こんにちは。渋屋です。
今日はブログを書くのが遅くなってしまいました。
仕事が忙しくなって、早起きが出来なかったからです。
こういうときこそ、リズムを取り戻さなければ。
昨日の「セミナーやります」宣言に多くの反響を頂きました。
早く実施できるよう、準備を進めていきます。
お楽しみに！
■
顧客の購買履歴を分析する手法のひとつに
RFM分析というものがあります。
・Recency（最終購買期間）
・Frequency（購買頻度）
・Monetary（購買金額）
一定期間、例えば１年間の購買履歴を分析して、
（分析する期間は、業界によって大きく異なります）
顧客ごとに上記３つの値を求めていきます。
R、F、M全ての要素をいくつかのグループに分けます。
この分け方も業界によって大きく異なりますが、
例として次のように設定します。
○Recency（最終購買期間）
・グループ１
３ヶ月以上
・グループ２
１ヶ月～３ヶ月
・グループ３
０～１ヶ月
Frequency（購買頻度）、Monetary（購買金額）も同様に
グループを設定します。
■
顧客ごとの購買履歴から、
それぞれの顧客がどのグループに属するのかを
分析していきます。
R、F、Mで３つずつグループを作成すると、
顧客は３×３×３＝２７グループに分けることが出来ます。
言うまでもなく、R、F、M全てが最高点の顧客は
最重要顧客です。
囲い込み続けるための施策の対象となります。
一方、F（購買頻度）、M（購買金額）が高い顧客なのに、
R（最終購買期間）が長い顧客については、
最重要顧客だったにも関わらず、
他社に流出している可能性があります。
再度、自社を使って頂くための施策が必要になります。
さらに、R（最終購買期間）が短く、M（購買金額）が高いが、
F（購買頻度）が低い顧客については、
最近、自社を使い始めたのかもしれません。
優良顧客になっていく可能性がありますので、
自社を使い続けて頂くための施策が必要になります。
■
当然ですが、RFM分析においては、
グループの分け方がキモになります。
それぞれ項目で、どのようにグループ分けをするのが良いのか？
統計的な手法があるのですが、
それは別の機会に書きたいと思います。
■終わりに
今朝は英会話のレベルアップテストでした。
（先日、テキストが全部終わったので）
・・・が、予想通り落第（泣）
英会話の場以外で、何もやっていないので
当然の結果です。
まだ２０～３０回分のレッスンが残っているので、
充実したものに出来るよう、
何か手を打ちたいと思います。
今日も素晴らしい１日になりそうです。感謝！！
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