RFM分析とは:06:クロス分析（２次元クロス分析）とは

RFM分析とは:06:クロス分析（２次元クロス分析）とは RFM分析は、Ｒ・Ｆ・Ｍの３つのデータに基づいて分析を行います。 時には、このうちの２つの関係（クロス）のみで顧客分析を行いたい場合があります。 例えば、 回数は別として、最近きてくれて（Ｒ）たくさん購入（Ｍ）していただけたお客様を知りたいというような場合です。 この場合は、ＲとＭの関係（２つの次元）の掛け合わせ（クロス）で分析を行いますのでクロス分析（２次元クロス分析）と言います。 なお、前述)のデシル分析はRFMのうちMのみでの分析であり、１次元分析と考えることもできます。 筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:05:RFM分析

RFM分析とは:05:RFM分析 RFM分析は、お客様のこれまでの行動を下記の３つに分類してランク分けを行い、拡販のための行動を、コスト・時間・労力を少なく効果的に行うための顧客管理の中の顧客分析の一手法です。 　　　・最近買ってくれたお客様 　　　・よく買ってくれるお客様 　　　・これまでの購入金額の多いお客様 はいいお客様と考えます。 この考え方に基づいた３つの視点を、次のようにR、F、Mという文字で表します。 　　　　Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日） 　　　　Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数 　　　　Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額 そして個々のお客様にR、F、Mそれぞれのランク付けを行い、3つのランクの組合せで分類します。   ランク5 ランク4   ランク3 ランク2 ランク1 R 30 60   90 180 ←日超 F 50 30   10 2 ←回未満 M 1,000 500   200 100 ←千円未満 RFM分析は、このような方法でお客様をランク分けして、それぞれのランクに合わせて、効果的な拡販のための行動を行うためのものです。 ◎グループ Ｒが最高の５であっても、Ｆが１、Ｍも１ つまり５１１のお客様がいいお客様か どうかはわかりませんので、グループ分けを行います。 　　　グループＡ：最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様 　　　　　　　　　　・ 　　　　　　　　　　・ 　　　グループＥ：最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様 例） グループ A B C D E R5 F5 F4 F3 F2 F1 M5 555 545 535 525 515 M4 554 544 534 524 514 M3 553 543 533 523 513 M2 552 542 532 522 512 M1 551 541 531 521 511 RFM分析は、,ＤＭなどの発送コストが高い場合に、発送先を絞り込んでコストを下げるのに有効です。 またメールなどの発送コストが低い場合は、ランクごとに文面をより魅力的に変えることが有効です。 RFM全てが高い値を示すお客様であれば、そのお客様は、最近まで、よく来店し、多くのものを買ってくれるいいお客様です。また、FやMのランクが高かっても、Rランクが低ければ、前は良かったけれども最近はきてくれないお客様、ということになります。 一般的には、RFMのパラメータの中でもRが特に重視されていますので、このＲの視点から考えてみます。 Rランク高  最近よくきてくれるお客様。今後もよく買ってくれそうな見込み客   来店から時間が経過していないので、お店の内容を覚えてくれている、ＤＭなどを読んでくれる可能性が高い より積極的なアプローチをかけて、定着してくれるようにする。  Rランク低 最近きてくれない。他店に流れている可能性あり ２～３年以上来店がなければ引越し等の可能性が高い。 高コストのＤＭなどは、発送順位を下げて予算削減対象とする。 また、見方を変えれば、掘り起こし見込み客ということでもあるので低コストのメールなどは魅力的な文面でアプローチを続ける  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:04:RFM分析

RFM分析とは:04:RFM分析 顧客管理における顧客分析とは、一度以上利用してくれたお客様の情報を整理して、アフターケアや新製品の売り込みなど、適切な行動を行う事といえます。 しかし、せっかくいろいろな分析ツールで、顧客の購買情報から顧客分析を行っても、適切な行動を行わないと顧客管理とはいえません。 では、どのように顧客管理の顧客分析を行えばいいのでしょうか。 データとしては、「誰が・いつ・どれだけの金額を・何回使ったか」という風なデータが必要です。これに顧客の属性（性別・誕生月等）があればさらに詳しく顧客管理が行えます。 まづ、データとして何を重視するかが重要です。 例えば、購買額が多い顧客にお得意様セールを行う場合、顧客データから今までの購買額を抜き出し、多い順に 並べて、上位の顧客を対象にする場合があります。 このような場合は、デシル分析で購買額範囲を１０等分して、上位の顧客をとりあえず対象として行動を起こせば良いでしょう。 データとしては、「誰が・どれだけの金額を」だけで行えます。 しかし、それだけでは１回だけ高額な買い物をした顧客や、かなり前に来てくれたが最近はきていない顧客等も対象となってしまいます。 そこで「いつ・何回使ったか」というデータを加味して分析します。これがＲＦＭ分析です。  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

三山崩しゲーム

三山崩しゲーム 　 かなり昔からある三ッ山崩しですが、 ・ルールが簡単 ・マッチ棒(もうめったに見ませんね）、丸めた紙等なんでも使える ・一回３０秒以内にできる ・実はちょっとしたコツがあり、知っていれば９０％以上の確率で勝てる こういう特徴があるので、人気が衰えないのでしょうね。 ルールですが ・目的は、最後の１つのコインを相手に取らすことです。 　つまり、最後の１つを取ったら負けということになります。 ・１回にとれるのは１つの山からだけ これだけです。  実際にやってみる フリーソフトがあります。 実際にやってみれば、おもしろさがわかります。 http://oznagase.kir.jp/tipsbank/mituyama/

RFM分析とは:03:デシル分析とは(マーケティングにおける顧客分析の第１歩）

RFM分析とは: 03:デシル分析とは(マーケティングにおける顧客分析の第１歩） デシル分析は、顧客分析の一手法で、お客様を購入金額の高い順に１０（デシル）等分してその構成比を算出する分析方法です。 「ビジネスにおいて、売上の8割は全顧客の2割が生み出している。よって売上を伸ばすには顧客全員を対象としたサービスを行うよりも、2割の顧客に的を絞ったサービスを行う方が効率的である」というパレートの法則というものがあります。 このような売上の上位集中度の観点から、お客様の全体概況を把握する手法がデシル分析です。 対売上高貢献度の高い優良お客様を知ることができるなど、現状把握に有効で、顧客分析も簡便であることからお客様分析の第１ステップであると考えられています。 しかしながらデシル分析では、ずいぶん昔に高額商品を一度だけ買って、その後一度も買っていただいていないような顧客も上位グループに入る可能性があります。そこで、いつ買ってくれたか、何回買ってくれたかの情報を加味するRFM分析があります。  筆者のホームページ http://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm