問題を示している可能性があります。
• 顧客の活動が低下: 多くの顧客が低い頻度スコアを持っている場合、これはリピート購入への動機が不足していることを示している可能性があります。
• 平均チェックの減少: 低い金銭的数値は、顧客が支出を減らしていることを示している可能性があり、販売戦略の改善が必要です。

RFM分析の利点

RFM分析を使用する店舗は、多くの利点を得ることができます。主な利点は、顧客の流出を防ぐ可能性です。購入をやめるかもしれない人の割合に関する情報があります。適切な連絡方法を選択すれば、顧客が離れないようにすることができます。

RFM分析には、ビジネス結果を改善するのに役立つ他の利点があります：

• ターゲットマーケティングの改善。 RFMデータに基づく顧客のセグメンテーションのおかげで、広告キャンペーンをより効果的に設定できます。
• マーケティングコストを削減します。 RFM分析により、最も価値のある顧客に焦点を当てることができるため、結果をもたらさないマスマーケティングキャンペーンに費用をかけることを避けられます。代わりに、最も潜在能力のある顧客に投資します。
• 顧客の忠誠心を高める。 RFM分析に基づくパーソナライズされたアプローチは、顧客の忠誠心を高めるのに役立ちます。特別なオファーや店舗からの注目を受ける顧客は、協力を続ける動機が高まります。
• ビジネスの収益性を向上させる。 データとリソースをより効率的に使用することで、店舗は最も利益のある顧客に努力を集中させることで、より良い財務結果を達成できます。

なぜShopifyにおけるRFM分析が重要なのか？

RFM分析のおかげで、Shopifyストアは顧客とどのように、いつ最も効果的にコミュニケーションをとるべきかを正確に理解できます。これにより、無駄な大規模キャンペーンを避け、主要な収入をもたらす最も価値のある顧客に焦点を当てることができます。このようにして、企業はマーケティング投資を最適化し、広告キャンペーンのコストを削減し、その効果を高めることができます。

差異

RFMとコホート分析は顧客基盤分析という同じ目的を持っていますが、異なる方法で機能します。RFMは各顧客の個別の行動に焦点を当てる一方で、コホート分析は特定の期間に購入した顧客のグループを分析します。両方のアプローチを組み合わせることで、顧客行動の包括的な理解を得て、長期的なビジネス開発戦略を構築できます。

使用例

各タイプの分析には目的があります。時には一方を使用する方が良い場合もあれば、別の方が良い場合もあります。

RFM分析は以下のケースで有用です：

• 大規模な顧客基盤: 多くの顧客がいて、その忠誠心を効果的に管理する必要があるとき。
• 高いマーケティングコスト： 新規顧客の獲得コストを削減し、既存の顧客の維持に焦点を当てたいとき。
• 顧客の忠誠心が低下: 顧客が店舗に戻ることが稀で、コミュニケーションを改善する方法を探しているとき。
• 売上の減少: 顧客が購入をやめた理由を理解し、Shopifyの販売レポートを使って彼らを再び呼び戻す方法を見つけたいとき。