コラム

DMP事例:航空利用者のRFM分析

DMP事例:航空利用者のRFM分析

  • 2017/02/08
  • 技術ソリューション

DMPにおける顧客分析においては、商品情報・顧客情報、WEBコンテンツ等の様々なデータから、様々な分析手法を用いて顧客を分析し、ターゲットを抽出しますが、その分析手法の1つに「RFM分析」があります。

「RFM分析」とは、Recency(最新購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客を分類し、それぞれの指標をランク分けし、顧客を分析する手法です。
 
今回は、航空券を購入するAさん、Bさんを例に、RFM分析を行ってみます。
 
 
RFM分析を行った結果、Aさんは「常連顧客」、Bさんは「離反顧客」に分類されました。
AさんはRecency(最新購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)いずれも高い値を示していたのですが、Bさんはいずれも低い値となった為です。
 
 
しかし、この結果によってAさん、Bさんのランクを判断するのは早計です。
 
飛行機を利用する顧客は、ビジネス出張、帰省、レジャー/観光といった「利用目的」が大部分を占めています。
この「利用目的」というカテゴリ軸を追加して、再度RFM分析をしたところ、Aさんは「離反しつつある顧客」、Bさんは「常連顧客」にランクが変わりました。
 
 
実際に、Aさんはたまに新幹線で出張することもあり、逆にBさんは年2回ではあるものの、必ず飛行機を利用して帰省していました。
 
この結果を踏まえて、メルマガ施策として、Aさんは離反の可能性があるため「お得な出張割引メール」を、Bさんには常連顧客として「いつもご利用ありがとうございますメール」を送り、コンバージョン率を上げることに成功しました。
 
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今回は、RFM分析の基本的な事例についてご紹介しました。
DMPにおけるRFM分析は、単に3つの軸だけで分析を行うだけではなく、様々なデータからより業界の特性を理解した上で行うことで、より精緻に顧客セグメントを分類し、ロイヤルティの向上を行うことが出来ます。
 

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