基本レポート~RFMレポートについて

RFMとは

マーケティングでよく使用される顧客分析手法です。

Recency(直近いつ)、Frequency(頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標値からマーケティング施策を導き出します。

FlipdeskのRFM分析では以下の数値が確認できます。

・ユーザー構成(CVがあるか、定期的な来訪があるか)と属性(初訪問かそれ以外か)

・平均購入金額(訪問回数別に算出)と合計購入金額、平均購入点数

・再来訪のCVタイミングとして訪問回数と日数

RFM分析はマーケティングの知識が必要になることが多く、ご利用を検討されている場合はFlipdeskサポートセンターまでお問い合わせください。

RFM分析の読み取り例

  1. 再来訪3回目の平均購入金額の全体平均値が5914円で、下から25%の平均が2231円の場合、下から25%層を平均へ押し上げるシナリオ配信を行うことで全体のCV底上げが見込める。
  2. 2回目以降の再来訪でCVしているケースが多く、かつ再来訪4日目でCVしているケースが多い場合、訪問回数2回以上で直近の訪問日が4日以内の訪問者に対してシナリオ配信を行うことでCV向上が見込める。

各項目について

選択期間と表示最適化

  • 選択期間:1ヶ月、3ヶ月、6ヶ月、1年から選択可能です。
    1か月の算出方法は、レポートを見る日から遡って1か月=直近1か月のことです。
  • 表示最適化する:平均購入金額・合計購入金額・平均購入点数の箱ひげ図のMax値を小さくすることで見やすくします。最大値の算出方法は「第3四分位数の値 x 1.5」です。

円グラフの挙動(すべて共通)

見たい指標の色にカーソルをのせることで%ではない実数を確認することが可能です。

また、右側の指標値名をクリックすることでその指標値を非表示にすることも可能で、指標値名の横のマークをクリックすることで、その指標値以外を隠すことも可能です。

箱ひげ図の挙動(すべて共通)

見たい箱ひげ図の上にカーソルをのせると、最小値から最大値までを確認出来ます。
また、箱ひげ図内にあるピンクの●は平均値で、カーソルをのせると平均値の数値も表示できます。

用語解説

箱ひげ図は、データを小さい順に並べて、小さいものから順位を付けた時に、ある数値がデータの小さい方から見て何%の位置にあるかを確認できます。

最小値~25%、25%~50%、50%~75%、75%~最大値の4区間のなかに、それぞれ同じ個数だけデータが入っています。しかし、同じ個数でもその区間の長さが異なることから、データのばらつき具合を知ることができます。

・最小値:最小値です

・第一四分位数:データを小さい順に並べたとき、初めから数えて25%の位置にある数

・中央値:データを小さい順に並べたとき、初めから数えて50%の位置にある数

・第三四分位数:データを小さい順に並べたとき、初めから数えて75%の位置にある数

・最大値:最大値です

・平均値:箱ひげ図の25%刻みを気にせず、単純に平均した場合の平均値です

箱ひげ図の箱部分の偏りについて

箱ひげ図は、25%刻みになっているため1区画にあるデータの個数の偏りはないですが、データの中身に偏りが出るため、図となった時にも偏りが出ます。

以下は例です。

12個の購入金額のデータを出したとき、それぞれ25%ずつに区分した際、データの個数は3個ですべて統一されていますが、金額のばらつきがあります。このばらつきを可視化したものが箱ひげ図となります。

 

 

ユーザー構成

  • 一般:CV回数1回
  • 優良:CV回数2回以上
  • ビギナー:訪問したがCV回数0回
  • 休眠:FDID振られて選択期間内に来ていない
    (直近2年間の中で、選択期間中に来ていない方

 

ユーザー属性

  • リピーター:選択期間中に再来訪
     (直近2年間の中で、選択期間中に再訪問した方
  • 新規ユーザー:選択期間中に初回訪問
     (直近2年間の中で、選択期間中に初回訪問した方

 

平均購入金額


訪問回数に応じた購入金額の平均を箱ひげ図で算出します。

  • 新規ユーザー:初めてサイトに訪問した方
  • 再来訪1回目~:サイトへn回訪問した方

 

合計購入金額

訪問回数に限らず、全体の合計金額を箱ひげ図で算出します。

 

平均購入点数

訪問回数に応じた購入点数の平均を箱ひげ図で算出します。

  • 新規ユーザー:初めてサイトに訪問した方
  • 再来訪1回目~:サイトへn回訪問した方

 

再来訪の購入タイミング(訪問回数)

再来訪でCVした場合、何回目の再来訪でCVしているかの数値を算出します。
訪問回数のカウント方法は以下の通りです。

ヘビーユーザーA:
再来訪1
再来訪2
CV1回目 → 再来訪 2回目にカウントされる
再来訪3
再来訪4
再来訪5
CV2回目 → 再来訪 5回目にカウントされる

 

再来訪の購入タイミング(日数)

再来訪でCVした場合、再来訪のタイミングを算出します。

例えば、初回訪問後、一度サイトを離脱してから24時間以内にサイトを再訪問しCVした場合は(日数=1日以内)となります。25時間後に再訪問してCVした場合は(日数=2日以内)となります。