1. 顧客データの分析
RFＭ分析
顧客の購買行動をRecency(最終購買日)、Frequency(累積来店回数)、Monetary(累積購買
金額)の3つの指標を用いて分類し、顧客のランク付けを行うデータベースマーケティングの
手法。この結果を用いて顧客をグループ化し、マーケティング戦略を行う際の判断材料とす
る。
集計分析
性別・年代・住所
どの年代が多く来店、
使用金額が多い？
RFM分析の結果と、顧客の個人属性との関連性を統計的に分析
・・・
Kruskal-Wallis検定による多重比較

2. RFM分析
R=
F=
最終来店日
M=
累積来店回数
累積使用金額
Ｒのレベル
Fのレベル
基準
Mのレベル
基準
R5
1か月以内
F5
12回以上
M5
9901円以上
R4
2か月以内
F4
7～11回
M4
2401～9900円
R3
3か月以内
F3
4～6回
M3
1201~2400円
R2
半年以内
F2
2・3回
M2
601～1200円
R1
優良
基準
1年以内
F1
1回
M1
0～600円
非優良
5
×
最高ランクの優良顧客=R5F5M5
5
×
5
=125通り
最低ランクの非優良顧客=R1F1M1

3. RFM分析
F1
集計結果
R5
R4
R3
R2
R1
R5F1M5
R5F1M4
R5F1M3
R5F1M2
R5F1M1
R4F1M5
R4F1M4
R4F1M3
R4F1M2
R4F1M1
R3F1M5
R3F1M4
R3F1M3
R3F1M2
R3F1M1
R2F1M5
R2F1M4
R2F1M3
R2F1M2
R2F1M1
R1F1M5
R1F1M4
R1F1M3
R1F1M2
R1F1M1
合計
F2
R5F2M5
R5F2M4
R5F2M3
R5F2M2
R5F2M1
R4F2M5
R4F2M4
R4F2M3
R4F2M2
R4F2M1
R3F2M5
R3F2M4
R3F2M3
R3F2M2
R3F2M1
R2F2M5
R2F2M4
R2F2M3
R2F2M2
R2F2M1
R1F2M5
R1F2M4
R1F2M3
R1F2M2
R1F2M1
合計
F3
R5F3M5
R5F3M4
R5F3M3
R5F3M2
R5F3M1
R4F3M5
R4F3M4
R4F3M3
R4F3M2
R4F3M1
R3F3M5
R3F3M4
R3F3M3
R3F3M2
R3F3M1
R2F3M5
R2F3M4
R2F3M3
R2F3M2
R2F3M1
R1F3M5
R1F3M4
R1F3M3
R1F3M2
R1F3M1
合計
F4
R5F4M5
R5F4M4
R5F4M3
R5F4M2
R5F4M1
R4F4M5
R4F4M4
R4F4M3
R4F4M2
R4F4M1
R3F4M5
R3F4M4
R3F4M3
R3F4M2
R3F4M1
R2F4M5
R2F4M4
R2F4M3
R2F4M2
R2F4M1
R1F4M5
R1F4M4
R1F4M3
R1F4M2
R1F4M1
合計
F5
R5F5M5
R5F5M4
R5F5M3
R5F5M2
R5F5M1
R4F5M5
R4F5M4
R4F5M3
R4F5M2
R4F5M1
R3F5M5
R3F5M4
R3F5M3
R3F5M2
R3F5M1
R2F5M5
R2F5M4
R2F5M3
R2F5M2
R2F5M1
R1F5M5
R1F5M4
R1F5M3
R1F5M2
R1F5M1
合計

4. RFM分析

5. 集計分析：多重比較
F(累積来店回数)に基づく等質サブセット
集計分析：RFM分析の結果と顧客属性の関連性の分析
F：累積来店回数
年代
どの年代が多く来店、
使用金額が多い？
Kruskal-Wallis検定による多重比較
全顧客(-人)に累積来店回数が低い順に番号を振る
→年代ごとに平均値を出
す
※1位
→累積来店回数が1番少ない顧客
最下位→累積来店回数が1番多い顧客
この数値が高い程、その年代の累積来店回数の平均が高
い
同質（数値が類似）とみなされたグループごとに分類
-歳代が他のグループとは異質
R,Mもほぼ同様の結果が得られた。
-歳代→優良顧客
-歳代→非優良顧客
高

6. 顧客データの分析に基づくマーケティング戦略の提案
安定顧客
非優良顧客
マーケティング戦略