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