2026.01.14

RFM分析の基本｜顧客理解を深める3指標・5つの活用方法までわかりやすく解説

調査手法：

集計・分析

調査目的：

RFM分析とは、最終購入日・購入頻度・購入金額の3つの指標から、顧客を分類、分析する手法です。基礎的な手法の一つで、顧客の分類別にマーケティング施策の実施が可能です。

本記事では、RFM分析の概要や分析手順、活用法から注意点まで網羅的に解説します。

RFM分析とは

RFM分析の3つの指標（R・F・M）を詳しく解説していきます。

顧客を評価するRFMの3指標

RFM分析は、顧客の直近の購買状況・購入の頻度・金額規模という3つの観点から、顧客ごとの重要度や関係性を整理する分析手法です。これらの指標はそれぞれRecency・Frequency・Monetaryと呼ばれ、実務では顧客セグメントの判断材料として活用されます。

RFM分析で顧客を「優良顧客」「休眠顧客」「新規顧客」などのグループに分類し、マーケティング施策やCRM（顧客関係管理）戦略に活かせる点が特徴です。

RFMの3つの指標の具体的な意味は、以下のようになります。

Recency（最終購入日）

Recencyは、顧客が最後にいつ購入したかを表す指標です。最終購入日から時間が短い顧客の評価が高くなります。

直近で購入している顧客ほど、関心・購買意欲が高い傾向があり、顧客の現在の関心度やアクティブ度を測れるため、RFM分析の中で重要視される指標です。

最終購入日から間が空いている場合、離反・休眠のリスクが高いと想定できます。

Frequency（購入頻度）

Frequencyは、顧客が一定期間で何回購入したかを表す指標です。回数が多い顧客の評価が高くなります。

購入回数が多い顧客は、商品やサービスに満足している可能性が高く、将来継続的に購入してくれる優良顧客候補です。顧客ロイヤルティの向上にも直結します。

逆にスコアが低い顧客は、初回購入のみや単発利用に止まっているケースが考えられます。

Monetary（購入金額）

Monetaryは、顧客の購入金額を表す指標です。金額が高いと評価が高くなります。

顧客ごとの売上貢献度を把握するために用いられ、高いほど重要顧客として捉えられます。高額購入者はLTV（顧客生涯価値）を高める、中心的な顧客層です。

購入金額が低い顧客は、セール品のみの購入や最低限の商品を選んでいる可能性が考えられます。

RFM分析が注目される背景

市場競争の激化や消費者の情報収集の変化などが理由で、新規顧客の獲得コストが上昇しており、既存顧客の育成やLTV最大化が重視されるようになっています。

RFM分析は、既存顧客の価値を高められる手法として、注目されています。顧客を見極めることで、優先的にアプローチすべき層を明確にできる点が強みです。データに基づいて意思決定や施策を行う、データドリブンなマーケティングが実現できます。

顧客理解については「顧客理解を深める方法｜マーケティングへの効果・調査手法・分析フレームを解説」で詳しく解説しています。

RFM分析で得られる効果

RFM分析は、顧客を正しく分類することで、売上最大化と施策効率化を同時に実現できる分析手法です。

新規顧客獲得にかけていたコストを、既存顧客の購買データをもとに優先順位をつけることで、費用の最適化にもつながります。優良顧客や休眠顧客など、顧客の状態に応じた最適なアプローチが可能になり、LTVやリピート率の向上なども期待できます。

業種別｜RFM分析の考え方

業種により、RFM分析の考え方が異なります。ここでは業種別の分析内容について詳しく見ていきます。

EC・通販業

ECサイトや通販においてRFM分析を行う場合は、リピート購入を前提とした顧客行動を軸に考えることが重要です。Recencyは30日以内、Frequencyは月2回以上、Monetaryは平均注文単価を基準に設定します。

ECサイトでは購買データが蓄積しやすいため、RFM分析を定期的に行い、顧客状態の変化に応じた施策の実行が成果につながります。例えばステップメールやキャンペーンなどの施策にすぐ活かせるのが特徴です。

サブスク・BtoB

サブスクリプションやBtoBにおけるRFM分析では、単発の購買よりも継続性と関係性、取引額の総量が重要です。

Recencyは最終利用日や最終契約更新日などに置き換え、解約リスクの兆候を早期に把握する指標として活用します。Frequencyはログイン回数などの利用頻度や取引回数を見ることで、サービスの定着度や活用度を判断できます。Monetaryは契約金額や取引規模として捉え、LTVの観点での評価が必要です。

顧客との関係性の深さを評価軸に置くことで、優良顧客の発見につながります。

RFM分析のメリット・デメリット

RFM分析にはメリットとデメリットの両面があります。特性を正しく理解したうえで、メリットを活かし、デメリットを補完しながら活用することが重要です。

それぞれを詳しく解説します。

メリット

RFM分析の大きなメリットは、顧客の購買履歴をもとに、優良顧客や休眠予備層を数値で可視化できる点です。感覚や経験に頼らず、データを根拠に顧客を分類できるため、施策の優先順位を明確にしやすくなります。

Excelなどの身近なツールで実施でき、複雑な統計知識を必要としないのも魅力です。分析結果が直感的で共有しやすく、マーケティング施策にすぐ活かせるため、分析だけで終わらせず行動につなげやすいといえます。

デメリット

RFM分析のデメリットは、顧客の購買履歴にもとづく分析であるため、顧客の心理や購入に至った理由までは把握できない点です。数値から「誰が・いつ・どれくらい購入しているか」は分かりますが、「なぜ購入したのか」までは見えません。

行動の背景や意思決定の理由まで理解するためには、RFM分析によって可視化した顧客層に対して、アンケート調査やインタビュー調査などを組み合わせる必要があります。定量データと定性データを併用すれば、分析の精度と施策の効果をより高めることができます。

【4ステップで解説】RFM分析のやり方・手順

RFM分析のやり方・手順は以下の通りです。

データを準備する
R・F・Mにスコアを付ける
Excelで集計・セグメント化する
BI・CRMツールで高度な活用へ展開する

ステップ別に解説します。

①データを準備する

分析に必要なデータを準備します。RFM分析では、以下の4項目が必要です。

顧客ID
最終購入日
購入回数
購入金額

さらに、商品の種類・顧客の属性情報・購入エリアなどのデータを抽出できればより詳細な分析が可能です。個人情報が含まれるため取り扱いには注意しましょう。既存のデータや、小売業であれば顧客IDと購買データが連携しているPOSデータも活用できます。

表記ゆれやフォーマットの統一ができていないなどが発生すると、分析精度が下がるため、データクレンジングが重要となります。

②R・F・Mにスコアを付ける

R・F・Mにスコアを付ける際、各指標は1〜5の5段階でスコアを設定します。わかりやすさと扱いやすさから、実務で広く採用されている方法です。

RFM分析では、Recencyは「購入が直近であること」・Frequencyは「一定期間内の購入回数」・Monetaryは「購入金額」をもとに評価し、数値が高い顧客ほど高評価と判断します。

	スコア5	スコア4	スコア3	スコア2	スコア1
最終購入日Recency	1カ月以内	3カ月以内	半年以内	1年以内	1年以上前
購入頻度Frequency	20回以上	10回以上	5回以上	2回以上	1回
購入金額Monetary	15万円以上	10万円以上	5万円以上	3万円以上	1万円未満

RFM分析では一般的に5段階スコアが用いられますが、スコア基準は業種やビジネスモデルに合わせて調整可能です。

正しいスコア設定が、分析の精度を高めます。重要なのは数値そのものではなく、自社の顧客構成に合った基準の設定です。

③Excelで集計・セグメント化する

RFM分析は、Excelを使って集計し、顧客をセグメント化することで全体像を把握しやすくなります。

購入履歴データをピボットテーブルで集計すれば、顧客ごとの「最終購入日」「購入回数」「購入金額」を効率よく整理できます。IFS関数を使って条件ごとにスコアを付与することで、Recency・Frequency・Monetaryを自動的に評価でき、顧客セグメントの明確な分類が可能です。

一度仕組みを作っておけば、データを更新するだけで分析結果を確認できるため、継続的な分析や施策立案にも活用しやすくなります。

④BI・CRMツールで高度な活用へ展開する

RFM分析はExcelでの集計から始められますが、BI（ビジネスインテリジェンス）やCRMツールを活用することで、より高度な運用が可能になります。

BIツールを使えば、購買データを自動で更新し、RFMの分布や顧客構成を直感的に把握できます。CRMと連携することで、RFMスコアに応じた分析から施策実行までを一貫して行える点も大きなメリットです。

初期はExcelを活用し、継続的な分析が必要になった段階でBI・CRMツールへ移行するとよいでしょう。

RFM分析の活用方法5選

RFM分析を効果的に活用する方法を5つ紹介します。

優良顧客の育成

優良顧客の育成はRFM分析の活用方法のひとつです。RFMスコアが高い顧客は、リピート率や購入単価が高い傾向があり、売上を安定的に支える重要な存在です。

優良顧客に対しては、値引きよりも限定キャンペーンや先行販売、ロイヤルプログラムなど、特別感のある施策が効果的といえます。すでに信頼関係が構築されているため、継続購入や定期契約との相性も良く、LTV最大化の中心となる顧客セグメントです。

優良顧客を離反させないこと自体が、重要なマーケティング施策となります。

休眠顧客の掘り起こし施策

RFM分析は、休眠顧客や離脱予備群への施策を検討する際にも有効です。

特に最終購入日（Recency）が低下している顧客は、購入や利用の間隔が空き始めており、放置すると離脱につながる可能性があります。RFM分析で休眠予備顧客を早期に抽出すれば、フォローアップメールや再来店用クーポンの配信など、適切なタイミングでのアプローチが可能になります。アンケートを通じた離脱理由の把握も有効です。

既存顧客の継続利用を促すリテンション施策と組み合わせることで、休眠化の防止や改善率の向上が期待できます。