コラム

DMP事例：航空利用者のRFM分析

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。