引き上げ率分析とは

引き上げ率分析とは 引き上げ率分析とは、 ある一定期間の間に購買があり、ある時点で２回目の購買があったお客様の比率です。新規顧客が始めてリピートしてくれる割合という事もできます。 ある一定期間（前期間）の顧客がある月でどのようなお客様となったかを考えると 購買情報が次のような場合 　4月　 　5月　 　6月　 　7月　 　8月　 　9月　 10月　 11月　  人①            人①      人②          人②  人②    人③  人③        人③   人④                             人⑤  人⑤ ある一定期間（前期間）を６ヵ月、ある時点を１０月 として 　4月　 　5月　 　6月　 　7月　 　8月　 　9月　 　10月　 属性   人①            人①  引き上げ顧客    人②          人②  引き上げ顧客     人③  人③        人③ リピート顧客  人④               離脱顧客              人⑤  新規顧客 ①の人 ４月に購買があり（初回購買）１０月に２回目の購買があった ②の人 ５月に購買があり（初回購買）１０月に２回目の購買があった ③の人 ５月、６月に購買があり１０月に３回目の購買があった ④の人 ４月に購買があり（初回購買）１０月になっても２回目の購買が無かった ⑤の人 ４月から９月には購買がなく１０月になって購買があった となり、 １０月時点での引き上げ率は 引き上げ対象者 ①②④の３人 １０月に２回目の購買があった人 ①②の２人 ２÷３＝６７％　となります。 定義は下記の通りです。 引き上げ顧客：前期間に１回だけ購買があり解析月で購買のあった顧客 リピート顧客：前期間以降解析月までに３回以上購買のあった顧客 離脱顧客 ：前期間に１回だけ購買があり解析月に購買の無かった顧客 新規顧客 ：前期間に購買がなく解析月に購買のあった顧客 ある時点 １１月 を考えると次のようになります。 　4月　 　5月　 　6月　 　7月　 　8月　 　9月　 　10月　 　11月　 属性   人①            人①        人②          人②  人② リピート顧客     人③  人③        人③     人④                               人⑤  人⑤  引き上げ顧客 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

ABC分析期間別とは

ABC分析期間別とは 売れ筋商品を見つけ出すＡＢＣ分析ですが、季節等によって売れ筋商品は変化します。 例えば、四半期毎の分析を行うことにより夏によく売れる商品を見つけ出す等が必要になります。 RFM分析いいお客様Ｐｒｏでは ・月別 ・週別（週の初めの曜日を指定可能) ・曜日別 ・四半期別（四半期の開始月指定可能） に分析する事により、期間別の売れ筋商品を簡単に見つけ出す事ができます。 出力例) ABCサマリ期間別：月別 画像クリックで拡大 　サマリ週別　　 サマリ曜日別　　 サマリ四半期別 出力例) ABC商品一覧期間別：月別 画像クリックで拡大 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析の流れの紹介

いいお客様を見つけるRFM分析とは 分析という言葉はちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、 「いいお客様を見つける」方法と言い換えると分かり易いかも知れません。 いいお客様の定義はいろいろでしょうが、ここでは 最近買ってくれたお客様・よく買ってくれるお客様・たくさん買ってくれるお客様 を「いいお客様」と考えます。 RFM分析は、過去のお客様の購買情報（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）から、 「いいお客様」を見分けるための方法です。 また、各お客様の現在の状態を知って、お店が適切な行動を行う手助けを行います。 例えば、 購買頻度も多く、直近に来店もしているお客様。 このようなお客様には、特典付き特売セール案内などでよりお店の姿勢をアピールすべきです。 また、 前はよく来てくれたが、何らかの理由で店に不満を感じ、足が遠のいているお客様 このようなお客様には、イベント案内等で、再度の来店を促す必要があります。 用語の準備 では、どのようにRFM分析を行うのでしょうか。 その前に用語の準備です。 ◎Ｒ、Ｆ、Ｍのそれぞれの意味は 　 Ｒ Recency（リセンシィー）・・・・・最終来店日（直近の購入日） 　 Ｆ Frequency（フリクエンシィー）・・利用回数 　 Ｍ Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額 となっています。 RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に分け たとえば Ｒ：購買日 ランク５：３０日以内に来てくれたお客様 ランク４：３１日から６０日以内に来てくれたお客様 ランク３：６１日から９０日以内に来てくれたお客様 ランク２：９１日から１８０日以内に来てくれたお客様 ランク１：１８１日以上前に来てくれたお客様 のように考えます。 例） ﾗﾝｸ5 ﾗﾝｸ4 ﾗﾝｸ3 ﾗﾝｸ2 ﾗﾝｸ1 R 30 60 90 180 ←日超 F 50 30 10 2 ←回未満 M 1,000 500 200 100 ←千円未満 ◎グループ Ｒが最高の５であっても、Ｆが１、Ｍも１ つまり５１１のお客様がいいお客様か どうかはわかりませんので、グループ分けを行います。 　　　グループＡ：最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様 　　　　　　　　　　・ 　　　　　　　　　　・ 　　　グループＥ：最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様 例） グループ A B C D E R5 F5 F4 F3 F2 F1 M5 555 545 535 525 515 M4 554 544 534 524 514 M3 553 543 533 523 513 M2 552 542 532 522 512 M1 551 541 531 521 511 必要なデータ 必要なデータは、お客様の購買情報（いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報）です。 データは ・顧客情報：お客様が特定できるような情報 　お名前（これはお客様を特定するために必須の情報です） 　住所等（ＤＭ発送時は必須ですが、メールのみでを使う場合はなくてもＯＫ） 　メールアドレス（メールを発信しない場合はなくてもＯＫ） 　その他 ・購買情報：購入日・購入金額の履歴 　購買日 　購入金額 これらの情報は２つに分かれていても、１ファイルになっていてもかまいません。 ２つに分かれている場合は、結びつけるための情報（たとえば会員番号等）が必要です。 分析の準備 ①ランク範囲の設定 RFM分析では、Ｒ、Ｆ、Ｍを５段階（ランク）に分けて考えますのでランク範囲を設定します。 たとえば前ページで記述したように Ｒ：購買日 の範囲設定を行い、同じようにＦ、Ｍ のランク範囲も設定します。 このランク値の設定が重要ですので、何回か値を変えて分析を行い、あなたのお店に合うランク範囲を見つけてください。 RFMそれぞれの最大値は５であるので、 最高のお客様は ５５５ あまりよくないお客様は １１１ となります。 何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、以降は同じ設定値をお使いください。 ②グループ分けの設定 Ｒが最高の５であっても、Ｆが１、Ｍも１ つまり５１１のお客様がいいお客様かどうかはわかりませんので、グループ分けを行います。 　　グループＡ：最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様 　　　　　　　　　　　　　　　　　　・ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　・ 　　グループＥ：最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様 例えば RFM値が５５５のお客様はグループＡという風に設定します。 何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、以降は同じ設定値をお使いください。 アクション RFM分析を行います。 しかし、RFM分析を行っただけでは、単なる自己満足でしかありません。 分析結果からアクションにかけることのできる予算・時間を考え、グループ毎に適切なアクションを行います。 ・ＤＭの発送をするのなら経費を最小にするためにグループＡの方々のみに絞る ・又は、グループＣのお客様を対象に掘り起こしを行う等 アクション結果の反映 何日かあとに、アクション結果からアクションの見直しが必要です。 例えば、 メールを６月１日に送信した場合、次の日から１週間程度の売り上げ推移を 見て、メールの有効性を確認します。 売り上げが変わらないようならば、メールが読まれていないか、本文内容が適切でない場合が考え られます。 対策としては、メールのタイトルや本文にお客様のお名前を入れるとような工夫をします。 リンク RFM分析：いいお客様Pro オズシステム製品情報

週末や月末に絞っていいお客様（リピート顧客等）を見つける

週末や月末に絞っていいお客様（リピート顧客等）を見つける RFM分析で、何度もきてくれて沢山買ってくれて、最近もよくきてくれているお客様を見つける事ができます。 しかし、場合によっては 週末によくきてくれるお客様限定で、いいお客様を見つけたい場合や、その逆の平日限定で見つけたい事もあります。又、月末限定や月初め限定という場合もあります。 閑散期の平日によくきてくれているお客様に感謝セールを行う等の場合、指定した曜日や、日付に限ってRFM分析をおこなえると便利になります。 RFM分析に入力するデータを絞り込んで入力すればいいのですが、様々な条件を変えて分析したい場合、RFM分析ソフト側で絞り込めれば手間がかかりません。 ＲＦＭ分析いいお客様Ｐｒｏでは、このような場合 ・曜日フィルター（指定曜日のデータだけを対象とする) ・指定日フィルター(指定日のデータだけを対象とする) を利用して、RFM分析を行う事ができます。 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

デシル分析における購買情報と顧客情報の関係(顧客分析の１手法）

デシル分析における購買情報と顧客情報の関係(顧客分析の１手法） デシル分析は、お客様を購入金額の高い順に１０等分してその構成比を算出する分析方法です。 従って、顧客分析として、顧客情報に含まれる全てのお客様を１０等分する事になります。 （対応する購買情報にないお客様も含めて１０等分します。） しかし、ある時点での購買情報だけでデシル分析を行いたい場合もあります。 購買情報のないお客様も含めて１０等分する。 お買い上げのないお客様を分析するにはこの方法が有効.。 ただし、あまりに購買情報のないお客様が多い場合は、偏った分析となる。 このような場合、購買情報にあるお客様のみを対象とします。 購買情報のないお客様は除いて１０等分する。 お買い上げのあるお客様だけを分析するにはこの方法が有効.。 ただし、購買情報のないお客様に対しての分析はできない。 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:10:アクション結果の反映

RFM分析とは:10:アクション結果の反映 何日かあとに、アクション結果からアクションの見直しが必要です。 例えば、 メールを６月１日に送信した場合、次の日から１週間程度の売り上げ推移を 見て、メールの有効性を確認します。 売り上げが変わらないようならば、メールが読まれていないか、本文内容が適切でない場合が考え られます。 対策としては、メールのタイトルや本文にお客様のお名前を入れるとような工夫をします。 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm

RFM分析とは:09:アクション

RFM分析とは:09:アクション RFM分析を行います。 しかし、RFM分析を行っただけでは、単なる自己満足でしかありません。 分析結果からアクションにかけることのできる予算・時間を考え、グループ毎に適切なアクションを行います。 ・ＤＭの発送をするのなら経費を最小にするためにグループＡの方々のみに絞る ・又は、グループＣのお客様を対象に掘り起こしを行う等 筆者のホームページ https://www.ozsystem.jp/frdpro/pro_top.htm