ＲＦＭ分析とは、「良いお客様を見分ける」ための手法の一つです。

簡単に説明すると、RFM分析は、お客様の
　　Ｒ：　一番最近買い物に来た日はいつか？
　　Ｆ：　今までに何回購入（来店）しているのか？
　　Ｍ：　今までにどのぐらい購入しているのか？
という3つの側面から分析する手法です。

一般的には、それぞれの項目を5段階評価し、
ＲＦＭのそれぞれの項目で最も高いランクの555のお客様が最も良いお客様だと考えるのです。
反対に111のお客様は、お客様といえるかどうかも含めて考える必要があります。
たとえば、ダイレクトメールを今後購買見込みのない111のお客様に送り続けることは経費の無駄遣いであることは誰が考えても分かることですが、分析をせずに無駄な経費を使っている企業が実に多いのです。
まずは、ＲＦＭの各ランクに属するお客様の人数とその構成比を見てみましょう。
明らかに、Ｒの５〜１の人数のバランスは、ＦやＭのバランスと違います。これは、ＦとＭの数字は累積されるので、５に近くなるほど数字は低くなるからです。 RFMそれぞれの持つ意味について、実際の数字を元にして考えてみます。ＲＦＭのランク設定は、以下のようにしてみました。

ランク Ｒ：最新購入日 Ｆ：累積購入回数 Ｍ：累積購入額 ５ １ヶ月以内 ２０回以上 50,000円以上 ４ ２ヶ月以内 １０〜１９回 30,000円以上 ３ ３ヶ月以内 ５〜９回 10,000円以上 ２ ６ヶ月以内 ２〜４回 5,000円以上 １ ６ヶ月以前 １回 5,000円以下

ＲＦＭ分析表　画面

問題なのはその中間のお客様です。
例えば、511のお客様を検討してみましょう。
このお客様は今日か昨日という直近に購買しているわけですが、購買頻度が低く、購買金額も少ないのです。
この場合、これからFとMが上がってくる可能性があるお客様と考えることが出来ますので、頻繁に購入してくれるが購買力が低い551のお客様よりは将来性があるかも知れません。
また、155というお客様の場合、購買頻度も購買金額も高いポイントですが、最近はめっきり購入してくれていないことになりますので、競合他社に奪われてしまったお客様と考えることも出来るのです。
その他にも、333や234など様々な数値でお客様が分類されますが、RFMの数字を見ていくことで、将来お店の収益に貢献してくれるお客様またはそうなるであろうお客様か、あるいはそうでないお客様かがある程度判断できるわけです。
そして、肝心なのは、良いお客様になる可能性が高いお客様を見つけ555に近づけることと、将来企業収益に貢献してくれる見込みの客を見分けることなのです。

■Recency（リセンシー）：最新購買日　　リピート確率
購入してから時間が経過していないということは、企業や商品についての記憶がしっかりと残っているということで、企業が営業的なアプローチを行う場合、既に記憶に残っていないお客様に対して行うより高い効果が期待できるのです。
もちろん、リセンシーだけでも、各月の購買お客様数実数を知ることなど様々な情報を得ることが出来ます。
　・　Rが今日の日付に近いお客様ほど再購入する傾向が高い。
　・　Mが高くてもRが過去になればなるほどそのお客様の再購入する傾向が低くなる。
　・　Fが多くてもRが過去になればなるほどそのお客様の再購入する傾向は低くなる。

■Frequency（フリークエンシー）：購買頻度　　お客様の親密度
Fが低いお客様が多い場合は、お客様に満足を与えていない可能性があります。
一方、Fが高いお客様は多い場合は、常連客が多いということです。
そのわりにFの低いお客様が少ない場合は、新規のお客様が少ないことになりますので、新規お客様獲得に向けた企画が必要になってくるのです。
　・　Rが同じならFが多いほどお客様の再購入する傾向が高い。
　・　Rが過去になればなるほどFが多くても再購入する傾向は小さくなる。
　・　Mが高くてもFが少ないほど再購入する傾向は少なくなる。

■Monetary（マネタリー）：購買金額　　お客様ロイヤリティー
Mのランクが高いということは、潜在的な購買力が高いということですから、そうしたお客様が多いことはお店や企業にとっては喜ばしいことです。
そうしたお客様のＦやRが上がれば収益に貢献することは間違いないからです。
　・　Mが多い少ないによって再購入する傾向は判断できない。
　・　再購入するかどうかの判断はまずR、つぎにFで判断できる。
　・　Mが高い場合、そのお客様は購買力があると判断できる。