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第11回 「買ってくれそうなお客様だけを探し出すには?(DMリストの絞込み)」
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「RFM分析」

データベースに登録されている顧客の購買履歴から「直近購買日(= 最近最後に買った日=Recency)」、「購入頻度(= 総購買回数 = Freqency)」、「総購買金額(= 総売上= Manetary)」のランクによって、購買確率を推定するセグメント方法。レスポンスへの影響力はR>F>Mの順に強い。

(期間区分の例)
~下記の区分は各社の商品特性や顧客属性、単価によって異なります~

(R) 最新の購入日:
ランク5:3ヶ月未満/ランク4:6ヶ月未満/ランク3:12ヶ月未満/ランク2:24ヶ月未満/ランク1:24ヶ月以上
(F) 購買回数:
ランク5:5回以上/ランク4:4回/ランク3:3回/ランク2:2回/ランク1:1回
(M)総購買金額:
ランク5:4万円以上/ランク4:4万円未満/ランク3:3万円未満/ランク2:2万円未満/ランク1:1万円未満

山田さん

これをどうやってDM発送リストに反映するんでしょう。

課長

過去のDM結果を分析して、各要因のランク毎に顧客のレスポンス件数を調べれば、どのランクがどれくらい反応しそうか推定できるんですけど、今は一番簡単なやり方をご紹介します。モモちゃん、どうだい?

モモちゃん

えーと、えーと。一番簡単なのは直近購買日のRですね。1年以内に購買がある人、Rランク1・2・3だけを抽出します。ここで抽出された人数が少なすぎる場合は、ランクを4へと広げます。このお客様だけにDMをお届けする、というのが一番簡単なRによるセグメントです。

課長

最もレスポンスが良いのは直近購買から3ヶ月未満ですが、商品の消費サイクルなどの条件によっては1年または2年以内でもリピート購買される確率は十分残されています。これは自社独自の数値を定点観測すれば判ります。そして、さらにレスポンス率の向上を図りたい場合は、今度は購買回数のFも要因として考慮するといいですね。

モモちゃん

その場合、Rランク1・2・3の顧客リストを、さらに購買回数のFランクで区分します。最近買ってくれた人で購買回数Fが多ければ多いほど上得意のお客様といえますから、反応も良いと予測できます。

課長

ちなみに、私はつい先週に注文しましたし10回以上買ってますので、R×Fでセグメントしても必ずおトクなDMが届きますね。僭越ながら、私のような顧客はロイヤル顧客と呼ばれます。

山田さん

そうやって買ってくれなさそうな人を除外していくわけですね。なるほど~! まずはR区分の絞込だけでも取り入れてみようと思います。さて、こうしちゃいられませんので、さっそく帰ってやってみます。たいへん勉強になりました。ご丁寧にありがとうございました。あ、毎度ありがとうございます。それでは失礼!

モモちゃん&課長

(ポカーン)

課長

まだ話しの途中だったんだけどなあ。あー、記念写真撮るの忘れちゃったよ。

モモちゃん

あ! それでも羊羹は完食されてますよ。

課長

自社商品を愛することは大事なことです。

モモちゃん

ふう、お茶を淹れ直しましょうか。

課長

一服しますか。また羊羹いただいことだし。

モモちゃん&課長

ズズズー。

モモちゃん

(プルプルー!) あ、電話だ、出ます。

課長

山田さんじゃないの。ズズズー。

モモちゃん

あ、山田さん、先程はどうも。え? また戻ってらっしゃるんですか?

課長

行動力のある人ですねえ。ズズズー。

(つづく)
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