顧客データ分析の始め方｜売上アップに直結する4つの分析手法

田辺さん、顧客データ分析って聞くと「統計学」とか「専門のデータアナリスト」が必要なイメージがあるんですが……。

そんなことはありません。まず覚えてほしいのがRFM分析です。R（Recency＝最終購入日）、F（Frequency＝購入頻度）、M（Monetary＝購入金額）の3軸で顧客をグループ分けする手法です。

具体的にはどう使うんですか？

例えば「最近買ってくれて、頻度も高く、金額も大きい」のがVIP顧客。「以前はよく買ってくれたけど最近来ていない」のが休眠顧客。グループが見えれば打ち手が明確になる。VIPには感謝の特別オファー、休眠顧客には呼び戻しクーポンを送る、という具合です。

他にはどんな分析手法がありますか？

2つ目はコホート分析。「同じ時期に初回購入した顧客グループ」ごとに、その後の継続率を追跡する手法です。「1月に獲得した顧客は3ヶ月後に40%残っているのに、4月に獲得した顧客は20%しか残っていない」となれば、4月のキャンペーンや対応に問題があった可能性が見えます。

時期によって差があるかどうかがわかるんですね。3つ目は？

LTV（顧客生涯価値）分析です。1人の顧客が生涯でいくら使ってくれるかを算出する。計算式はシンプルで「平均購入単価 × 購入頻度 × 継続期間」。LTVがわかれば、新規獲得にいくらまでコストをかけていいかが判断できます。

4つ目はどんな分析ですか？

購買バスケット分析です。「Aを買った人はBも一緒に買うことが多い」という組み合わせを見つける手法。ECなら「この商品を買った人はこちらもおすすめ」のレコメンドに使えるし、店舗なら陳列やセット販売に活かせます。

これらの分析をやるには高額なツールが必要ですか？

RFM分析はエクセルでもできますが、手間がかかる。ToolsBoxならLINE経由の顧客データに対して、タグとセグメント機能を使った簡易的なRFM分類が可能です。「最終来店日」「来店回数」「累計購入額」を自動で記録して、セグメントごとに最適なメッセージを自動配信できます。月額¥0のプランからデータ蓄積は始められるので、まず貯めるところからスタートしましょう。