--- title: "RFM分析とは？店舗ビジネスの顧客管理に使える初心者向けガイド" url: "https://pro-marketing.jp/analysis/rfm-bunseki/" date: 2026-03-24 lastmod: 2026-05-08 description: "RFM分析は、最終来店日・来店頻度・購入金額の3指標で顧客を分類する手法です。VIP顧客の維持や離反防止など、店舗の顧客管理・販促施策に役立つ基本をわかりやすく解説します。" categories: ["経営分析"] author: name: "小形 洸太" url: "https://pro-marketing.jp/author/kotaogata/" avatar: "https://secure.gravatar.com/avatar/4c1891a664616467decc338949f418e099bfa950a6ed9c7260e4a546f08274a1?s=96&d=mm&r=g" bio: "マーケティングプロデューサー、集客コンサルタント。大学卒業後、店舗マーケティングツールのASPにて、500店の顧客フォロー及び導入支援業務に従事。その後、2009年からコンサルティングを提供開始。助言だけではなく、対策もできるコンサルタントとして活動。主に、マーケティング関連のディレクション業務を行い、オウンドメディア運用、SNSキャンペーン、実店舗の集客支援を実施。 集客の専門家として、ミラサポや信用保証協会専門家、商工会専門家などの立場で事業主向けに助言業務を実施。また、リクルートや第一興行のメディアでSNSを使った集客の記事の監修。" --- # RFM分析とは？店舗ビジネスの顧客管理に使える初心者向けガイド 「常連さんが最近来なくなった気がする」「新規のお客様が多いのに売上が伸びない」——そんな悩みの原因を、顧客データから読み解く手法が**RFM分析**です。 この記事では、店舗ビジネスを運営する方に向けて、RFM分析の**基本的な考え方・3つの指標の意味・実際の活用ステップ**を初心者にもわかりやすく解説します。顧客リストがあれば今日から取り組める内容ですので、ぜひ最後までお読みください。 📌 **この記事でわかること：**RFM分析の目的／3指標の読み方／顧客セグメントの分け方／施策への活かし方と注意点 ## RFM分析とは RFM分析とは、顧客一人ひとりの購買行動を3つの指標で数値化し、顧客をグループ（セグメント）に分けて分析する手法です。1990年代にダイレクトマーケティングの世界で体系化され、現在も小売・飲食・サービス業など幅広い業種で活用されています。 全顧客に同じアプローチをするのではなく、「どの顧客に」「どんなメッセージを」「どのタイミングで届けるか」を最適化することが、この分析の核心です。限られたリソースで最大の効果を出すための、顧客理解の基本ツールといえます。 ### RFMとは何の略か R 最終来店日（Recency） リセンシー 直近いつ来店・購入したか。最近来てくれた顧客ほどスコアが高くなります。「しばらく来ていないお客様」を見つけるための指標です。 F 来店頻度（Frequency） フリークエンシー 一定期間に何回来店・購入したか。頻度が高いほど常連度が高く、店舗への関与が深い顧客です。 M 累計購入金額（Monetary） マネタリー 一定期間でいくら使ってくれたか。金額が高いほど売上貢献度が大きい顧客です。単価の高さと来店頻度の掛け合わせで変わります。 この3つの指標を組み合わせることで、「最近来てくれて、頻繁に来店し、たくさん使ってくれている」優良顧客から、「ずっと来ていないかつての常連さん」まで、顧客をさまざまな角度から把握できます。 ### なぜ店舗ビジネスで使われるのか 店舗ビジネスにおいて「売上の8割は2割の優良顧客が生み出している」という傾向はよく知られています（パレートの法則）。この考え方は商品・在庫の優先度を整理する[ABC分析](https://pro-marketing.jp/analysis/abc-analytics/)とも共通しており、「どこに集中するか」を決めるための基本的な視点です。にもかかわらず、全顧客に同じDMやクーポンを送っているケースは少なくありません。 RFM分析を使うと、「この顧客には離反防止の特典を送る」「この顧客には新商品の先行案内をする」という具合に、顧客の状態に合わせたコミュニケーションが設計できます。結果として、販促コストを抑えながら売上を維持・改善することにつながります。 ## 顧客をどう分けるのか：セグメントの考え方 RFMの3指標それぞれにスコアをつけ、組み合わせで顧客をグループ分けします。スコアの付け方はさまざまですが、初心者にわかりやすい方法として「高・中・低」の3段階に分けるシンプルなアプローチが取り組みやすいです。 ### 代表的な顧客セグメント セグメント名 特徴 RFMの傾向 おすすめのアプローチ VIP顧客 最も大切にすべき優良顧客 R・F・Mすべて高い 感謝施策・特別優待・先行案内 ロイヤル顧客 定期的に来てくれる安定した常連 FとMが高め 継続来店を促すポイント・特典 新規顧客 最近初めて来てくれた顧客 Rは高いがF・Mは低い 2回目来店を促すフォローアップ 離反リスク顧客 以前は来ていたが最近来ていない RだけがRが低い 「お久しぶり」クーポン・再来店特典 休眠顧客 長期間来店がなくなった顧客 R・F・Mすべて低い 思い切った復活特典・近況報告DM 💡 ポイント 最初からすべてのセグメントを管理しようとすると複雑になりがちです。まずは**「VIP顧客」と「離反リスク顧客」の2グループだけ**に絞って施策を考えるところからスタートするのがおすすめです。 ## どのように分析するか RFM分析は、POSレジや顧客管理システム（CRM）のデータがあれば取り組めます。以下のステップを参考にしてみてください。 - **顧客データを準備する** 「顧客ID（または名前）」「購入日」「購入金額」の3列があれば基本的な分析が始められます。POSレジやポイントカードのデータをCSVで書き出しましょう。 - **分析期間を決める** 直近1年間・半年間など、ビジネスの購買サイクルに合わせた期間を設定します。来店頻度が低い業種（美容室・クリニックなど）は1〜2年、日常的に来店する業種（カフェ・食料品など）は3〜6ヶ月が目安です。 - **各指標を集計する** 顧客ごとに「最後に購入した日（R）」「購入回数（F）」「合計購入金額（M）」を集計します。ExcelやGoogleスプレッドシートのピボットテーブルを使うと効率よく集計できます。 - **スコアリングする** 各指標を「高・中・低」または5段階（1〜5）でスコア化します。たとえばRであれば、直近30日以内なら高、31〜90日なら中、91日以上なら低、という具合です。スコアの区切りはデータの分布に合わせて調整します。 - **セグメントに振り分ける** R・F・Mのスコアの組み合わせで各顧客をセグメントに分類します。最初はシンプルに「全指標高＝VIP」「Rだけ低＝離反リスク」など、2〜3グループから始めましょう。 - **セグメント別に施策を設計・実行する** 各グループの特性に合わせたDM・クーポン・LINE配信などを設計します。「全顧客に同じクーポンを送る」から「セグメント別に内容を変える」へ移行するだけで、反応率の変化を体感できることがあります。 - **施策後に変化を確認する** 施策を打った後に、対象セグメントの来店率や購入金額がどう変化したかを確認します。PDCAのサイクルを回すことで、次の施策の精度が高まっていきます。 ### 使えるツール例 📊 Excel・Googleスプレッドシート ピボットテーブルとIF関数を組み合わせれば手動でのRFM集計が可能です。まず始めてみたい方に最適です。 🖥️ POSレジ内蔵のCRM機能 スマレジ・Airレジ・SquareなどはRFMに近い顧客分析レポートを標準搭載している場合があります。まず既存ツールの機能を確認しましょう。 🤝 CRM・MAツール Salesforce・HubSpot・カルテなど、自動でセグメント分けや配信ができるツールもあります。顧客数が多くなってきたら検討を。 ## 活用シーン：どんな場面で役立つのか RFM分析は、顧客コミュニケーションを必要とするあらゆる場面で活用できます。代表的なシーンをご紹介します。 ### VIP顧客への特別対応 RFMスコアが高い優良顧客は、売上への貢献度が高い一方で、ケアが手薄になりがちなグループでもあります。「来てくれて当たり前」と思っていると、ある日突然来なくなることも珍しくありません。 誕生日の特別クーポン・新商品の先行体験・感謝状の送付など、「大切にしている」と伝えるコミュニケーションを設計することで、長期的な関係維持につながります。 ### 離反防止・再来店の促進 Rスコアが下がってきた顧客（最近来ていない顧客）は、まだ関係を取り戻せる可能性が残っています。「お久しぶりです」という一言から始まる特典付きDMやLINEメッセージは、この層に高い効果を発揮することがあります。完全に休眠してしまう前に手を打つことが重要です。 ### 新規顧客の2回目来店促進 新規顧客は「初めて来てくれた」という状態であり、2回目の来店があるかどうかが常連化のカギを握ります。Fスコアが1のまま止まっている新規顧客に対して、来店から一定期間内に2回目の来店を促すクーポンや案内を送ることで、定着率を高める施策が立てやすくなります。 ### 販促予算の最適配分 全顧客に同じコストをかけるのではなく、「VIP顧客には手厚く・休眠顧客には低コストで」という形で予算を配分することで、販促費全体の費用対効果を改善できます。誰に・何を・いくらかけるかという判断がデータで根拠をもって行えるようになります。 📌 **分析時の注意点：** RFM分析はあくまで購買データに基づく分析であり、顧客の「気持ち」や「理由」までは読み取れません。「なぜ来なくなったのか」を理解するためには、アンケートやスタッフからのヒアリングなど定性的な情報も組み合わせることが大切です。また、スコアの区切り方次第でセグメントが変わるため、定期的に見直すことも重要です。 ## まとめ RFM分析は、顧客を「最終来店日・来店頻度・購入金額」の3軸で整理することで、誰にどんなアプローチをすべきかを明確にする、シンプルかつ効果的な分析手法です。 - R（Recency）・F（Frequency）・M（Monetary）の3指標で**顧客の状態を数値化**できる - 顧客をセグメントに分けることで、**施策のターゲットと内容が明確**になる - VIP顧客の維持・離反リスク顧客へのフォローなど、**優先度の高い顧客から着手**できる - 全顧客に同じ施策を打つより**販促コストを効率化**しやすい - まずは**ExcelやPOSの既存機能**から始めるのが現実的 「どのお客様を大切にするか」を感覚ではなくデータで判断することが、RFM分析の真の価値です。最初から完璧なセグメントを作る必要はありません。「VIPと離反リスクだけ分けてみる」という小さな一歩から始めてみてください。 なお、顧客ではなく**商品・売上の優先度**を整理したい場合は、[ABC分析](https://pro-marketing.jp/analysis/abc-analytics/)も合わせてご覧ください。RFM分析と組み合わせることで、「誰に・何を売るか」の両面からデータを活用できます。