RFM
R：最後購入して今日時点までの期間。(日単位か週単位、月単位）
例えば、本日は2024/7/25日で、あるお客様の最後の購入は2024/7/23です。こういう場合、日単位の場合Rは1になります。
- 購入頻度が高ければ高いほど、集計期間を短くする。
- 大型セールはRに影響することがあります。例えば、サイトユーザー誰でも買うような大型イベント(Amazonプレミアムデー）。こういう場合、Rを集計する前に、期間内の購買を除いたほうがよい場合があります。
- Rは随分過去になっても、ユーザーが完全に離脱しているわけでもない。セールや新品発売の時にまた購入するかもしれません。
F：一定期間内の購入回数
- 購入頻度が高ければ高いほど、集計期間を短くする。
- F=0とF=1を重点的に確認する必要があります。
新規顧客の場合、F=0&1はLTVが低いとみなしていいかもです。
既存顧客の場合、Fは0の顧客はすでに離脱している可能性が高いです。Fは1の場合、買い溜めやキャンペーンと関係あるかもしれません。 - Fは高ければ、高いほど、再度喚起する可能性が高いです。
M：一定期間の購入金額
- Rと一緒に確認することが多いです。購入金額が多い人はすでに離脱している可能性が高いからです。
- Mが高ければ、優良顧客と思われがちですが、時間がたつとともに、購入金額が減っていくかどうかを確認する必要があります。
R＋M
M高い＋R遠い 重点喚起する
F+M
- M高い＋F低い
買い溜めの可能性が高いです。クロスセルや新品などをレコメンドしたほうが良いです。消耗頻度などを考慮してアプローチする。また、セールを狙って購入する傾向があるかどうかを確認します。 - Ｍ低い＋F高い
Fが高いということはロイヤリティが高いということになりますので、試しに高額のものをレコメンドするのもありです。