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RFM分析により、eコマースの売上が増加します。 今日は、顧客からの最新性、頻度、および金銭データを使用してロックを解除する方法を探ります  パーソナライズされたマーケティングとエンゲージメントの向上。 さらに良いことに、RFM分析が、コホート分析を最大化して保持を増やすための最良の方法の1つであることがわかります。

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RFM分析は、データ主導の顧客行動セグメンテーション手法です。

RFMは、最新性、頻度、および金銭的価値を表します。

アイデアは、最後の購入がいつだったか、過去に購入した頻度、および全体的に費やした金額に基づいて顧客をセグメント化することです。 これらの3つの測定値はすべて、マーケティングメッセージやオファーに従事する顧客の意欲を効果的に予測するものであることが証明されています。

RFM分析はダイレクトメールで生まれましたが、eコマースストアが今日使用するための強力なツールです。

上記は、顧客セグメンテーションが企業が顧客固有の価値観と話すことをどのように可能にするかを示す優れた例です。 画像ソース：インターコム

RFM分析の最初の既知のアプリケーションは、カタログ業界でした。 パイオニアには、ランズエンド、JCペニーなどが含まれます。 それが始まって以来、RFMの多くの変種が開発されてきました。

顧客ベースでRFM分析を実施し、パーソナライズされたキャンペーンを価値の高いターゲットに送信することは、eコマースストアに大きなメリットをもたらします。

最新性はどのように計算する必要がありますか？ またはスコアの頻度？ 良い現金化のしきい値は何ですか？

しきい値の定義は、セグメンテーションの最初のステップです。 以下では、eコマース企業が最新性、頻度、および現金化に使用できる一般的な指標について説明します。

Recencyは、最後に購入してからの時間を測定します。

最新性を計算する場合、eコマースストアには2つの課題があります。

まず、オムニチャネルの世界では、各チャネルからの購入データを結び付けることが難しい場合があります。

第二に、各ビジネスは、良いリーセンシースコアが何であるかについて異なる解釈を持ちます。 たとえば、消耗品には頻繁な注文が本質的に必要であるため、前回の購入からの所要時間が短くなり、スコアが高くなります。

上記では、スターバックスの製品は通常1日以内に消費されます。 彼らの製品構成は、製品ライフサイクルがはるかに長い動きの遅い製品と比較して、最新性データの異なる解釈を必要とします。

最近の同じ懸念は、頻度分析にも現れます。

繰り返しますが、製品のライフサイクル

最新性、頻度、および収益化スコアの計算には、同様の課題があります。 現実には、それぞれのビジネスはユニークです。 正確なベンチマークを作成することは非常に困難です。

幸い、RFMメトリックを適切に割り当てるための一般的なアプローチがいくつかあります。

おそらくRFMスコアを作成する最も簡単な方法である四分位数分析を使用すると、相対的なパフォーマンスに基づいてスコアを迅速かつ公平に割り当てることができます。

各四分位数は1から4のスコアを与えます。最終的なRFMセグメンテーションは、これらのスコアを一緒に使用します。

これは、Pythonを使用して四分位数を使用してRFMセグメントを定義するための優れた簡単な概要です。

画像クレジット

RFMセグメンテーションは複雑である必要はありません。

以下に、ExcelでRFMモデルを作成する方法を示します。 モデルを簡単に複製できるように、段階的に説明し、スクリーンショットを含めます。

あなたのeコマースブランドはユニークであることを忘れないでください。

これはあなたの特定のビジネスにとって最良の方法ではありませんが、それはあなたが繰り返すための素晴らしいテンプレートになるでしょう。

さぁ、始めよう。

始める前に、セグメンテーションベクトルごとにビジネスにとって最も重要な1つのKPI（最新性、頻度、および収益化）を定義する必要があります。

これを行うには、購入履歴を各顧客に関連付け、使用する時間枠を選択する必要があります。

この例では、次のKPIと時間枠を使用します。

最新性：最後の購入日
頻度：注文の総数
現金化：平均注文額
時間枠： 2年

ご覧のとおり、RFM分析は単純なプロセスです。 目標は、最新性、頻度、および収益化に従って、各顧客を体系的にスコアリングすることです。 これを行うには、最初に選択したメトリック全体ですべての顧客をランク付けし、次にデータベース内の他の顧客と比較した場合のパフォーマンスに基づいてスコアを付けます。

Recencyに使用できるKPIは多数あります。 KPIの例には次のものがあります

このウォークスルーでは、最後の購入からの日数を主要な指標として使用します。

どのメトリックがビジネスに最も適しているかを直感的に知る必要があります。 従来のeコマースストアの場合は、最後に購入した日付も選択する指標になる可能性があります。

まず、指定したKPIを使用してクライアント情報をダウンロードします。 ここでは、この情報をBarillianceから直接ダウンロードし、Googleスプレッドシートにアップロードしただけです。

次に、シートを少しクリーンアップします。

閉じるのを忘れた不要な列をいくつか削除します：Sessions、Last Seen、First Seen、First Ordered、およびAOV。

次に、RFMスコアに3つの列を追加します。 上位の「Recency」、「Frequency」、「Monetization」にタイトルを付けます。

最後に、データにフィルターを適用して、並べ替えを非常に簡単にします。 フィルタを適用する方法がわからない場合、プロセスは簡単です。 見出しを含むすべてのデータを選択します（Shift +コマンド+矢印を押したままにすると、これをすばやく行うことができます）。

すべてのデータを選択したら、[データ]->[フィルター]をクリックします。

完了すると、シートは次のようになります。

Recency KPIに移動し、リストを適切な順序で並べ替えます。 この場合、「最後の購入からの日数」に移動し、降順で並べ替えます。

最後に、各顧客の位置に応じてスコアを付けます。

これを行うための方法論はいくつかありますが、四分位数を使用するのが最も簡単で最も役立つことがわかりました。

顧客の総数を4で割ってください。 次に、各四分位数に位置を反映したスコアを付けます。

第1四分位： 1

第2四分位数： 2

第3四分位： 3

第4四分位数： 4

すべてを「完璧」にすることについてあまり心配しないでください。 たとえば、ここには、過去3日間に両方とも注文した2人の顧客がいます。 スコアが1の5人の顧客と、スコアが2の3人の顧客がいるにもかかわらず、私は単純に両方の最新スコアを1に割り当てました。

この時点で、シートは次のようになります。

プロセスは、頻度と収益化の両方で非常に似ています。

過去2年間の注文の総数を頻度KPIとして使用していますが、選択できる競合する指標がいくつかあります。 それらのいくつかは次のとおりです。

前述のように、頻度KPIとして注文数を使用します。 手順2.bと2.cを繰り返し、頻度KPIをガイドメトリックとして使用することを期待します。 スコアリング後、シートは次のようになります。

最後に、収益化スコアをノックアウトする準備が整いました。

収益化KPIには次のものが含まれます

前と同じように、手順2.bと2.cを繰り返し、ガイド指標としてMonetizationKPIを使用することを期待します。 スコアリング後、シートは次のようになります。

素晴らしい！

この時点で、分析が完了しました。 次は楽しい部分です。実際にこれらの新しく発見された洞察を使用して、収益性の高いセグメントを特定します。

マーケターがマーケティングを導くのを助けるためにこのセグメンテーションを使用した多くの方法があります。 ここにチェリーが選ぶいくつかのアイデアがあります。

RFMスコア： 111

彼らが誰であるか：最も最近、最も頻繁に購入し、最も多くの収入を生み出した非常に熱心な顧客。

マーケティング戦略：ロイヤルティプログラムと新製品の紹介に焦点を当てます。 これらの顧客は支払い意欲が高いことが証明されているため、割引価格を使用して売り上げを増やすことは避けてください。 代わりに、以前の購入に基づく製品の推奨を通じて、付加価値のあるオファーに焦点を合わせます。

上記では、Uberは「コア」RFM顧客セグメントをターゲットにしており、新しいUberEats製品を紹介しています。

RFMスコア： X1X

彼らが誰であるか：あなたの店から最も頻繁に購入する顧客。

マーケティング戦略：ロイヤルティプログラムは、これらのリピーターに効果的です。 アドボカシープログラムとレビューも一般的なX1X戦略です。 最後に、これらの顧客に送料無料またはその他の同様の特典を提供することを検討してください。

ここで、コストコはメンバーシップビジネスモデルをカスタムクレジットカードで補完して、リピート購入率をさらに高め、ウォレットシェアを拡大​​します。

RFMスコア： XX1

彼らが誰であるか：あなたの店のために最も多くの収入を生み出した顧客。

マーケティング戦略：これらの顧客は、高い支払い意欲を示しています。 AOVを向上させるために、プレミアムオファー、サブスクリプションティア、高級製品、または付加価値のあるクロスセル/アップセルを検討してください。 割引にマージンを無駄にしないでください。

RFMスコア： X13、X14

彼らが誰であるか：頻繁に戻るが、多くを費やさない顧客。

マーケティング戦略：あなたはすでに忠誠心を生み出すことに成功しています。 過去の購入に基づく製品の推奨と、支出のしきい値に関連付けられたインセンティブ（ストアのAOVに固定）を通じて、収益化を促進することに焦点を当てます。

上記は、特定のRFMセグメントでライフサイクルマーケティングを使用するターゲットの例です。 金融割引と支出のしきい値を組み合わせて、繰り返し購入を促進し、顧客の収益性を高める方法に注目してください。

別の例はAirBnbから来ています。 ここでは、顧客の視聴アクティビティに基づいてトリガーされたメッセージを送信して、予約を促します。

RFMスコア： 14倍

彼らが誰であるか：あなたのサイトの初めてのバイヤー。

マーケティング戦略：ほとんどの顧客は、忠実に卒業することはありません。 トリガーされたウェルカムメールなど、初めて購入する人のために明確な戦略を立てることで、配当が支払われます。

スターバックスは、RFMセグメント間で顧客を移動させるのに優れています。 上記では、彼らは電子メールを使用して顧客をロイヤルティリワードプログラムに参加させています。 スターバックスの完全なケーススタディはこちらでご覧いただけます。

RFMスコア： 44X

彼らが誰であるか：しばらく購入していない素晴らしい過去の顧客。

マーケティング戦略：顧客はさまざまな理由で退職します。 状況に応じて、価格取引、新製品の発売、またはその他の保持戦略。

Barillianceを使用すると、RFMセグメントごとにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できるだけではありません。 また、多変量abテストを作成する機能も提供します。

特定のセグメントに最も共鳴するオファーをすばやく確認したり、売上につながるコンテンツを見つけたりすることができます。

RFM分析（および一般的なセグメンテーション）の重要な課題の1つは、顧客の完全な360度ビューを作成することです。 今日のオムニチャネルの買い物客は、RFMが生まれたダイレクトメールの世界と大差ありません。 RFMは依然として信じられないほど強力なモデルです。

しかし、その有効性はあなたが持っているデータの質によって決定されます。

これがバリリアンスが輝くところです。 デバイス、ショッピングセッション、チャネル全体で、全体的な顧客ビューを作成します。 顧客がどのページを操作しているか、最後に購入してからの時間、注文量、ブランドエンゲージメントなどを確認できます。

つまり、1つのシンプルなインターフェイスを介して、上記で説明したすべてのセグメントを含む、非常に詳細なセグメントを作成することができます。

行動を起こす。

RFMは、クライアントリストからより多くを引き出すための確立された明確な方法です。

だが...

RFMを次のレベルに引き上げたい場合は、バリリアンスの保持を考慮する必要があります。 これは、2つの基本的な方法で従来のRFM分析を改善します。

まず、オンラインとオフラインの購入、ウェブの行動、人口統計データを1か所に接続し、より正確なセグメンテーションを行うことができます。

次に、定義されたセグメントへのキャンペーンを自動化できます。 Webパーソナライズおよび個々の電子メール製品の推奨事項に接続して、セグメントレベルではなく、個々のレベルで各インタラクションをカスタマイズします。

ここで保持のデモをリクエストしてください。