ビジネスと統計（16）
お店にとって、あなたは良いお客様かどうか・・・、それは、再々お店で買い物をして下さるお客様に違いありません。
そして、最近も何度も来られて利ザヤのある高い品物を買って下さる上得意様は歓迎の筈です。
その様な情報は「ＲＦＭ分析」の対象となります。
すなわち、
「RFM Customer Analysis with R Language」によると、
R： How recently did the purchase ?
Ｆ： How often do they purchase ?
M：How much do they spend ?
・・・と言う事であり、要するに、ＲＦＭは、
「最近も何度も買い物をして下さったお客様」かどうかの情報分析と言う事になります。
チョッと試してみたいなら、
次のＵＲＬにアクセスし、
http://brucehardie.com/datasets/
下記の SampleData を DownLoard するのが良いでしょう。
CDNOW dataset(1/10th sample)[Zip(51K)]
圧縮ファイル（CDNOW_sample.zip）を解凍すると、
”CDNOW_sample.txt” が指定フォルダーに保存されます。
ここでは、
説明の為に、この SampleData の一部（100 sample）を使用した「R」プログラムの分析結果を示しましょう。
表1：「R」プログラムでの分析結果（Excel用に編集）
「RFM」の各Scoreは、おおよそ、推定ですが表2の基準で分類されていました。
表２：RFM score の 分類基準（推定）
実際には、
任意に設定すれば良いのですが、これがなかなか厄介です。
その為に「R」プログラムなどを利用する訳です。
「100 sample」での RFM分析結果は、図１、図２の様にまとめる事が出来ました。
図１：RFMScoreごとの度数
図２：Total score （RFMの数値を結合）のパレート図
図２の Total score は RFM の数値を結合したものですが、
「Rscore+Fscore+Mscore」の合計を用いて図３の様に ID ごとのランクを見ても良いでしょう。
図３：RFMのランク
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