中小小売店では顧客層別にサービスやアプローチを検討する事が有効です。
そこで、お客様をＲＦＭ分析してみると色々な層別の事情が見えてきます。
小売の店舗では顧客に会員として登録してもらい、ポイントを付けたりさまざまな販促を仕掛けて売上げに結び付けている例は多いです。
そこでＲＦＭ分析がよく使われる手法です。
■Ｒ分析 最終購買日
ＲはRecencyのことで、最後に購入した日付がどれぐらい新しいかが再購買に結びつくかどうかの有力な判断材料になると言うわけだ。
最後の購入日から一年以上も経っているとしたら、その顧客は離れてしまった可能性が高いです。
しかし最後の購入日から一ケ月しか経っていなければご無沙汰顧客かもしれません。
このように、顧客の最終購入日付に着目して、さまざまな販促を打つことで再購入につなげることが可能になり、さらにはその顧客を囲い込む（ロックイン）ことができるのです。
■Ｆ分析 購買頻度
ＦはFrequencyのことで、顧客の購入頻度を分析するものです。
購入頻度の多い顧客は自社の熱心なファンと見ることができますよね。
ファンはありがたい存在で、頼みもしないのに口コミをしてくれます。
つまり当社の代理営業をしてくれるわけです。このような顧客は大事にしなければなりません。
特別なサービスメニューを用意して、感謝の気持ちを添えて提供することが大切です。
ＶＩＰな顧客として大事にしなければなりません。
■Ｍ分析 購買金額
ＭとはMonetaryのことで、購入金額の大小を分析するものです。
顧客は人生の節目で大きな買い物をします。
誕生、入学、卒業、成人式、就職、結婚、出産、それに毎年の家族の誕生日など・・・。
このようなイベントマーケットは金額が大きいため、そのことを知ってチャンスを逃さないように販促を掛けることは重要になってきます。
■ＲＦＭをマトリクス分析
例えば縦軸にＲをとり、横軸にＦをとりマトリックス分析をしてみるといろいろな情報が得られます。
この場合、ＲＦ分析、ＲＭ分析、ＦＭ分析も可能です。
マトリックス分析で、九つの象限に分けて、象限ごとの対策を用意するとよいでしょう。
一人ひとりの顧客をどれかの象限に当てはめていく作業をします。
例えば、最後の購入日が一週間以内で、購入頻度が50回以上のお客様、
最後の購入日が一年以上と古く、購入頻度も三回以下と少ないお客様、と言うように定義を決めて分類し、それぞれの象限に対する対策を講じていくわけです。