【RFM分析による優良顧客層の発見】
店舗を活性化させるための施策のひとつとして，伝統的に行われてきた手法にRFM分析が挙げられます。
RFM分析とは，顧客の直近購買日からの経過日数(Recency)，過去の来店回数(Frequency)，累積購買金額(Monetary)を基に，個々の顧客にスコアリングを行い，累積購買金額が大きく，過去の来店回数も多く，直近で購買がある顧客を優良顧客と位置付け，優良顧客に対し，集中的にプロモーション費用を投下する，という手法です。
ここでは，自動車販売会社様における事例を取り上げ，購買履歴データを基にRFM分析を行い，「新車の購買」におい良顧客の発見を行った事例を次頁にご紹介します。
【RFM分析による優良顧客層の発見】
ここで，「新車の購入」をテーマとして，RFM分析を行った結果を以下に示します。この結果，「新車の購入」に関しては，R(最終購買日からの経過月数)，F(来店頻度)の影響は小さいものの，M(累積ポイント)が大きければ大きい程，新車の購入率が高く，新車購入のプロモーション実施に当たりこのセグメントがターゲット顧客となることが分かります。
[分析結果からわかること]
累積ポイント，年齢，性別等が新車の購買に強く影響を及ぼしていることがわかる。
最終購買日からの経過月数，来店回数等は新車の購入に大きな影響を与えていない。
従来行ってきたRFMを基礎とした顧客のセグメンテーションだけでは十分なターゲット顧客層を見つけだすことが難しい。
【RFM分析結果の活用事例】
RFM分析の結果を活用したマーケティング施策の事例として，郵送によるダイレクトメールの発送を効率化した事例を御紹介致します。
一般に，ダイレクトメールは発送コストがかさむため，手当たり次第に発送を行うと，収益の圧縮に繋がります。また，Eメールによる配信の場合，配送コストは郵送の場合と比較して安価であるものの，次々にメールを配信しますと，顧客からジャンクメールとみなされ，開封すらされずに削除されてしまうことになりかねません。
そこで，ダイレクトメールの内容やトピックスに本当に関心を持っており，反応する可能性の高い顧客層にターゲットを絞り，配送を行うことが必要不可欠になります。
【RFM分析結果の活用事例】
一般に，ダイレクトメールは発送コストがかさむため，手当たり次第に発送を行うと，収益の圧縮に繋がります。また，Eメールによる配信の場合，配送コストは郵送の場合と比較して安価であるものの，次々にメールを配信しますと，顧客からジャンクメールとみなされ，開封すらされずに削除されてしまうことになりかねません。
そこで，ダイレクトメールの内容やトピックスに本当に関心を持っており，反応する可能性の高い顧客層にターゲットを絞り，配送を行うことが必要不可欠になります。