第28回カリキュラム（ver1.0）
RFM分析：顧客を「最近×頻度×利益」で切り分け、広義CRM（リピート／再顧客化／想起）を“誰に何をするか”で運用できる形にする
（文房具カフェ／文房具カフェオンラインストア／ユウセイ堂）
この回は「メルマガ文面を作る」回ではありません。
第13回（広義CRM）で学んだ リピート／再顧客化／想起 を、“対象（誰）”を切り分けて実装する回です。
RFMで「誰に何をするか」が揃うと、第15回の週次運用（KGI→ファネル→CJM→実験→学び）が一気に回りやすくなります。
0. まず第27回（サービスブループリント）の要点を簡単に復習（3分）
第27回では、体験を Evidence / 顧客行動 / フロント / バック / 支援 で1枚にし、
「どこで不安・迷い・摩擦（第14回）が出るか」「どこでGuardrailが悪化しやすいか」を工程で見抜きました。
- フロント改善だけでは事故が再発する → バックと支援（標準化/教育/チェック）まで書く
- RACEと実験（Primary/Secondary/Guardrail）に接続して初めて運用に乗る
ただし、工程を整えても次の課題が残ります。
- CRM（再接触）を回そうとしても、全員に同じ発信になりやすい
- 結果として、反応が薄く「結局センス/気合い」で運用が止まりがち
- 利益（第12回）に効くCRMが、どの顧客層で増えたのかが見えにくい
そこで第28回は、CRMを「誰に」届けるかを切り分けるRFM分析を扱います。
1. 今日のゴール（この回でできるようになること）
- RFM（R/F/M）の意味を説明できる
- 3チャネルで「顧客」と「取引」を定義し、RFMを作れる
- セグメント別に「次の行動」と施策を決め、実験に落とせる
この回のキーメッセージ
- CRMの成否は「文面」より対象の切り分けで決まる
- M（Monetary）は売上より粗利/貢献利益で見るとブレにくい（第12回）
- RFMは“分析”ではなく、次の1〜2手の意思決定装置
この回の成果物（軽量）
- R/F/Mの定義（チャネル別）
- セグメント3〜5個（名前は仮でOK）
- セグメント別の施策1本＋KPI
2. RFM分析とは何か：顧客を「最近×頻度×利益」で切り分ける
RFM分析は、顧客を次の3軸でスコア化してセグメント化する方法です。
目的は「分析をきれいにする」ことではなく、CRMを“誰に何をするか”で運用できる状態にすることです。
2-1. R/F/Mの定義
| 指標 | 意味 | 実務での推奨（御社） |
|---|---|---|
| R（Recency） | 最後の購入/来店がどれだけ最近か | 「直近◯日以内」を基準に、休眠/アクティブを切る |
| F（Frequency） | 一定期間に何回買った/来たか | 2回目・3回目を増やす設計に直結（第13回） |
| M（Monetary） | 一定期間でどれだけ価値（売上/利益）を残したか | 売上ではなく粗利/貢献利益で見る（第12回のKGIに接続） |
2-2. 第13回（広義CRM）との接続：RFMは「誰にリピート/再顧客化/想起を狙うか」を決める
- リピート：Rが高い（最近）× Fを増やす（2回目/3回目）
- 再顧客化：Rが低い（離れている）層を起こす（ただしMや過去Fで優先度を変える）
- 想起：RFMは直接の指標ではないが、R低下を抑えるための“再接触設計”の対象を決める
ポイント：CRMの“正解”は1つではありません。RFMで対象を切って、セグメント別に小さく実験（第11回）します。
3. どの順序で作るか：RFM → セグメント → 施策 → 実験
おすすめは次の7ステップ（軽量版）です。
Step 0：チャネルごとに「顧客」と「取引」を定義する（最重要）
- 店舗：顧客＝予約/会員/スタンプ等で識別できる単位、取引＝来店（または会計）
- 自社EC：顧客＝購入者ID（メール等）、取引＝注文
- モール：顧客＝購入者（プラットフォーム上の識別可能単位）、取引＝注文（※規約の範囲で運用）
Step 1：期間（観測窓）を決める
- 目安：直近90日（短期の運用） or 180日（季節性がある場合）
- 店舗は企画周期に合わせて、90日/120日などもOK
Step 2：R/F/Mを計算する（まずは粗く）
- R：最終購入/来店日からの経過日数
- F：期間内の購入/来店回数
- M：期間内の粗利/貢献利益合計（難しければ売上→後で置換）
Step 3：スコア化（1〜5など）してセグメントを作る
- 厳密な統計より、運用できる区切りを優先
- 最初は3段階でもOK（高/中/低）
Step 4：セグメントに「狙う行動」を1つ置く
- 例：新規（R高/F低）→ 2回目購入、優良（R高/F高/M高）→ 次回も逃さず購入、離反リスク（R低/M高）→ 復帰
Step 5：施策をIf→Thenにして“比較できる仮説”にする
例：もし「2回目の不安（条件/合致/混雑）を先に潰す接点」を入れると、Fが増え、件数×利益（第12回）が増えるはず。
Step 6：KPI（Primary/Secondary/Guardrail）を置く
- Primary：リピート率、再購入率、再来店率、再購入件数 など
- Secondary：CTR、再訪率、通知登録、予約ページ到達、Q&A閲覧 など
- Guardrail：返品率（不一致）、低評価率、キャンセル率、苦情/配信停止 など
Step 7：第15回（週次運用）へ接続する
- スコアボードに「RFMセグメント別の件数/利益」を1行追加
- 学びログに「どのセグメントに効いたか」を残す（横展開できる）
4. セグメントの読み方：R/F/Mの組み合わせで“次に何をすべきか”が決まる
典型の見立て（運用で頻出）
- R高 × F低：新規・単発 → 2回目の壁（不安/迷い/摩擦）を潰す
- R高 × F高 × M高：優良（守るべき）→ 離反防止＋次回の“逃さない”設計
- R低 × 過去F高 or M高：離反リスク（起こす価値が高い）→ 再顧客化の優先対象
- F高 × M低：頻繁だが利益が薄い → 客単価/粗利率改善（セット/上位提案/送料設計等）
セグメント名は“気持ちよく”しなくていい（重要）
立派な名称（Champions等）より、現場が迷わないラベルが重要です。
例：「新規（2回目待ち）」「優良（守る）」「離反リスク（起こす）」「休眠（低優先）」 の4つでも運用できます。
5. 御社の例：3チャネル別RFMの作り方と、施策の当たり（仮説）
※実務では「取れる範囲」でOK。取れない場合は、まず“識別できる母集団”（予約者/会員/購入者）から始めます。
5-A. 文房具カフェ（実店舗）：来店（または予約）RFM
- 顧客：予約者/会員/スタンプ（識別できる単位）
- 取引：来店（or 会計）
- R：最終来店からの日数
- F：直近90日（例）での来店回数
- M：直近90日の粗利（来店粗利の合計が理想。難しければ客単価×粗利率の推計でも可）
施策の当たり：
R高×F低（新規）に「2回目の理由（次回企画）＋来店前不安の一枚化」を入れると、Fが伸びやすい。
| セグメント例 | 狙う行動 | 施策例（誠実） | 見るKPI |
|---|---|---|---|
| 新規（R高/F低） | 2回目来店/予約 | 次回企画の“予告”＋料金/所要時間/混雑目安の案内一枚 | 再来店率、予約完了率、保存/プロフィール遷移 |
| 優良（R高/F高/M高） | 継続＋紹介 | 先行案内（枠の事実提示）＋写真/共有導線の強化 | リピート率、紹介/同伴、キャンセル率（Guardrail） |
| 離反リスク（R低/過去M高） | 復帰 | “今行く理由”の提示（季節企画）＋不安の先回り（混雑/予約） | 復帰率、予約ページ到達、問い合わせ（混雑/料金） |
5-B. 文房具カフェオンラインストア（自社EC）：注文RFM（貢献利益基準）
- 顧客：購入者ID（メール等）
- 取引：注文
- R：最終購入からの日数
- F：直近180日（例）での購入回数
- M：直近180日の総貢献利益（第12回のテンプレを利用）
施策の当たり：
R高×F低には「買い逃し不安の先回り（条件要点）」が効きやすい。
R低×M高は“起こす価値”が高いので、再顧客化の優先対象。
| セグメント例 | 狙う行動 | 施策例 | Primary / Guardrail |
|---|---|---|---|
| 新規（2回目待ち） | 次回コラボ購入 or 通知登録 | 購入後メール/同梱で「次回の買い逃し回避の方法（締切/発送の見方）」を案内 | Primary=2回目購入率／Guardrail=キャンセル率 |
| 優良（守る） | 継続購買＋レビュー | 先行情報（事実条件の明確化）＋作品背景の連載（想起） | Primary=リピート率／Guardrail=返品・交換問い合わせ |
| 離反リスク（起こす） | 復帰購入 | 「今の企画の見どころ」＋「条件要点（締切/発送）」を最上部で短く提示 | Primary=復帰率／Guardrail=配信停止・苦情 |
5-C. ユウセイ堂（モール型）：モール制約下のRFM（できる範囲で）
注意：モールはプラットフォーム規約・個人情報制約が強い場合があります。
ここでは「規約の範囲で取得・連絡できる前提」で、RFMを注文履歴ベースに落とします。
- 顧客：モール上で識別できる購入者単位（注文履歴で集計可能な範囲）
- 取引：注文
- R：最終購入からの日数
- F：直近180日での購入回数
- M：直近180日の貢献利益合計（モール手数料・梱包・出荷等込み）
施策の当たり：モールは「買い手の交渉力が強い」土俵（第19回）。
なのでRFM施策も、値引きより合致確認（誤認防止）と届く安心でGuardrailを守る設計が優先。
| セグメント例 | 狙う行動 | 施策例（モール内で現実的） | Guardrail |
|---|---|---|---|
| 新規（R高/F低） | 同カテゴリ再購入 | 同梱で「次回迷わない合致チェック」＋関連商品の導線（規約範囲） | 不一致返品率、低評価率 |
| 優良（R高/F高） | 継続購買＋レビュー | 「届く安心（検品/梱包）」の可視化＋レビュー依頼（誠実） | 配送/梱包言及の悪化 |
| 離反リスク（R低/過去F高） | 復帰 | 商品ページの標準テンプレ改善（合致チェック・非対応の明確化）で「戻っても失敗しない」状態に | 誤認由来の問い合わせ・返品 |
6. ミニ演習（5分）：担当チャネルで“3セグメント”だけ作る
最初から細かいセグメントは不要です。3つだけ作ると運用に乗ります。
ミニ演習テンプレ（そのまま埋めてOK）
【担当チャネル】＿＿＿＿（店舗／自社EC／モール） 【観測期間】＿＿＿＿（例：直近90日 or 180日） Rの定義：＿＿＿＿（例：最終購入からの日数） Fの定義：＿＿＿＿（例：期間内の購入回数） Mの定義：＿＿＿＿（例：期間内の貢献利益合計） セグメント①（例：新規/2回目待ち） - 条件（R/F/Mの目安）：＿＿＿＿ - 狙う行動（次の行動）：＿＿＿＿ - 施策（If→Then）：＿＿＿＿ - Primary / Guardrail：＿＿＿＿ / ＿＿＿＿ セグメント②（例：優良/守る） - 条件：＿＿＿＿ - 狙う行動：＿＿＿＿ - 施策：＿＿＿＿ - Primary / Guardrail：＿＿＿＿ / ＿＿＿＿ セグメント③（例：離反リスク/起こす） - 条件：＿＿＿＿ - 狙う行動：＿＿＿＿ - 施策：＿＿＿＿ - Primary / Guardrail：＿＿＿＿ / ＿＿＿＿
コツ：R（最近）をまず強く使うと迷いません。「最近の人に2回目」「離れた人に再顧客化」が基本線です。
7. よくある失敗（RFMを“回る運用”にするための注意点）
- セグメントを増やしすぎる：最初は3〜5個で十分。増やすほど実行できなくなる
- Mを売上だけで見る：値引き・送料負担・手数料で利益が消える（第12回）。可能なら貢献利益で
- 「誰に何をするか」が曖昧：セグメントごとに“次の行動”を1つにする
- 一斉配信の気合い勝負：RFMで対象を切り、実験（第11回）で勝ち筋を確定
- Guardrail不在：再顧客化で返品・低評価・苦情が増えると長期で負ける
- モール規約を無視：できる接点（商品ページ/同梱/モール機能）に落とす
8. ChatGPTへの質問例（この回は合計5つ）
使い方：①〜③（担当チャネル1つ）で十分です。④は横断、⑤は理解チェックです。
① 文房具カフェ（実店舗）：来店RFMを作り、再来店（2回目）を増やす設計
あなたは社内マーケ講師です。 文房具カフェ（実店舗）のターゲットは、表参道/原宿エリアで休日に「ちょっとおしゃれで特別な体験をしたい」20代女性です。 店舗のRFM（R=最終来店からの日数、F=90日以内の来店回数、M=粗利ベース）を前提に、 運用しやすいセグメントを4つ（例：新規/優良/離反リスク/休眠）に分けて定義してください。 各セグメントについて「次の行動」「施策（再接触の理由×接点）」「Primary/Guardrail」を提案してください。 最後に、今週試す実験を1本（If→Then、Primary/Secondary/Guardrail）で作ってください。
② 自社EC：貢献利益ベースのRFMで、再購入と再顧客化を両立
あなたは社内マーケ講師です。 文房具カフェオンラインストア（自社EC）のターゲットは 買い逃し回避／正規ルートの安心＋作品理解・作品愛（デザイン）重視です。 RFM（R=最終購入日、F=180日内注文回数、M=180日内の総貢献利益）でセグメントを5つ作り、 各セグメントに対して - 狙う行動（例：2回目購入、通知登録、復帰購入、レビュー） - 施策（買い逃し不安/正規性不安/条件誤解のどれを潰すか） - Primary/Secondary/Guardrail を整理してください。 最後に、KGI（総貢献利益）への効き方を「件数×貢献利益/注文」で一言でまとめてください。
③ ユウセイ堂（モール）：規約制約を前提に、RFMを“できる接点”へ落とす
あなたは社内マーケ講師です。 ユウセイ堂（モール型）のターゲットは 検索・比較して早く確実に買いたい＋合致不安・届く不安なく満足して買いたい、です。 モールの制約（直接のCRM連絡が難しい場合がある）を前提に、 注文履歴ベースでRFMセグメントを4つ作ってください。 各セグメントに対し、モール内で現実的な打ち手（商品ページ改善、同梱、レビュー運用、再購入導線等）を提案し、 Guardrail（不一致返品率・低評価率など）を必ず入れてください。
④ 3チャネル横断：RFMを共通言語にして“学びログ”を統一
店舗（文房具カフェ）／自社EC（文房具カフェオンラインストア）／モール（ユウセイ堂）で、 RFMを共通言語にして学びを横展開したいです。 各チャネルで共通に使えるセグメント名（5つ以内）を定義し、 チャネルごとに「そのセグメントで狙う次の行動」「代表施策」「Primary/Guardrail」を整理してください。 最後に、週次運用（第15回）で見るべきRFM関連KPIを5つ提案してください。
⑤ 理解チェック：RFM分析クイズ
今日のテーマ「RFM分析」について理解チェック問題を5問作ってください。 形式：○×2問、選択式2問、短答1問。解答と解説付き。 例は、文房具カフェ／オンラインストア／ユウセイ堂から必ず入れてください。
9. 理解チェック（3問・5分）
- RFMのR/F/Mはそれぞれ何を意味する？（一言ずつ）
- 御社の運用で、M（Monetary）を売上より粗利/貢献利益で見た方が良い理由は？（第12回との接続で）
- RFMでセグメントを作ったあと、なぜ実験（Primary/Secondary/Guardrail）に落とす必要がある？（第11回との接続で）
10. 今日のまとめ（3行）
- RFMは顧客を最近（R）×頻度（F）×利益（M）で切り分け、CRMを「誰に何をするか」で運用できる状態にする。
- Mは可能なら粗利/貢献利益で扱うと、KGI（利益）に直結し意思決定がブレにくい。
- セグメントは増やしすぎず（3〜5）、狙う行動→施策→実験へ落として週次運用に接続する。
次回予告（第29回）
次回は Kanoモデル（ver1.0） を扱います。
RFMで「誰に」を切れた状態で、次は「何を改善すると満足が上がるか（当たり前/一元/魅力）」を整理し、
第10回の優先順位付けと第11回の実験に直結する“改善の当て方”を強化します。