RFM 分析は、RFM モデル内のユーザーの RFM メトリックを分析して、次の図に示すように、RFM ユーザータイプの分布を取得するために使用されます。
手順
次のいずれかの方法を使用して、RFM 分析ページに移動できます。
注:ヒント:設定:左側のナビゲーションウィンドウで、 > > を選択します。前の図に示すように、RFM 分析ページが表示されます。
ヒント:マーケティングモデルRFMモデル分析する[ワークスペース]> [ユーザーインサイト] > [マーケティングモデル] > を選択します。 ページで、分析する RFM モデルを見つけ、 列の をクリックします。
右上隅のドロップダウンリストから分析する RFM モデルを選択すると、対応する分析チャートが下に表示されます。
説明[RFM モデル] ページから [RFM 分析] ページに移動すると、対応する RFM モデルがデフォルトで選択されます。
分析結果は2つの部分で構成されます。
主な機能：
選択した RFM モデルの分析タイプが注文概要データの場合、トランザクションユーザー数、トランザクション金額、1 人当たりのトランザクション金額、および1 人当たりのトランザクション頻度が表示されます。
選択した RFM モデルの分析タイプが注文詳細データの場合、トランザクションユーザー、トランザクション金額、1 人当たりのトランザクション金額、および1 人当たりのトランザクション頻度の数とトレンドチャートが表示されます。
注: この例では、WordPress が同じドメインにインストールされていることを前提としています。
モデルのユーザー分類定義に基づいて、RFM モデルのユーザータイプの分布を表示します。 RFM ユーザータイプの詳細については、「RFM ユーザータイプと分割ルール」をご参照ください。
ユーザー数消費量注意:チャートの右上隅で、、、または を選択して、ユーザータイプの分布を表示できます。
特定タイプのユーザーのグラフの上にポインターを移動します。このタイプのユーザーの数と割合、1 人当たりのトランザクション金額、および1 人当たりのトランザクション頻度が表示されます。
指定されたタイプのユーザーをグループとして作成するには、チャートの右上隅にある
アイコンをクリックします。表示されるダイアログボックスで、ユーザータイプを選択します。1 つ以上のユーザータイプを選択し、グループの名前と説明を入力し、グループを公開するかどうかを指定し、グループを保存するディレクトリを選択し、関連するサブキャンペーンを選択できます。詳細については、マーケティングキャンペーンのドキュメントを参照してください。次に、[OK] をクリックします。
注意: 一部のプラグインは、インストール後に追加の設定が必要な場合があります。詳細については、各プラグインのドキュメントをご参照ください。
あるタイプのユーザーのグラフをクリックします。このタイプのサンプルユーザー5 人の消費情報が下に表示されます。
RFM ユーザー構成（消費分布）
消費力分布（MF-R）：x 軸は F トランザクション頻度、y 軸は M トランザクション金額、ポイントサイズは R 最後のトランザクション間隔です。 MF 分布は、ユーザーの消費力の分布を視覚化するために使用され、次に R のサイズを使用して、どのユーザーがより忠実であるかをロックします。ポイントが大きいほど、ユーザーのロイヤルティは高くなります。
消費ポテンシャル分布（MR-F）：x 軸は R の最後のトランザクション間隔、y 軸は M トランザクション金額、ポイントサイズは F トランザクション頻度です。 MR 分布を通じてユーザーの消費ポテンシャルを確認し、次に F のサイズを通じてより価値のあるユーザーをタップします。ポイントが大きいほど、ユーザーの価値は高くなります。
消費分布（RF-M）：x 軸は F トランザクション頻度、y 軸は R 最後のトランザクション間隔、ポイントサイズは M トランザクション金額です。 RF 分布を通じてユーザーの消費の変化を確認し、次に M のサイズを通じて、どのユーザーが節約する必要があるかを判断します。ポイントが大きいほど、ユーザーが償還する必要性が高くなります。
特定タイプのユーザーのグラフの上にマウスを移動すると、そのタイプのユーザーの1 人当たりのトランザクションデータが表示されます。
RFM ユーザータイプと分類ルール
ユーザーの RS スコア、FS スコア、MS スコアをそれぞれ RS 比較値、FS 比較値、MS 比較値と比較することにより、グループ内のユーザーの相対値レベルを取得できます。
ユーザー スコアは比較値よりも大きく、値は高くなります。
ユーザー スコアは比較値よりも小さく、値は低くなります。
RS、FS、および MS は、それぞれユーザーの消費間隔、消費頻度、および消費額のスコアです。
RS 比較値、FS 比較値、および MS 比較値は、RFM モデル内のすべてのユーザーの消費間隔、消費頻度、および消費額スコアの平均値（つまり、統計における加重平均）またはカスタム値です。
RFM モデルでスコアリングルールと比較値を設定する方法の詳細については、「RFM モデルの作成」を参照してください。
R、F、M のいずれかのユーザーの値は、高と低のカテゴリに分類できます。 R、F、M のパフォーマンスに基づいて、ユーザーは8つのタイプに分類できます。詳細なタイプと分類ルールを次の図に示します。
RFM 顧客タイプ | RS | FS | MS | 説明 |
高価値ユーザー | RS 比較値以上 | FS 比較値以上 | MS コントラスト値以上 | 最近の消費日、高い消費頻度、および高い消費額のユーザーを高価値ユーザーとして定義します。 |
ユーザー維持の重視 | 低 | FS 比較値以上 | MS コントラスト値以上 | 最新の消費日が遠いものの、消費頻度と消費額が高いユーザーを主要維持ユーザーとして定義します。 |
ユーザー開発の重視 | RS 比較値以上 | 低 | MS コントラスト値以上 | 消費日が最近で消費額は高いが消費頻度は低いユーザーを主要開発ユーザーとして定義します。 |
ユーザー維持の重視 | 低 | 低 | MS コントラスト値以上 | 最近の消費日が遠く、消費頻度は低いものの消費額が高いユーザーを主要維持ユーザーとして定義します。 |
一般価値ユーザー | RS 比較値以上 | FS 比較値以上 | 低 | 消費日が最近で消費頻度は高いが消費額は低いユーザーを一般価値ユーザーとして定義します。 |
一般維持ユーザー | 低 | FS 比較値以上 | 低 | 最近の消費日が遠く、消費額は高くないものの消費頻度は高いユーザーを一般ユーザーとして定義します。 |
一般開発ユーザー | RS 比較値以上 | 低 | 低 | 消費日が最近であるが、消費頻度と消費額が低いユーザーを一般開発ユーザーとして定義します。 |
潜在ユーザー | 低 | 低 | 低 | 最近の消費日が遠く、消費頻度も消費額も高くないユーザーを潜在ユーザーとして定義します。 |