売上アップの鍵は「顧客の見える化」！RFM分析とGoogle Cloudで顧客を徹底分析！

公開：2025/03/26 更新：2025/03/26

Google Cloud

売上アップの鍵は「顧客の見える化」！RFM分析とGoogle Cloudで顧客を徹底分析！

「うちの顧客、誰が一番買ってくれてるんだろう？」「最近買ってないあの人に、何かアプローチできないかな？」
もしあなたがそう思ったことがあるなら、RFM分析はまさにうってつけの方法です。

こんにちは、クラウドエースカスタマーエンジニアの田中悠路です。
日々の業務で様々なお客様のデータ分析基盤構築をご支援させていただく中で、多くのお客様が顧客データの有効活用に課題を感じている現状を目の当たりにしてきました。

RFM分析を使えば、顧客の購入データを「最近いつ買ったか（Recency）」「どれくらいの頻度で買ってくれるか（Frequency）」「合計いくら使ってくれたか（Monetary）」の3つの視点で分析し、顧客一人ひとりの特性を可視化できます。

この分析により、優良顧客を特定して特別扱いしたり、休眠顧客に再アプローチをかけたりと、売上アップに繋がる具体的な施策を打てるようになります。
「でも、うちはデータが多くて分析なんて難しそう…」と思ったあなた。

Google CloudのBigQueryとLooker Studioを使えば、大量のデータも高速で処理・分析し、分かりやすいレポートとして表示できます。

従来のRFM分析は、データの準備や集計に多大な労力がかかり、分析結果の可視化も容易ではありませんでした。しかし、BigQueryとLooker Studioを活用することで、これらの課題を克服し、より効率的かつ高度な分析が可能になります。

RFM分析の核心 – 顧客を「Recency」「Frequency」「Monetary」の3つの視点で捉える

RFM分析の中核となる考え方は、顧客の購入行動を「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3つの重要な指標で捉えることです。顧客の購買行動をもとに、適切なセグメントを作成し、それぞれの特性を分析することで、より効果的なマーケティング施策へと繋げられます。

Recency（最終購入日）: 顧客が最後に商品やサービスを購入した日から現在までの経過日数。最終購入日がより最近である顧客ほど、現在も自社の商品やサービスに関心を持っている可能性が高いと考えられます。
Frequency（購入頻度）: 一定期間内に顧客が商品やサービスを購入した回数。購入頻度が高い顧客は、自社の商品やサービスを頻繁に利用しており、ロイヤル顧客である可能性が高いと言えます。
Monetary（購入金額）: 一定期間内に顧客が購入した商品やサービスの総金額。購入金額が大きい顧客は、自社にとって重要な収益源となっている可能性が高く、注力すべき顧客層であると言えるでしょう。

これらのRecency、Frequency、Monetaryの3つの指標を組み合わせることで、顧客一人ひとりの購入行動を多角的に分析し、より深い顧客理解へと繋げることができます。例えば、最終購入日が最近で、購入頻度が高く、購入金額も大きい顧客は、最も重要な優良顧客と位置づけることができます。一方、最終購入日が遠く、購入頻度も低い顧客は、休眠顧客として再アプローチを検討する必要があるかもしれません。

RFM分析は、このように顧客を様々なセグメントに分類し、それぞれのセグメントに適したマーケティング施策を展開するための強力な武器となるのです。

RFM分析を始める前に – 効果的な分析に必要な準備

RFM分析を効果的に行うためには、いくつかの前提条件を事前に満たしておく必要があります。これらの準備が整っていることで、より精度の高い分析が可能となり、その結果をマーケティング施策へと有効に繋げることができます。

購入データが記録されていること。
顧客IDなどにより、データが顧客単位で集約できること。
一定期間の購入履歴データが蓄積されていること。
データの更新が定期的に行われ、分析に利用できる状態であること。
分析を行うための環境（ツール、体制など）が整っていること。

これらの前提条件がしっかりと整っていることで、RFM分析は顧客理解を深め、マーケティング戦略の精度向上に役立つ基盤となります。逆に、これらの準備が不足している場合、分析結果の信頼性が低下し、期待する効果を得られない可能性があります。RFM分析に取り組む前に、これらのポイントをしっかりと確認し、効果的な分析のための準備を整えましょう。

RFM分析で何がわかる？ – 顧客インサイトと具体的な活用例

RFM分析を行うことで、顧客に関する重要なインサイトが得られ、効果的なマーケティング施策に繋げられます。

優良顧客の特定と売上最大化: 購入頻度と購入金額が高い顧客（VIP顧客）を特定し、特別な施策を提供することで、顧客ロイヤルティと売上を向上させます。
休眠顧客の掘り起こしと再活性化: 最終購入日が遠い顧客を特定し、パーソナライズされたアプローチを行うことで、再購入を促し、顧客を再活性化させます。
顧客生涯価値（LTV）の向上: 過去の購入行動からLTV向上の機会を見出します。例えば、高額購入顧客には継続的な関係構築を、新規顧客には定期購入やクロスセルを提案します。

RFM分析を通じて、売上を牽引する顧客層の特定、離反リスクの早期発見、休眠顧客の再活性化などが可能になります。これらのインサイトを活用することで、効果的なマーケティングを展開し、顧客との長期的な関係構築に繋げることができます。

より深く、より速く – BigQueryとLooker Studioで実現するRFM分析

従来のRFM分析は、データの準備に多大な労力と時間を要し、集計やスコアリングプロセスが煩雑で、分析結果の可視化や理解にも時間がかかり、さらに継続的な運用が困難という課題を抱えていました。しかしBigQueryとLooker Studioを活用することで、これらの課題を効果的に克服し、より効率的かつ高度なRFM分析を実現することが可能になります。

BigQueryの活用により、大量の購入データを高速に処理し、Recency（最終購入日からの経過日数）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）といったRFM指標を効率的に自動集計できます。これにより、データ準備にかかる時間と労力を大幅に削減できます。

また、Looker Studioの活用は、BigQueryと連携し、集計されたRFM分析の結果を直感的で分かりやすい形で可視化します。顧客セグメントの分布や購入傾向などを容易に把握でき、複雑な分析を簡略化します。
つまり、BigQueryとLooker Studioを組み合わせることで、

データ処理の効率化と高速化
RFM指標の自動集計による手間削減
直感的な可視化による分析の容易化
迅速な顧客セグメントの特定と傾向把握

が実現できます。
BigQueryとLooker Studioの活用は、RFM分析をより身近で実践的なものにし、データに基づいた迅速な意思決定を支援します。
BigQueryとLooker Studioについてはこちらのページ・動画も合わせてご参照ください。

まとめ – RFM分析でマーケティングを最適化し、顧客とのより良い関係を築く

RFM分析は、顧客を最新購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、累積購入金額（Monetary）の3つの指標で分類し、マーケティングを最適化する強力な手法です。
BigQueryとLooker Studioを活用することで、RFM分析が効率化・高度化され、手間や時間が大幅に削減されます。これにより、無駄な販促を減らし、パーソナライズされた効果的なマーケティングが可能になります。
優良顧客の維持・育成、休眠顧客の掘り起こし、顧客生涯価値（LTV）の向上に繋がり、継続的なRFM分析と改善を通じて、顧客との長期的な関係構築とビジネス成長が実現すると考えられます。

Looker StudioPro導入支援

クラウドエースでは、Looker StudioProの導入から活用までを支援するサービスを提供しています。お客様のニーズに合わせて、以下の3つの領域でサポートを行います。

プランニング支援: 計画・戦略策定、スキルアセスメント、要件整理などを支援し、Looker StudioProの導入に向けた準備をサポートします。
トレーニング支援: Google Cloudデータ分析製品の紹介、データアナリスト入門、Looker Studioの使い方など、お客様の担当者がLooker StudioProを使いこなせるようトレーニングを提供します。
ダッシュボード構築支援: ワークショップやQAサポートを通じて、お客様ご自身でのダッシュボード構築を支援します。

クラウドエースは、Google Cloudの導入から活用までワンストップで支援しており、データ分析基盤の構築支援も行っております。Looker StudioProの導入にご興味のある方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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