AI プロンプトでRFM分析を行う方法

RFM分析は顧客の購買行動を3つの重要な指標で評価し、顧客をセグメント化するための効果的なマーケティング手法です。RFM分析は以下の3つの指標の頭文字に由来しています。

RFM分析では、各指標の値に基づいて顧客をグループ分けします。

グループの数はビジネスの目的や顧客基盤の特性によって柔軟に設定できます。例えば、各指標を3つのグループ（高・中・低）に分ける場合もあれば、より細かく5つや4つに分ける場合もあります。

グループの分け方には、等幅や等頻度で区切る方法があります。（データによっては、購買頻度や金額が少ないところに顧客が集中するため、等頻度でグループを分けをした方が、バランス良く顧客をセグメントに分けられる傾向があります）

等幅

等頻度

これらのグループの組み合わせによって顧客をセグメント化します。

例えば、すべての指標で高いグループに属する顧客は「優良顧客」、Rのみが高い顧客は「新規顧客」などと分類できます。

この分析手法は、限られたマーケティングリソースを最適に配分し、顧客ライフサイクルに合わせたコミュニケーション戦略を立てるのに役立ちます。

RFM分析の活用

RFM分析は特にEコマースや小売業のCRM（顧客関係管理）戦略において強力なツールですがサービス業など、反復購入のある多くのビジネスモデルに応用できます。

マーケティング担当者は、RFM分析を活用して顧客セグメントごとに最適なマーケティング施策を展開できます。

例えば、「RFM」スコアがすべて高い優良顧客に対しては、VIP特典などで関係強化を図ります。一方、かつては優良だったが最近購入していない休眠傾向の顧客には、再アクティベーションキャンペーンを実施するなど、セグメントごとに異なるアプローチを取れます。

CRM責任者や顧客分析担当者は、RFM分析をリテンション戦略の策定に活用できます。

各セグメントの購買パターンを分析することで、どのセグメントに投資すべきか、どのセグメントが将来的に高い価値を生み出す可能性があるかを予測できます。

また、顧客の移動（例：優良顧客から休眠顧客へ）を追跡することで、顧客維持のための早期警告システムとしても機能します。

経営者や事業責任者にとって、RFM分析は顧客基盤の健全性を評価し、事業戦略を立案するための重要な指標となります。

顧客ポートフォリオのRFM分布を定期的にモニタリングすることで、ビジネスの持続可能性や成長性を評価できます。例えば、高RFM顧客の比率が減少している場合は、製品やサービスの品質に問題が生じている可能性があります。逆に、新規顧客（高R、低F、低M）の増加は、マーケティング施策の成功を示唆しています。

今回は、1行が1つの注文明細を表すデータを使って、AIプロンプトでRFM分析を実行します。

データには、顧客ID、注文日、購入金額などの情報が含まれています。

「AI データ加工」のボタンをクリックします。

AI プロンプトのダイアログを開いたら、以下のようなテキストを入力し、実行します。

RFM分析を実行して

するとRFM分析を実行するためのコードが生成されます。

使用している関数の説明や期待される結果を確認し、「ステップとして実行」ボタンをクリックします。

ステップが追加されRFM分析用のデータを作成できました。

これで、R、F、Mの各指標は計算できましたが、この段階では各指標のグループ分けが完了していません。

そこで、各指標をグループに分けるために、改めて「AI データ加工」のボタンをクリックして、以下のようなテキストを入力し、実行します。

RFMを等頻度で5つのグループに分けて

それぞれの指標を等頻度で5つのグループに分けるためのコードの生成を確認して、ステップとして実行ボタンをクリックします。

これでそれぞれの指標を5つのグループに分けられました。

後は「ヒートマップ」のチャートを使って顧客をセグメント分けした結果を可視化することで、どのセグメントに顧客が集中しているかを確認できます。

さらに、各セグメントをクリックすれば、そのセグメントに含まれる顧客の情報を確認したり、データをエクスポートできます。

今回はExploratoryのAI機能である「AI プロンプト」を使ってRFM分析を実行する方法を紹介しました。

これまでは、RFM分析を実施するためにはデータの加工方法とそれを実践するスキルが必要でした。Exploratoryを利用すれば、自然言語で簡単に指示するだけでRFM分析を簡単に実行できるようになります！

Exploratoryを使用したことがない方は、30日間無料トライアルをぜひお試しください！