顧客セグメンテーションを成功させるためのRFM分析

このページでは、 RFMについて学ぶために必要なすべてを学ぶ。

基本に加えて、あなたも学びます自分のビジネスにRFMモデルを適用する方法。

RFM分析とは何ですか？

RFM（ Recency、Frequency、Monetary ）分析は、行動ベースの顧客セグメンテーションのための実証済みのマーケティングモデルです。 トランザクション履歴に基づいて顧客をグループ化します。つまり、最近、どのくらいの頻度で、どれだけ購入したかです。

RFMは、顧客をさまざまなカテゴリまたはクラスターに分割して、プロモーションや将来のパーソナライズサービスに反応する可能性が高い顧客を特定するのに役立ちます。

最新性、頻度、および金銭的分析とは何ですか？

単一のパラメータに基づいて顧客を評価するだけでは不十分です。

たとえば、最も多くを費やしている人があなたの最高の顧客であると言うことができます。 私たちのほとんどは同意し、同じように考えています。

ちょっと待って！ 一度だけ購入した場合はどうなりますか？ それとも非常に昔ですか？ 彼らがあなたの製品をもう使用していない場合はどうなりますか？

それで..彼らはまだあなたの最高の顧客と見なすことができますか？ おそらくそうではありません。

1つの側面だけで顧客価値を判断すると、顧客ベースとその生涯価値の不正確なレポートが得られます。

そのため、RFMモデルは、3つの異なる顧客属性を組み合わせて顧客をランク付けします。

最近購入した場合は、より高いポイントを獲得します。 何度も購入するとスコアが高くなります。 そして、彼らがより多くを費やした場合、彼らはより多くのポイントを獲得します。 これらの3つのスコアを組み合わせて、RFMスコアを作成します。

最後に、これに基づいて顧客データベースをさまざまなグループにセグメント化できます最新性–頻度–金銭スコア。

RFMモデルを使用したRFM顧客セグメントの分析

RFMモデリングを使用してさまざまなタイプの顧客セグメントを作成できますが、ここでは11のセグメントをお勧めします。

これらの各セグメントに既存の顧客の何パーセントが含まれるかを考えてください。 そして、推奨されるマーケティング活動があなたのビジネスにどれほど効果的であるかを評価します。

反対側：Eメールマーケティングの繰り返しの悲しい話

この場合を考えてみてください…

キャロルは、コンテンツ、デザイン、件名、召喚状、ソーシャルメディアリンクなど、完璧なメールニュースレターを作成しました。彼女は、優れたコンバージョン率を期待してニュースレターを送信しています。 彼女の暗算は、3500人の顧客に対して「低い」10％のレートで変換したとしても、数時間以内に数千ドルも豊かになると考えています。

10分..30分..2時間..8時間経過します。 しかし、結局のところ、リンクと1回の販売をクリックしたのはわずか1.5％の人です。

とても残念ですね。

彼女は何を逃したのですか？

キャロルはすべてを完璧に行いました、 1つを除いて–ターゲティング。

彼女はみんなに同じメールを送った。

私はあなたが同意すると確信しています： さまざまな顧客がさまざまなメッセージに反応します。

価格に敏感な顧客は割引オファーを取得しますが、定期的にあなたから購入する人は、新製品の発売にのみ興奮する可能性があります。

それがキャッチです！

オーディエンスの100％にリーチするのではなく、ビジネスにとって最も収益性の高い特定の顧客グループのみを特定してターゲットにする必要があります。

テーブルに金を残しています…

私たちのほとんどはキャロルにさえ近づいていません。

オンラインコマース、小売、ダイレクトマーケティング、B2Bのいずれの場合でも、私たちのほとんどは日常の雑用で忙しく、マーケティングに十分な時間を費やしていません。 私たちのマーケティングキャンペーンは急いでおり、コピーライティングが不足しており、プロのデザインが不足しており、コンバージョンの追跡や改善に十分な注意を払っていません。

もちろん、私たちはそのすべてをやりたいと思っています。 しかし、私たちはしません。

顧客をもう少しよく理解し、より関連性の高いキャンペーンを送信した場合はどうなりますか？

私たちの成功率ははるかに高くなることを約束します。

私たちはより多くのお金を稼ぐだけでなく、お客様もより幸せで忠実になります。

まだ納得していませんか？ 数分で到着します。

RFMセグメンテーションの利点：RFM分析が非常に役立つ方法は次のとおりです…

顧客グループに合わせたメッセージを送信すると、はるかに高いコンバージョンが生成されます。

当たり前じゃないですか？

すべてのマーケティングキャンペーンでは、最初にターゲットセグメントを選択し、次にそのオーディエンスの共感を呼ぶ販促資料を作成してから、ペダルを金属に当てる必要があります。

残念ながら、私たちのほとんどはそうしません。

そこでRFM分析が非常に役立ちます。

RFMを使用すると、顧客グループを簡単に識別できます。

RFMセグメンテーションは、ビジネスに関するこれらの質問に簡単に答えます…

• 私の最高の顧客は誰ですか？
• どの顧客が混乱の危機に瀕していますか？
• より収益性の高い顧客に転向する可能性があるのは誰ですか？
• あなたがあまり注意を払う必要のない失われた顧客は誰ですか？
• どの顧客を維持する必要がありますか？
• あなたの忠実な顧客は誰ですか？
• 現在のキャンペーンに反応する可能性が最も高い顧客グループはどれですか。

実証済みの有効性–数十年にわたる学術および産業研究

RFMには数十年の実績があります。 それは流行やマーケティングの仕掛けではありません。 これは科学的に証明されたプロセスです。

まず第一に、それはパレートの法則に基づいています–一般に80-20ルールと呼ばれます。

パレートの法則によると、結果の80％は原因の20％からのものです。

同様に、 20％の顧客が総収益の80％に貢献しています。

一度使った人はまた使う可能性が高くなります。 大きなチケットを購入する人は、それらを繰り返す可能性が高くなります。

パレートの法則は、RFMモデルの中核です。 顧客の重要なセグメントに注力すると、投資収益率が大幅に向上する可能性があります。

ダイレクトマーケティング、データベース/カタログビジネスにルーツ

RFMの概念は、1995年にBultとWansbeekによって最初に導入されました。これは、カタログマーケターによって効果的に使用され、印刷と配送のコストを最小限に抑えながら、収益を最大化しました。

コンピュータ化の人気の高まりにより、顧客と購入の記録がデジタル化されたため、RFM調査の実行がさらに容易になりました。 Blattbergらによる広範な研究。 2008年に、マーケティングデータベースに適用した場合のRFMの有効性が証明されました。 他の多くの学術研究でも、RFMがマーケティングコストを削減し、収益を増加させることが承認されています。

ウィンザーサークルは、小売顧客にRFMを使用して大きな成功を収めたと報告しました。

• Eastwoodは、メールマーケティングの利益を21％増加させました
• ロクシタンは、電子メールあたり25倍の収益を見ました。 25％ではなく25回…
• Frederick's of Hollywoodは、キャンペーンで6〜9％ものコンバージョン率を記録しました

あなたが今あなた自身のビジネスのためのRFM分析の有用性について確信していることを願っています。

それでは、これらすべての結果の背後にある計算に取り掛かりましょう。

RFMスコアを計算する方法は？ –RFMスコアの計算が簡素化

顧客データベースのRFMスコアを計算する方法を知りたいですか？ 方法は次のとおりです…

各顧客の詳細がいくつか必要です。

• 顧客ID/メールアドレス/名前など：それらを識別するため
• 最後の購入からの日数としての最新性（R）：最後の購入は何日前でしたか？ 今日から最新の購入日を差し引いて、最新の値を計算します。 1日前？ 14日前？ 500日前？
• トランザクションの総数としての頻度（F） ：顧客は当店から何回購入しましたか？ たとえば、ある期間に10件の注文をした場合、その頻度は10です。
• 合計金額としての金額（M） ：この顧客はいくつの$$（または計算の通貨）を使用しましたか？ 繰り返しますが、2年間に制限するか、またはすべての時間をかけてください。 M値を取得するには、すべてのトランザクションからの金額を合計するだけです。

RFM分析の例

顧客のRobertJohnsonを考えてみましょう。彼は3日前に最後に注文し、現在までに合計6件の540ドル相当の注文をしました。

RFMスコア式の適用

購入履歴からRFM値を取得したら、 顧客ごとに、最新性、頻度、および金銭的価値に1から5までのスコアを割り当てます。 。 5は最高/最高の値であり、1つは最低/最低の値です。 最終的なRFMスコアは、個々のRFMスコア番号を組み合わせることによって簡単に計算されます。

RFM値とRFMスコアは異なることを忘れないでください。 値はその顧客のR/F / Mの実際の値であり、スコアは値に基づく1〜5の数値です。

下の表を見てください。 スコアを計算するには、最初に値を降順（最高から最低）に並べ替えます。 15の顧客と5つのスコアがあるため、最初の3つのレコードに5のスコアを割り当て、次の3つのレコードに4のスコアを割り当てます。 全体的なRFMスコアについては、顧客のR、F、およびMスコアを単純に組み合わせて3桁の数値を作成します。

注：最新の購入はより良いと見なされるため、より高いスコアが割り当てられます。

したがって、 最近購入し、頻繁に購入し、多くを費やしている顧客には、555 – Recency（R）– 5、Frequency（F）– 5、Monetary（M）–5のスコアが割り当てられます。彼らはあなたの最高の顧客です。 この場合、Ammar Fahadではなく、Alexander Diesel –最も高い支出者です。

もう一方の極端な例は、顧客の支出が最も少なく、購入がほとんどなく、かなり前のことです。スコアは111です。Recency（R）– 1、Frequency（F）– 1、Monetary（M）– 1. Andy Smithこの場合。

理にかなっていますよね？

ここで、スコアごとに3つのグループを作成した理由を簡単に説明します。

1〜5のスケールでRFMスコアを計算する方法は？

さまざまな企業が、RFM値を1から5のスケールでランク付けするために、さまざまな方法のrfm式を使用する場合があります。ただし、最も一般的な2つの方法を次に示します。

方法1：単純な固定範囲

例：

誰かが過去24時間以内に購入した場合は、5を割り当てます。過去3日間で、スコアを付けます。4.当月以内に購入した場合は3を割り当て、過去6か月間に2を割り当て、それ以外の場合は1を割り当てます。

ご覧のとおり、各スコアの範囲を自分で定義しました。 範囲のしきい値は、ビジネスの性質に基づいています。 このように、頻度と金額の範囲も定義します。

このスコアリング方法は、個々のビジネスによって異なります。これは、最新性、頻度、および金銭的価値に対して理想的と見なされる範囲を決定するためです。

しかし、RFMスコアのこのような固定期間/範囲の計算には課題があります。

ビジネスが成長するにつれて、スコア範囲を頻繁に調整する必要があります。

定期支払いビジネスがあるが、支払い条件が異なる場合（月次、年次など）、計算は正しくありません。

方法2：五分位–利用可能な値に基づいて5つの等しいパーツを作成します

学生時代を思い出してください。 用語がありました–数学のパーセンタイル。 パーセンタイルは、特定の観測値以下に該当する値のパーセンテージです。

これを明確に説明するMathIsFun.comのグラフィックを次に示します。

五分位数はパーセンタイルに似ていますが、データを100の部分に分割する代わりに、5つの等しい部分に分割します。

パーセンタイルを理解すると、五分位を理解しやすくなります。 パーセンタイルの5つの等しい範囲を作成すると、18のパーセンタイルスコアは0〜20の範囲になり、これは1番目の5分位になります。 パーセンタイル値81は、80〜100の範囲になり、したがって5番目の五分位になります。

この方法は少し複雑な計算を含みますが、固定範囲法の多くの問題を解決します。 クインタイルズは、データ自体から範囲が選択され、顧客を均等に分散し、クロスオーバーがないため、どの業界でも機能します。

クインタイルズは、RFMスコアを計算するための推奨される方法です。 。 五分位数を使用して、PutlerでRFMセグメンテーションを作成します。これは、オンラインマーチャント向けのビジネス分析およびマーケティングインサイトソリューションです。

RFMデータの視覚化

RFMのグラフィック表現は、あなたや他の意思決定者が組織のRFM分析をよりよく理解するのに役立ちます。

R、F、およびMのスコアは1〜5で、合計5x5x5=125のRFM値の組み合わせがあります。 R、F、Mの3次元は、3Dチャートに最適にプロットできます。 各RFM値に対して何人の顧客がいるかを調べる場合、125ポイントのデータを調べる必要があります。

しかし、紙やコンピューターの画面で3Dチャートを操作することはできません。 二次元の何か、描写し理解しやすいものが必要です。

RFM分析のより単純な表現

このアプローチでは、 Y軸（0から5の範囲）に頻度+金銭スコアをプロットし、X軸に最新性（0から5の範囲）をプロットします。 。 これにより、可能な組み合わせが125から50に減ります。FとMを1つに組み合わせるのは、どちらも顧客が購入する金額に関連しているため、理にかなっています。 もう一方の軸のRを使用すると、顧客との再エンゲージメントレベルをすばやく確認できます。

たとえば、サブスクリプションビジネスについて考えてみます。 月額サブスクリプションが$100の顧客の場合、年間の金銭的価値は$ 1200になりますが、月額請求のため、頻度は12になります。

一方、非定期的なビジネス、または1200ドルの年間サブスクリプションは、良好な金銭的価値を示しますが、1回の購入のために頻度は1つだけです。

どちらの場合も、顧客は等しく重要です。 そして、頻度と金銭的スコアを組み合わせるという私たちのアプローチは、RFM分析においてそれらに同等の重要性を与えます。

それをより効果的にする–RFMセグメントを作成する

50の要素を理解するのはまだ面倒です。 だから私たちはできる分析を11のセグメントに要約しますお客様をよりよく理解するために。

思い出してください。この記事の冒頭で、これらのセグメントについて説明しました。

作成方法を説明する表を次に示しますRFMスコアに基づく11の顧客セグメント。

私たちの究極のRFM分析プレゼンテーション

各セグメントに異なる色を付けると、簡単に思い出せるようになります。 また、色を賢く選択すれば、RFMの画像表現を共有して理解するのがはるかに簡単になります。

これが最終的なRFM要約レポートです。

RFMセグメンテーションとRFM分析のためのソフトウェア/ツール

顧客関係管理（CRM）への注目が高まるにつれ、RFMはマーケティングおよびビジネス分析の不可欠な部分になりました。 顧客の買い物行動を1回限り評価する場合は、手動または半自動のRFM分析を実行する必要があります。

ただし、データベースが少し大きい場合は、複雑な計算をすべて自分で行う必要はありません。

Excelを使用したRFM計算

BruceHardieとPeterFaderは、Excelを使用してRFMスコアを計算する方法について詳細なメモを書きました。 また、使用できるサンプルExcelファイルもあります。 ただし、このメモは2008年のものであり、更新が必要になる場合があります。

UMacsBusinessSolutionsのExcelテンプレートも3.99ドルで販売されています。

CogniViewのサイトにもExcelでRFM分析を設定するためのウォークスルーがあります。

私が偶然見つけたもう1つのリソースは、データ分析の愛好家であるDaveLangerによるものでした。 これは、彼がExcelを使用してRFM計算を実行する方法についての簡単なビデオです。

一部のCRMツールはRFMを実行します

RFMスコアを自動的に計算し、顧客をセグメント化できる多くのCRMソフトウェアがあります。 すでにRFMをサポートしている場合は、選択したCRMに確認してください。

Python/Rおよびその他の分析ツールを使用したRFMセグメンテーション

RとPythonは、統計分析とビジネス分析で人気があります。 独自のデータサイエンスチームがある場合は、既存のツールを使用してビジネス用のカスタムRFMモデルを作成するのが最適です。

Shopify、BigCommerce、TicTailのRFMセグメンテーション

RetentionGridは、RFM分析に特化したソフトウェアサービスです。 Shopify、BigCommerce、またはTicTailストアからデータを取り込み、RFMセグメントの美しい視覚化を表示できます。

すべてのオンラインストアのRFM分析など

プトラーは提供します包括的なRFM分析、および他の多くのビジネス分析およびレポートツールを提供します。 これはeコマース用に構築されており、主要な支払いゲートウェイおよびeコマースシステムとの自動同期をサポートしています。 Putlerは、販売、製品、訪問者など、他の多くのことに関する詳細なレポートも提供します。

PutlerのRFM分析は、カスタマーダッシュボードで利用できます。 見た目は次のとおりです。

マーケティングにおけるRFM分析

PutlerのRFM分析は、マーケターが次の質問に対する答えを見つけるのに役立ちます。

• あなたの最高の顧客は誰ですか？
• 解約率に貢献できる顧客はどれですか？
• 誰が貴重な顧客になる可能性がありますか？
• どの顧客を維持できますか？
• エンゲージメントキャンペーンに反応する可能性が最も高い顧客はどれですか？

RFMモデルのバリエーション

RFMは、顧客の行動を定量化するためのシンプルなフレームワークです。 多くの人がRFMセグメンテーションモデルを拡張し、バリエーションを作成しました。

2つの注目すべきバージョンは次のとおりです。

• RFD（最新性、頻度、期間） –ここでの期間は費やされた時間です。 視聴者/読者/サーフィン指向の製品の消費者行動を分析する際に特に役立ちます。
• RFE（最新性、頻度、エンゲージメント） –エンゲージメントは、ページで費やされた時間、訪問あたりのページ数、バウンス率、ソーシャルメディアエンゲージメントなどに基づく複合値になります。オンラインビジネスに特に役立ちます。

顧客ベース全体、またはサブセットのみに対してRFMセグメンテーションを実行できます。 たとえば、最初に地理的領域またはその他の人口統計に基づいて顧客をセグメント化し、次にRFMによって履歴のトランザクションベースの行動セグメントにセグメント化することができます。

私たちの推奨事項：単純なものから始めて、実験して、構築してください。

RFMセグメンテーションをビジネスに適用する

マーケターは、R​​FMベースのセグメンテーションを使用して、マーケティングキャンペーンへの投資収益率を何年にもわたって最適化してきました。 これは通常、前述の11のセグメント、または状況に応じて必要なその他のカスタムセグメンテーションにターゲットメッセージを送信することによって行われます。

顧客/ユーザーのセグメンテーションは、マーケティングの世界では異質なものではありません。 大手ブランドはこれをTにまで下げており、小さな男たちはレーザーに焦点を当てた戦略、つまりユーザーのセグメンテーションに焦点を当てた戦略の背後にある力に目覚めています。

コンテンツマーケティングでユーザーセグメンテーションがどのように機能するかについてのNeilPatel

より良いEメールマーケティングのためのRFMセグメンテーション

RFM分析からEメールマーケティングソフトウェア（MailChimp、キャンペーンモニターなど）でセグメント化されたリストを作成します。 次に、各セグメントで自動ドリップキャンペーンを実行します。 もし可能なら、 あるRFMセグメントから別のRFMセグメントに移動するときに、セグメント化されたリスト間での人の移動を自動化する。

オープン率とクリック率、および購入した製品に基づいてさらにセグメント化できます。 これにより、レーザーに焦点を合わせた、関連性の高い市場セグメントが得られます。 この戦略により、結果が大幅に向上します。

顧客生涯価値を向上させるRFM

顧客が生涯にあなたと一緒に費やす金額は、いくつかの要因に基づいています。 RFMは、解約率の削減、反応する可能性が高いセグメントへのアップセルとクロスセルの提供、ロイヤルティと紹介の増加、高額商品の販売など、これらの側面の多くを支援できます。

ただし、注意が必要です。 船外に出ないでください。 顧客の1つのセグメントにマーケティングキャンペーンを送信し続けると、顧客はイライラして購入をやめる可能性があります。

新製品発売のためのRFMセグメンテーション

忠実な顧客に新製品を宣伝することは、最初の牽引力とフィードバックを得るための素晴らしい方法です。 あなたはできるチャンピオンや忠実な顧客に連絡する製品を作る前でも。 彼らはあなたに何を構築し、それをどのように促進するかについての素晴らしい洞察を提供することができます。 このグループの人々はまた、あなたの製品を彼らの影響力のあるサークルに喜んで紹介します。

忠誠心とユーザーエンゲージメントを高めるためのRFM

ロイヤルティプログラムを実行する場合、潜在的なロイヤリストはあなたがターゲットにするかもしれない最初のセグメントです。 あなたはあなたの製品とサービスでの彼らの最初の経験が快適で思い出深いものであることを確認したいです。 いくつかのタイムリーなプロモーションをフォローアップすると、彼らは再び購入する可能性が高くなります。 これらの顧客に教育コンテンツを送信すると、ブランドとのエンゲージメントも高まります。

顧客離れを減らすためのRFM

At RiskとHibernatingは、特に注意を払う必要のある2つのセグメントです。 パーソナライズされた電子メールを送信するか、これらの顧客と再接続するために電話をかけます。 競合他社や代替品に失う前に、割引価格で繰り返し購入を提供したり、調査を実行して懸念に対処したりすることもできます。

マーケティングコストを最小限に抑え、投資収益率を向上させるRFM

ターゲットを絞らないマーケティングキャンペーンは高額になる可能性があります。 顧客のより小さなセグメントに焦点を合わせると、コストが大幅に削減されます。 より多くの実験を行い、データに基づいて決定を下すことができます。

実際のところ、RFMのルーツはダイレクトマーケティングにあります。 これらのキャンペーンに反応する可能性が高い顧客のみをターゲットにすることで、カタログの印刷と配送のコストを削減しました。 したがって、デジタルマーケティング、印刷物、メディアのいずれを行っている場合でも、セグメンテーションによってコストが削減され、投資収益率が向上します。

リマーケティング/リターゲティングキャンペーンのRFM

リマーケティングは、サイトに一度はアクセスしたことがあるが、現在は他のサイトにアクセスしているユーザーに広告やプロモーションを表示するスマートな手法です。 訪問した他のサイトに広告が表示されます。これにより、クリック率と全体的な効果が向上します。

RFMでリマーケティングを使用する簡単な方法は次のとおりです。 顧客のセグメント、特に最近の顧客または有望な顧客を、使用しているFacebookオーディエンスまたはその他のキャンペーン管理ソリューションにエクスポートします。 次に、そのグループの人々にプロモーションを表示します。

あなたのビジネスをよりよく理解するためのRFM

ほとんどの中小企業は彼らの顧客を完全に理解していません。 彼らは顧客の人口統計や企業統計を知らないかもしれません。 この情報を収集して理解することも、時間とコストがかかる可能性があります。

RFM分析は、 顧客の行動を理解する。 そして、それは実際の取引履歴に基づいているので、それはたくさんあります。 さまざまなRFMセグメントを見ると、自分のビジネスに関する洞察が明らかになります。 セグメントを互いに比較する方法について質問することで、 成長の大きな機会を開く。

RFM分析の使用方法–実用的な戦略

RFM分析の実行方法がわかったので、RFMセグメントを使用する方法を考えている必要があります。 さて、あなたがそれをすることができる多くの方法があります。 11のRFMセグメントのそれぞれに実装できる戦略を見てみましょう-

RFMセグメンテーション/RFM分析に関するFAQ

RFMセグメンテーションとは何ですか？

RFMセグメンテーションは、購入行動に基づいて顧客をセグメント化する方法です。 RFMセグメントを分析する際、顧客は、最新性、頻度、および金銭的価値の3つの要素に基づいてスコアリングされます。 購入履歴に基づいて顧客をグループ化します。どのくらい最近、どの頻度で、どのような金銭的価値を購入したかです。

なぜ会社はRFM分析を使用するのでしょうか？

企業はRFM分析を使用して、顧客のセグメント化、ターゲットを絞った電子メールの送信、顧客との関係の改善、ROIの向上、マーケティングの改善、マーケティングコストの削減、リターゲティングの改善、チャーンの削減などを行うことができます。 これらの実用的なアプリケーションについては、こちらをご覧ください。

RFMセグメンテーションの要約–長所、短所、推奨事項

RFM技術は、小売業者やeコマースビジネスがマーケティング投資の収益を最大化するのに役立つ、実績のあるマーケティングモデルです。

RFM分析とRFMセグメンテーションの利点

• RFMは、オンライン、小売、ダイレクトマーケティング、サブスクリプション、非営利団体など、さまざまなタイプのビジネスに役立ちます。
• さまざまな顧客セグメントを知り、最高の顧客を特定できます
• RFMは、ターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンの作成を支援します
• 顧客関係マーケティングと顧客ロイヤルティを支援します
• 他のツールと組み合わせて、詳細な顧客分析と顧客インサイトを取得します
• RFMは、ターゲティングを最適化することでマーケティングコストを削減します
• 制御されたターゲティングによる顧客からの否定的な反応を減らします

RFMのいくつかの制限：

• ほとんどの顧客が1回限りの購入者である場合は役に立たない可能性があります
• 1つの製品だけを販売し、それも1回だけ販売する場合、RFMは適切でない可能性があります
• RFMは履歴分析です。 見込み客向けではありません。
• ソフトウェア/ツールがないと、RFMスコアとセグメントの計算が複雑になる可能性があります
• 1つの特定のセグメントに送信するキャンペーンが多すぎると、顧客を混乱させる可能性があります

Putlerを使用して、RFM分析を実行し、数秒以内に顧客をセグメント化します

RFMは紙の上では見栄えがしますが、最初から実装する必要がある場合は複雑になります。 したがって、アルゴリズムを作成してDIYを行うか、マーケティング代理店に相談してそれを行う必要があります。 どちらの場合も、あなたは多くの時間とお金を失います。 ここで、企業は関心を失い、RFMセグメンテーションをあきらめます。

ここにPutlerが足を踏み入れます

当社の分析ツールPutlerには、すぐに使用できるRFMチャートがあります。 支払いゲートウェイであるeコマースプラットフォームをPutlerに接続すると、すべてのクライアントデータが自動的に処理され、最新性、頻度、および金銭的パラメーターに基づいて11のセグメントに分割されます。

おもしろい事実：RFMの計算は、Putlerで文字通りわずか3ステップで実行できます。
Putler内でRFM分析を実行する手順

1. データソースをPutlerに接続します
2. 顧客ダッシュボードに移動します
3. RFMセグメントをクリックします。 終わり！

PutlerのRFMチャートは次のようになります–

競合他社よりもPutlerのRFM分析を使用する利点

時間を節約する
時間は重要です。 私たちは、事業主として、あなたの時間が貴重であることを理解しています。 そして私たちはそれを大切にしています。 Putlerでは、RFM分析は100％自動化されています。 RFMスコアを手動で計算する必要はなく、Excelシートなどに手を出す必要もありません。 Putlerは顧客データベースを分析し、買い物行動に基づいて顧客を11のセグメントに分割します。 作業するRFMセグメントをクリックするだけで、Putlerはそのセグメントに該当するすべての顧客を表示します。

コーディングの知識は必要ありません
すべてのビジネスが社内の技術チームによって支えられているわけではなく、私たちはそれを理解しています。 そこで、PutlerのRFMセグメンテーションを非常にシンプルにしました。 使用するのにコーディングスキルは必要ありません。理解してください。 Putlerはすべての面倒な作業を行い、数秒以内にセグメントを使用できるようにします。

非常に手頃な価格
RFMツールを最初から作成するか、顧客をセグメント化するためにサードパーティのマーケティングエージェンシーに頼らなければならない場合、何千ドルも費やすことになります。 右？ また、RFMは最終ステップではないことも考慮してください。 これはほんの始まりに過ぎません。顧客をセグメント化したら、リターゲティング、ターゲットを絞った電子メールの送信、マーケティングの改善などのマーケティング活動を実行するために予算を割り当てる必要があります。つまり、RFMセグメントを手に入れたら、さらに多くのお金を費やす必要があります。 これらすべてを考慮すると、PutlerはRFMをすべての人にとって手頃な価格にします。 ミドルプラン（成長– $ 79 /月）を選択するだけで、80ドル未満で顧客をセグメント化できます。 窃盗？

使いやすい
RFM分析には複数の用途があります。 マーケター、コンサルタント、サポート担当者、トップレベルのマネージャーなどがアクセスする必要があります。したがって、これらすべてのグループに対応するために、PutlerはRFMインターフェイスを非常に使いやすく理解しやすいものにしました。

リアルタイムRFM分析
PutlerのRFM分析は、リアルタイムデータに基づいています。 つまり、顧客が店舗から何かを購入すると、Putlerは顧客に対してRFM分析を実行し、計算されたRFMスコアに基づいて適切なセグメントに顧客を追加します。 リアルタイムRFM分析により、すべての顧客がいつでもセグメント化されていることが保証されます。

RFMセグメントでフィルタリングする機能
PutlerのRFM分析は、最新性、頻度、および金額に基づいて、顧客を11のセグメントに分割します。 しかし、それだけではありません。 注文状況、購入した製品、それ以降の顧客、ジオロケーション、価格設定などのさまざまなパラメータに基づいて、これらのセグメントをさらにドリルダウンできます。 特定のパラメータに属する顧客をさらにフィルタリングするこの機能は、ターゲティングを絞り込み、マーケティングをさらに改善するのに役立ちます。

Putlerを無料でお試しください

それは完全にあなたの選択です–あなたがオンラインビジネスを持っていて、顧客ベースでRFM分析を実行し、それらをさまざまなセグメントに分割したい場合、Putlerは始めるのに最適な方法です。 Putlerには14日間の無料トライアルがあります。 すべての機能（RFMセグメンテーションを含む）にアクセスできます。

注：トライアルでは、過去3か月のデータのみが取得されます。 したがって、試用版では、過去3か月間にあなたから購入した顧客をセグメント化できます。 トライアルを試し、製品について確信が持てたら、成長計画を選択すると、Putlerはより多くの履歴データを取得します。 その後、古い顧客に対してもRFMセグメンテーションを実行できます。

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