RFM analysis / recency, frequency, monetary analysis 顧客の購買行動・購買履歴から、優良顧客のセグメンテーションなどを行う顧客分析手法の1つ。データベースマーケティングにおいては、顧客データ分析の最も基本的なものであり、アナリティカルCRMシステムなどに機能として実装されていることも多い。 まず、顧客1人1人に関して次の3つの観点から指標化する。 R（recency：最新購買日） いつ買ったか、最近購入しているか F（frequency：累計購買回数） どのくらいの頻度で買っているか M（monetary：累計購買金額） いくら使っているか この各指標の数値に重み付けした上で合算してランキングを作成すると、その上位の顧客は“最近、何度も、たくさん買ってくれている顧客”、すなわち優良顧客と判断するということになる。各指標の重要性や意味合いは
RFM分析(1) RFM分析というと難しそうに感じますが、どのようにビジネスに生かせるかについて、今回は出来るだけ分かりやすく説明してみたいと思います。 この分析方法は、「良い顧客を見分ける」ための手法の一つで、最もシンプルで分かりやすい分析方法だといっても過言ではないでしょう。 簡単に説明すると、RFM分析は、誰が一番最近買い物に来た顧客か、頻繁に来店する顧客は誰か、一番お金を使ってくれている顧客は誰か、という3つの側面から顧客を分析する手法です。 一般的には、それぞれの項目を5段階評価し、RFMのそれぞれの項目で最も高いランクの555の顧客が最も良い顧客だと考えるのです。 反対に111の顧客は、顧客といえるかどうかも含めて考える必要があります。 たとえば、ダイレクトメールを今後購買見込みのない111の顧客に送り続けることは経費の無駄遣いであることは誰が考えても分かることですが、分析をせ
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
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