RFM セグメント

RFM （最近性、頻度、金額）モデルは、自動セグメンテーションを提供し、ユーザーを忠実、期待、リスクありなどのカテゴリに行動に基づいて分類します。これらの自動セグメントは、ユーザー分析、離脱分析、キャンペーンの効果など、さまざまな方法で使用できます。RFMは、プロモーションに反応する可能性が高い顧客の予測セグメンテーションや、将来のパーソナライズにも使用できます。

RFM分析は、行動に基づく顧客セグメンテーションのために広く使用されているマーケティングモデルです。これは主に小売業界で使用され、デジタルマーケティングに導入されました。顧客を取引履歴に基づいてグループ化します - 最近の購入頻度、購入回数、購入金額を考慮します。

RFM分析は、以下のような質問に答えるために使用できます -

• あなたの忠実な顧客は誰ですか？
• どの顧客が最も解約する可能性が高いですか？
• あなたのプラットフォームで最も多く購入している顧客は誰ですか？
• どの顧客が少ない努力で最良の顧客に変わる可能性がありますか？
• あなたのキャンペーンに最も関与する可能性のある顧客は誰ですか？

RFMセグメントの概要

RFM分析とは何ですか

RFM分析は、プラットフォームへの訪問や商品の購入など、顧客の過去のインタラクションを使用する顧客行動セグメンテーション手法であり、これらのインタラクションに基づいて顧客を異なるRFMグループに分けます。

RFM分析の要因

このモデルの主要な要因は R、F、M であり、以下に説明します -
R は RECENCY - アプリ/サイトへの最後の訪問からの時間、または最後の購入からの時間です。
F は FREQUENCY - ユーザーがアプリ/サイトを訪れた回数の合計、または購入の合計回数です。
M は MONETARY - ユーザーが費やした総額、またはコンテンツを視聴するのに費やした総時間です。

RFMはどのように計算されますか

最近性、頻度、金額の価値

Recency、Frequency、Monetaryの値は特定のユーザーに対する正確な値です。例えば、Recencyの値は3日前、Frequencyの値は5回、購入額は$1523です。

最近性、頻度、金銭のスコア

MoEngageシステムは、最近性、頻度、および金銭的価値に基づいて各ユーザーに最近性、頻度、および金銭的スコアを提供します。値は高い順から低い順にランク付けされ、ランクに基づいてスコアが提供されています。これらのスコアの組み合わせが、ユーザーの最終RFMスコアになります。

例えば、以下に示す表を考えてみてください。ユーザー1、2、3のRFMが計算されました。最新値は最高から最低までランク付けされ、それぞれのスコアが提供されています。同様の手順が頻度および金銭スコアに対して繰り返されました。Rスコア、Fスコア、Mスコアを取得した後、ユーザーのRFMスコアが計算されます。

ユーザーID	R-バリュー	R スコア	F 値	F スコア	M 値	M スコア	RFM スコア
1	1日前	3	10回	3	$1000	3	3.00
2	5日前	2	4回	2	$560	3	2.34
3	9日前	2	1回	1	$100	1	1.34

RFMスコアのセグメントバケット

R、F、M、およびRFMスコアで類似の行動を示しているユーザーは、同じRFMバケットまたはセグメントにグループ化されます。これらのセグメントはユーザーの行動に基づいて名付けられています。セグメントのリストとそれぞれの説明は以下に示されています：

RFMバケット	Description
チャンピオンズ	最近訪問したユーザー、最も頻繁に訪問したユーザー、そして最も多くの時間を費やしたユーザー。
ロイヤルカスタマー	最近訪れたユーザーは頻繁に訪れ、多くの時間を費やしました
潜在的な忠誠者	最近のユーザーで、かなりの金額を費やした
最近のユーザー	ユーザーは最近訪れましたが、あまり頻繁ではなく、あまり多くは費やしていません
期待できる	平均の最近性、頻度、金銭スコア
注意が必要です	ユーザーはかなりの金額を使いましたが、かなり前のことです（最近は訪れていません）。
寝る準備	平均以下の新しさ、頻度、および金銭的価値
価格に敏感	最近訪問したユーザー、また頻繁に訪問していますが、あまりお金を使っていません。
失うことはできない	ユーザーは多くの金額を費やし、頻繁に訪れていましたが、長い間（最近は訪れていません）
冬眠	ユーザーの最後の訪問はかなり前で、訪問はあまり頻繁ではなく、あまり多くを費やしていません。
失われた	最低の新しさ、頻度、および金銭的スコア。

RFMセグメントのエンゲージメント戦略

RFMセグメントはユーザーの行動を予測し、それに応じてマーケティング担当者はこれらのユーザーセグメントを最大限に活用するためのアクションを取ることができます。ここでは、異なるRFMセグメントに使用される基本的な戦略をいくつか紹介します。

RFMバケット	エンゲージメント戦略
チャンピオンズ	これらのユーザーに報酬を与えます。彼らはあなたの製品を宣伝し、あなたの新しい発売のためのアーリーアダプターになることができます。
ロイヤルカスタマー	これらのユーザーはあなたのプロモーションに反応し、高価値の製品を提案することができます。また、レビューをお願いしてください。
潜在的な忠誠者	ロイヤルティプログラムやメンバーシップリワードのような長期的なオファーで彼らを引きつけましょう。他の製品カテゴリを提案してください。
最近のユーザー	新しいユーザーのために、オンボーディング体験をスムーズにし、必要に応じて支援を提供してください。
約束された	ブランド認知を高め、無料トライアルを提供することで、彼らを忠実にさせましょう。
注意が必要です	これらの顧客を取り戻す必要があります。期間限定オファーを提供し、購入履歴を使用して製品を推薦します。
眠ろうとしている	ユーザーは再アクティブ化されないと迷ってしまいます。人気のある製品をお勧めし、メンバーシップの割引を提供します。
価格に敏感	お得な情報を探しているユーザーには、評価の高い製品をお勧めし、割引の通知を送ります。
失うことはできない	彼らのフィードバックを聞き、新しい製品を提案し、彼らをあなたのプラットフォームに留まらせてください。
冬眠	他のカテゴリの製品をお勧めし、パーソナライズされたオファーを提供します。
失われた	さまざまなキャンペーンを通じてあなたの存在を知らしめましょう。

MoEngage ダッシュボードでどのように機能するか見てみましょう：

RFMイベント

デフォルトでは アプリ/サイトオープン が最新イベントとして選択され、頻度イベントは 最新イベントと同じ として選択されます。Monetary event & Revenu Attributeは、 Conversion Goal イベントおよびMoEngageダッシュボードの設定 > APP > 一般で定義された Revenu Attribute にデフォルト設定されています。

ユーザーは、これらの最近性、頻度、および金銭的イベントを変更し、選択したイベントに対して希望するフィルターを適用できます。これは特定のカテゴリ、特定のビジネスユニット、製品、またはサービスに対してRFM分析を実行するのに役立ちます。

アカウントには異なる通貨のための識別子（イベント属性）が存在します。この識別子は、金銭的イベントをフィルタリングするために使用する必要があります。言うまでもなく、最近性と頻度のイベントも、金銭的イベントが分析されている特定の市場やカテゴリ、またはビジネスユニットに属している必要があります。

RFMモデルと分析の期間

MoEngageダッシュボードは、デフォルトのRFMモデルとは異なるRF（最近性と頻度）、RM（最近性と金額）、およびFM（頻度と金額）分析モデルを提供します。

ユーザーはRFMモデル分析のために希望する時間の期間を選択できます。

推奨される分析期間は30日です - データが多いほど良いです。個々のユーザーは、顧客の獲得、活性化、および維持期間に基づいてRFMモデルの分析期間を決定できます。RFMの期間は、可能であればこれらの顧客ライフサイクルのすべてのフェーズをカバーする必要があります。小売およびeコマースの場合、RFMモデル分析の業界標準は3か月の期間です。
RFM分析は、MoEngage Analyticsに存在するすべてのデータに対して実行できます。ほとんどの場合、データの保持期間は1年または2年です。

MoEngageはリアルタイムでRFM分析を実行するため、ユーザーは分析を設定して待つ必要がありません。分析にかかる時間は、期間とスキャンされたデータポイントの数に比例します。4500万人のMAUを持つアカウントでは、RFMモデルの分析を完了するのにわずか数分しかかかりません。

チャートとテーブルの理解

RFMモデル

このチャートは、異なるRFMセグメント、そのユーザー数、および選択した期間内の総ユーザーに対するセグメントサイズの割合を示しています。チャート上のセグメントのサイズはユーザー数に比例しています。チャートにホバーすると、該当するRFMセグメントの最近性、頻度、金銭スコアと値の範囲（低 - 高）も表示されます。

チャート画像は、さらなる使用のためにPNG形式でダウンロードできます。

RFMテーブル

この表は、チャートに表示されているのと同じデータを表形式で示しています。このテーブルは、RFMセグメント名、再購買スコア、再購買値範囲、頻度スコア、頻度値範囲、金銭スコア、金銭値範囲、ユーザー数、およびユーザーの割合を示しています。

テーブルデータは、今後の使用のためにCSV形式でダウンロードできます。

ユーザーの役割にダウンロード権限がない場合、ユーザーにはダウンロードのCTAは表示されません。

注意: ユーザーの重複は、失われた、眠りに入る寸前、冬眠中などの高リスクセグメントで可能です。これらのセグメントのRFMセグメント定義は非常に近いため、再実行時に特定のユーザーがこれらのセグメントに繰り返し表示されることがあります。これは、RFMの再実行に新しいデータが入ることによっても発生する可能性があります。

通常、ブランドはこれらのユーザーと接続し、彼らをプラットフォームに再参加させるためのさまざまな方法を持っています。

RFM トランジション

RFMの遷移は、期間1のRFMセグメントから期間2のRFMセグメントに移動するユーザーの数を、遷移期間中に表します。

移行期間は、ユーザーがあるRFMセグメントから別のRFMセグメントに移行するまでの時間を指します。出発RFMと到着RFMの時間の長さは同じです。

期間2は、ユーザーが 日付範囲 フィールドで選択するもので、x日としましょう。したがって、期間1もx日になります。ここでの年表は - 第1期: 移行期間: 第2期。

特定の日にユーザーがあるRFMセグメントから別のセグメントに移行することはありません。それは分析の全期間に基づいており、他のユーザーの行動に対して相対的です。

セグメントにマウスをホバーすると、次の情報が表示されます -
a. そのセグメントに入ったユーザーの総数と、全体のユーザー移動に対する移動したユーザーの割合。
b. そのセグメントから出たユーザーの総数と、全体のユーザー移動に対する移動したユーザーの割合。

遷移にカーソルを合わせると表示されます -
a. 特定の期間1 RFMのセグメントから特定の期間2 RFMのセグメントに移動したユーザーの総数。
b. 全体のユーザー移動に対する移動したユーザーの割合も表示されます。

ユーザーの役割にダウンロード権限がない場合、ユーザーにはダウンロードのCTAは表示されません。

RFM遷移テーブルは、期間1のRFMセグメント名、期間2のRFMセグメント名、
それぞれのユーザー移行数、および全体のユーザー移行に対する割合を示しています。

RFMに関する実用的な分析

ユーザーはRFMチャートまたはユーザー遷移チャートからカスタムセグメントまたはキャンペーンを作成できます。RFMセグメントまたはユーザー遷移コードのチャートエリアをクリックすると、ポップアップが表示され、ユーザーがカスタムセグメントまたはキャンペーンを作成できるようになります。

MoEngageダッシュボードのRFMページからキャンペーンを作成すると、ダッシュボードは選択したRFMまたはユーザー遷移セグメントで選択したキャンペーンページにリダイレクトされます。ユーザーはそのページでキャンペーンの作成を完了できます。

RFMに関するアクショナブルな分析は、動的なカスタムセグメントを作成します。これにより、RFMセグメントの定義が保存され、正確なユーザーは保存されません。次回、RFMセグメントを使用したキャンペーンが送信されるとき、1回または定期的に、そのRFMセグメントは送信のたびに計算され、新しく作成されたRFMセグメントがキャンペーンに使用されます。

RFM分析から保存されたカスタムセグメントは、他のセグメントと一緒に使用できます。他のセグメントは独自の定義を持つことができるか、カスタムセグメントとして固定またはアップロードすることができます。このように、RFMセグメントは成長チームによってアップロードされたRFMセグメントを含む他のセグメントと一緒に使用できます。

RFM分布

RFM分布チャートは、再訪性、頻度、金銭的パラメータに基づくユーザーの分布を示します。最近の分布は、アプリへの最後の訪問からの時間または最後の購入からの時間の分布です。頻度分布は、ユーザーがアプリを訪れた回数やユーザーが購入した回数の分布です。マネタリーディストリビューションは、リーチユーザーによって生成された収益の分配です。

これらのチャートの主な用途は、全体のユーザーに対する分布チャートでユーザーがどこに位置しているかを分析することです。これらのチャートを使用することで、マーケターはRFMセグメントをカスタマイズすることもできます。これらの分布値を使用し、セグメンテーションページで実行することで、RFM分布に基づいた希望のセグメントが得られます。