RFM分析とは：ECの顧客を3指標でランク分けして売上施策を決める方法

「新しいお客さんは増えた。でも、誰が大事なお客さんで、誰が離れかけているのかは正直わからない」。ECを運営しているとよく聞く状態です。 この「お客さんを大事な順に並べる」ための定番の手法が RFM分析 です。

RFM分析は、顧客を3つの数字でランク分けして、「誰に・どんな施策を打つか」を決めるための整理術です。 3つの指標の意味、顧客の分け方、優良顧客と離脱しそうな顧客への打ち手、よく一緒に語られるコホート分析との違いまでを、図と例で整理します。

この記事のまとめ#

1. RFM分析 ＝ 顧客を「最近・頻度・金額」の3指標でランク分けする手法

   Recency（最終購入日）、Frequency（購入回数）、Monetary（購入金額）の頭文字です

2. 3指標をそれぞれ点数化して組み合わせる

   たとえば各指標を1〜5点に分け、その組み合わせで顧客をグループ分けします

3. 狙いは「誰に・どんな施策を打つか」を決めること

   優良顧客は維持、離脱しそうな顧客は復帰、新規は育成、と打ち手を分けられます

4. 全員一律のメール配信より費用対効果が高い

   限られた予算と手間を、効く相手に集中させられます

5. コホート分析とは見る角度が違う

   RFMは「今の顧客の状態」、コホートは「獲得時期ごとの推移」を見ます

1.RFM分析とは：3つの指標で顧客を分ける#

結論: RFM分析は「最近・頻度・金額」の3つの数字で顧客をランク分けする手法です。

RFM分析は、顧客を3つの指標で評価して、グループに分ける方法です。 名前は3つの英単語の頭文字から来ています。

• R（Recency／最終購入日）：最後に買ってから、どのくらい経ったか
• F（Frequency／購入頻度）：これまでに何回買ったか
• M（Monetary／購入金額）：これまでにいくら使ったか

この3つを組み合わせると、「最近・たくさん・高く買っている人」ほど大事な顧客だと判断できます。 逆に「以前はよく買っていたのに、最近は来ていない人」も浮かび上がります。

なぜ3つも使うのか。1つの指標だけでは見間違えるからです。 たとえば「購入金額が大きい人」だけを大事にすると、半年前に1回だけ高額購入して、もう来ていない人を優良客と勘違いします。 そこに「最近買ったか（R）」と「何回買ったか（F）」を足すと、本当に今も活発な顧客が見分けられます。 新規顧客を増やすコストは、既存顧客を維持するコストより高くつくと言われており[1]、誰を引き止めるかの判断は売上に直結します。

2.RFMの3指標の見方とスコア化#

結論: 各指標を5段階などの点数に分け、組み合わせて顧客を評価します。

RFM分析では、3つの指標をそれぞれ点数（スコア）にします。 よく使われるのは1〜5の5段階です。点数の付け方の例を挙げます。

• R（最近買ったか）：直近30日以内なら5点、半年以上前なら1点
• F（何回買ったか）：10回以上なら5点、1回だけなら1点
• M（いくら使ったか）：累計10万円以上なら5点、5千円未満なら1点

点数の区切りは、自社の顧客データを見て決めます。 たとえば購入回数は、自社の顧客を回数順に並べて、上位20%を5点、次の20%を4点、と分ける方法が分かりやすいです。

3つの点数が出たら、組み合わせて顧客のタイプを判断します。 「R5・F5・M5」なら最優良顧客、「R1・F4・M4」なら以前は優良だったが離れかけている顧客、というように読みます。

このように、3つの点数の組み合わせで「今どういう状態の顧客か」が一目で分かるのがRFM分析の強みです。 顧客一人ひとりの購入金額の平均をならして見るARPU（一人あたり売上）と違い、RFMは顧客を「塊」ではなく「状態別のグループ」で捉えます。

3.RFM分析の4ステップ#

結論: 「データを集める → 点数化する → グループに分ける → 打ち手を決める」の4ステップで進めます。

RFM分析は、次の4つのステップで進めます。

ステップ1：購入データを集める

顧客ごとに「最終購入日」「購入回数」「累計購入金額」の3つをそろえます。 カートシステム（Shopify・BASE・STORESなど）の顧客データや注文履歴から取り出せます。

ステップ2：3指標を点数化する

集めたデータをもとに、R・F・Mをそれぞれ点数にします。 最初は5段階にこだわらず、3段階（高・中・低）から始めても十分です。

ステップ3：グループに分ける

点数の組み合わせで顧客をグループ分けします。 細かく分けると9〜27グループになりますが、最初は「優良・安定・新規・離脱予備軍・休眠」の5グループ程度で十分です。

ステップ4：グループごとに打ち手を決める

グループごとに、どんな施策を打つかを決めます。 ここが本番です。分けて終わりではなく、グループに合わせた行動につなげて初めて売上が動きます。

注意したいのは、グループ分けが目的ではないことです。 きれいに分類できても、施策につながらなければ売上は変わりません。 分けた後に「この人たちに何をするか」まで決めて、はじめて分析の価値が出ます。

4.セグメント別の打ち手：優良顧客と離脱予備軍#

結論: グループごとに打ち手を変える。 全員に同じメールを送るより、効く相手に集中させます。

RFM分析の本当の価値は、グループごとに打ち手を変えられることです。 代表的なグループと、向いている施策を挙げます。

• 最優良顧客（R高・F高・M高）：維持が最優先。限定先行販売やお礼の特典で「大事にされている」と感じてもらう
• 離脱予備軍（R低・F高・M高）：以前は優良だった人。復帰を促すクーポンや「お久しぶりです」の案内が効く
• 新規・育成候補（R高・F低）：2回目の購入につなげる。初回購入後のフォローメールやおすすめ商品の提案
• 休眠顧客（R低・F低・M低）：掘り起こし。ただし反応が薄い層なので、予算は控えめに

全員に同じ内容のメールを送ると、優良顧客には物足りず、休眠顧客には響かない、という中途半端な結果になりがちです。 限られた予算と手間を、効く相手に集中させるのがRFM分析の狙いです。 特に離脱予備軍への復帰施策は費用対効果が高いとされます。既存顧客の維持は新規獲得より割安で、売上への貢献も大きいためです[2]。

打ち手の効果を測るときは、施策を打ったグループの売上がその後どう変わったかを追います。 この「打ち手と売上のつながり」を見るには、チャネルや施策ごとの売上を並べて比較できる状態にしておくと判断が早くなります。 売上を起点にした分析の考え方は売上ダッシュボードの設計で整理しています。

5.RFM分析とコホート分析の違い#

結論: RFMは「今の顧客の状態」、コホート分析は「獲得時期ごとの推移」を見る。 見る角度が違います。

RFM分析とよく一緒に語られるのがコホート分析です。 どちらも顧客を分けて見る手法ですが、見る角度が違います。

• RFM分析：今この瞬間の顧客を「最近・頻度・金額」で分類する。「誰に何をするか」 を決めるための手法
• コホート分析：顧客を「いつ獲得したか（例：1月に来た客・2月に来た客）」でグループに分け、その後のリピート率の推移を時系列で追う。「いつ離脱しやすいか」 の傾向を見るための手法

たとえば「2回目の購入が起きやすいのは初回から何日目か」を知りたいならコホート分析、「今いる顧客の中で誰を優先するか」を決めたいならRFM分析です。 2つは対立するものではなく、組み合わせて使えます。 コホート分析で「初回から60日で離脱しやすい」と分かれば、RFM分析で「Rが落ち始めた顧客」を抜き出して、60日が来る前に手を打つ、という流れです。

6.FAQ#

Q. RFM分析は何人くらいの顧客数から意味がありますか。

数百人規模からでも始められます。 顧客数が少ないうちは5段階の点数化にこだわらず、「優良・普通・離脱予備軍」の3グループから始めると運用しやすいです。 顧客が増えてきたら、段階を細かくしていきます。

Q. R・F・Mのどれを重視すべきですか。

多くのEC事業では R（最終購入日）が重視されます。 最後に買ってからの時間は、離脱の兆候が最も早く表れる指標だからです。 ただし高額商材で購入頻度がもともと低い業種では、M（金額）の比重を上げるなど、業種に合わせた調整が必要です。

7.自社でRFM分析を始める3step#

結論: RFM分析は、データを出す → 3グループに分ける → 1グループだけ施策を打つ、の3stepで小さく始めます。

step1：顧客ごとの3指標を出す

カートシステムの顧客データから「最終購入日・購入回数・累計金額」を書き出します。 表計算ソフトに並べるだけでも、最初は十分です。

step2：まず3グループに分ける

いきなり細かく分けず、「優良・普通・離脱予備軍」の3つに分けます。 離脱予備軍は「以前はよく買っていたのに、最近来ていない人」を目印に抜き出します。

step3：1グループだけ施策を打って効果を見る

最初から全グループに手を打とうとせず、効果が出やすい離脱予備軍から始めます。 復帰クーポンを送って、その後の購入がどう変わったかを測ります。 RevenueScopeは売上を起点に、チャネルや施策ごとの売上を並べて見られます。 「どの施策が売上に結びついたか」を実際の売上から判断しやすくなります。

まとめ#

RFM分析は、顧客を「最近・頻度・金額」の3つの数字でランク分けする手法です。 狙いは分類ではなく、「誰に・どんな施策を打つか」を決めること。 優良顧客は維持、離脱予備軍は復帰、新規は育成、と打ち手を分けられます。 今の顧客の状態を見るRFM分析と、獲得時期ごとの推移を見るコホート分析は、組み合わせると強くなります。 まずは顧客を3グループに分けて、離脱予備軍に1つ施策を打つところから始めてみてください。

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参考文献#

• Bain & Company 「Prescription for Cutting Costs: Loyalty-Based Management」 2001年 [1]
• Harvard Business Review 「The Value of Keeping the Right Customers」 2014年 [2]
• 経済産業省 「令和6年度 電子商取引に関する市場調査」 2025年8月
• Shopify 「Customer Lifetime Value (CLV): What It Is and How to Calculate」 2024年12月
• HubSpot 「Customer Lifetime Value (CLV): How to Calculate & Improve It」 2024年8月