RFM 分析: B2B 製品販売者の最高の秘密

物理的な製品を他の企業に販売していますか? 最新性、頻度、および金銭的価値 (RFM) 分析は、世界中の企業で使用されている手法であり、成長する B2B 卸売業者および流通業者にとって非常に有用な戦略です。

顧客ベース全体でそれを計算する方法と、RFM インサイトを実行する方法を知ることは、特に中小企業にとっては難しい場合があります。 しかし、製品の販売者にとって、利益を上げるにはリピート注文が不可欠です。

この記事では、RFM とは何か、気にする必要がある理由、計算方法、および RFM の洞察を使用して製品ビジネスで予測可能、反復可能、およびスケーラブルな成功を生み出す方法について説明します。

RFM分析とは？

詳細に入る前に、RFM とは何かを理解しておきましょう。 次に、最も重要な質問に戻ります。このデータを使用して、ファネルとフライホイールをスピードアップし、B2B 卸売および流通ビジネスの成長を促進するにはどうすればよいでしょうか?

RFM は、既存のデータを使用して顧客をセグメント化するための業界戦略です。 この分析手法では、顧客の支出パターンを、リーセンシー、フリークエンシー、および金銭的価値の 3 つの領域にわたって評価します。

大企業ではよく使われますが、中小企業では無視されることがよくあります。 通常、小規模な企業は必要なデータを持っていますが、RFM を理解して計算することは複雑で困難に思えます。 そうである必要はありません！ 原則は論理的で理解しやすく、最新のテクノロジーにより、予算の厳しい中小企業にとって計算がはるかに簡単になります。これは、高価なコンサルタントやデータ アナリストを雇う必要がなくなったためです。

なぜ RFM 分析が必要なのですか?

簡単に言えば、RFM は卸売業者と流通業者にとってナンバーワンの戦略です。 しかし、それはどういう意味ですか？

誰もが繰り返し可能で予測可能な方法でビジネスを成長させたいと考えています。そのためには、マインド リーダーであり、各顧客があらゆる段階で自分に何を求めているかを正確に把握する必要があります。 RFM とはそういうものです。

しかし、それに入る前に、まず現代のセールスとマーケティングの理論に少し取り組みましょう。

ファンネル対フライホイールの議論

じょうごとはずみ車の間で終わりのない議論があるようです。 実際、どちらのモデルもある程度正しいです。

出典：ハブスポット

もちろん、新しい顧客を獲得する必要があります。 もちろん、リードジェネレーションは、販売とマーケティング (ファネル) の主な焦点です。 しかし、特に卸売業と流通業の場合、リピート注文とリピーターが収益性と予測可能な成長の鍵となります (はずみ車)。 お客様の成功が鍵です。 率直に言って、リピート注文があなたのパンとバターであ​​るとき、あなたは漏れやすいバケツを持つ余裕はありません!

したがって、成功する卸売および流通ビジネスは、目標到達プロセスとはずみ車を組み合わせた成長戦略を採用して、売上と顧客エンゲージメントを最大化します。

出典：プロスペクトソフト

どんなビジネスでも、新規顧客の流れを促進したいと考えています。これは、理想的な顧客プロファイル (ICP) に適合する適切な種類の質の高いリードを引き付けることを意味します。 次に、販売を通じて見込み客を育成し、成約率を高める必要があります。

これら 3 つのことをうまく行うことで、ビジネスの新規顧客を増やすことができます。これは素晴らしいことです。 しかし、卸売および流通では、他のタイプの B2B 販売よりもさらに、顧客のオンボーディングを成功させ、平均注文額と平均注文頻度を増やし、顧客の生涯価値 (CLTV) を最大化するために顧客をより長く維持することが重要です。 言い換えれば、既存の顧客に焦点を移して利益を上げます。

私たち全員が認識できるいくつかの簡単な例を見てみましょう。 コーヒー豆をコーヒー ショップに、自転車を自転車店に、パッケージをテイクアウトに、食品をデリカテッセンやレストランに配布します。 何を販売していても、顧客への最初の販売がそれ自体で利益をもたらすことはめったにありません。 利益は、長期的な関係と、時間の経過とともに繰り返される商品の供給にあります。

したがって、予測可能で反復可能な成長を実現するには、顧客から最初の 3 ～ 4 件の注文を獲得して、頼りになるサプライヤーとして見てもらう必要があります。 つまり、この顧客をオンボードします。 次に、それらを長期的に維持し、アップセルし、顧客としての減少または解約を開始した場合に再度アクティブ化するようにします. しかし、これが RFM 分析と何の関係があるのでしょうか?

成功して成長し、利益を上げたい場合は、ファネルとフライホイールのどこにどの顧客がいるか、各顧客を適切にターゲティングする方法、およびプロセスの各段階で顧客に何を言うべきかを正確に知る必要があります - 迅速かつ大規模. したがって、マス マーケティングについて話している場合でも、アカウント管理について話している場合でも、RFM 分析を使用すると、適切な顧客を適切なタイミングで適切なメッセージでうまくターゲティングできます。

RFMの計算方法

顧客ベース全体は、次のように 3 つの側面で効果的に評価されます。

1. 最新性:どのくらい最近購入したかのスコアで、通常は 1 ～ 3 または 1 ～ 5 のランキング スコアで表されます。
2. 頻度:通常は過去 1 年または 2 年間に購入した頻度のスコアで、1 ～ 3 または 1 ～ 5 のランキング スコアとして表されます。
3. 金銭的価値:その期間に彼らがあなたと一緒に費やした合計金額。これも 1 ～ 3 または 1 ～ 5 でランク付けされます。

しかし、1-3 位または 1-5 位とはどういう意味ですか? そのランキングはどうやって計算するのですか？

まず、獲得した顧客を分析し、最新性、頻度、および金銭的価値の妥当な範囲を見つけ出します。 次に、それを 3 つまたは 5 つの等しいバケット (サイズまたは値の範囲が等しい) に分割しますが、バケットが顧客の均等な分布である場合は、多くの場合、うまく機能します。 次に、各顧客をこれらのバケットの 1 つに入れ、スコアを付けることができます。

出典：プロスペクトソフト

ここでは、最新性、頻度、および金銭的価値の値の範囲を確認できます。 例として、上記のチャートを使用して、顧客のリーセンシー スコアを割り当てることができます。 18 か月前に注文した顧客のスコアは「1」ですが、2 週間前に注文した顧客のスコアは「5」です。 明らかに、これらの「バケット」にラベルを付けて、平均注文数、顧客が時間の経過とともに購入する頻度、および通常の支出額に関連するようにすることができます.

例

Example Company Ltd のスコアは次のとおりです。

• 最新: 3
• 頻度: 4
• 金銭的: 5

このビジネスでは、Example Company Ltd は、過去 2 年間で最も多くの支出をしたユーザーの上位 20% に、最も頻繁に支出したユーザーの上位 40% に入っています。 前回の購入は 9 か月前ですが、比較対象の残りのデータセットの 40% 以上を最近注文したため、「忠実な顧客」になっています。

コホート

非常に多様で多様な顧客のセットがある場合は、これらの「コホート」を分割する必要があります。 コホートの必要性の例として、顧客の 50% が非常に大きな注文を頻繁に行わず、残りの 50% が小さな注文を頻繁に行う場合があります。 これは、金銭的価値に関しては特に重要です。

たとえば、個人の小売業者とスーパーマーケットを顧客とする直接の顧客がいる場合、それらすべての小売業者とスーパーマーケットを金銭的支出の観点から比較しても、そこに大きな格差がある場合は意味がありません。 または、パブに直接販売しているが、ホテルに大量に配布するディストリビューターにも販売しているとします。 そのディストリビューターへの売り上げのプロファイルは、毎週提供している独立したパブとは大きく異なる場合があります。

全体的な分析から除外する可能性のある典型的な異常な顧客の例を次に示します。

• 実際の顧客ではなく、独自の Direct-to-Consumer 活動を表すアカウント。 例: 自分の Amazon、eBay、または Shopify ストア
• 所有する小売店や取引カウンターなど、独自の ePoS システムを説明し、表すためだけに存在するアカウント
• 支出を管理できないアカウント。 例: 1 年に 1 回だけ大きな注文を出す、大規模で真に異常なアカウント
• 休止している理由があるアカウント。 例: 彼らのビジネスは季節的なものであるため、年間のさまざまな時点で一時的に閉鎖されます
• 支出額が大多数の顧客と大きく異なるアカウント

経験則として、最大 2 つまたは 3 つのコホートに固執することをお勧めします。 RFM 分析は、さまざまな顧客を相互に測定することであるため、コホートを使用するのは、非常に異なるタイプの顧客がいる場合に限ることを忘れないでください。

スコアリングを使用してモデルを構築する

これらの比較スコアが得られたら、次に何をすればよいでしょうか? まず、これらのスコアを各顧客に適用してから、ルービック キューブに似た、顧客の行動の 3D モデルを効果的に構築します。

当然のことながら、最高の顧客は 333 スコアになり、最低の顧客は 111 スコアになります。 事実上、これらの 3 つのディメンションからこれを構築して、上位の顧客を一番上の隅に配置し、最悪の顧客を一番下の隅に配置します。

出典: Samba.ai

1 ～ 5 のスコアを付けると、より複雑なモデル (5x5x5 のルービック キューブなど) になります。 これはより複雑な図ですが、1 ～ 5 のスコアを使用したこのような表現は、この計算を行う古典的な方法であり、顧客の重要なプロファイルを構築することができます。

出典: Samba.ai

分析を理解する

問題は、特に 3D ダイアグラムのすべての面を一度に見たい場合に、3D モデルを扱うのが非常に難しく、それらを図解して視覚化するのがさらに難しいことです。 そのため、RFM 分析は通常、よりわかりやすい 2 次元のピクトグラムで視覚化され、理解しやすくなっています。

出典：プロスペクトソフト

上のような 2D ビジュアライゼーションでは、新しい顧客は「新規顧客」として右下に到着し、適切な価値で頻繁に使用し始めると、「潜在的なロイヤリスト」、「ロイヤリスト」に急速に上昇し、最終的には「チャンピオン」。 しかし一方で、「忠実な顧客」は、支出の頻度が減ったり、しばらく注文していなかったりすると、「注意が必要」から「リスクあり」に移行する可能性があります。

最終的に、完全に再エンゲージしていない、または再エンゲージできない顧客は「休止中」の顧客になり、最終的には左下の失われたまたは解約されたとして図から脱落します。

目標は、この傾向を早期に特定し、その段階に到達するずっと前にそれを逆転させるために行動することです. これを行うには、少なくとも月に 1 回、理想的には毎週または毎日、値を計算し、再計算し、チームと再共有する必要があるため、流動的です。 一部の顧客がより頻繁に購入し始めた場合に備えて、これらの「バケット」を毎月再計算することも重要です。

これらの計算はすべて少し複雑で困難な場合がありますが、スプレッドシートで手動で行うことは可能です。 ただし、理想的には、販売および運用計画ソフトウェアなど、これを自動化し、面倒な作業を行うツールが必要です。 最終的に、RFM 分析が効果的かつ正確であるためには、顧客と販売データの変化に合わせて毎日計算する必要があります。

なぜ低いスコアに注意を払うのですか?

計算を開始して実行すると、ほとんどのマネージャーやビジネス オーナーにとって、RFM 分析が最良かつ最も有望な顧客を特定するのに役立つことがすぐにわかります。

しかし、小さな製品ビジネスでは、誰が最良の顧客であるかをすでに知っていることがよくあります。 営業、アカウント管理、またはカスタマー サービスのチームと話せば、おそらく上位の顧客が誰であるかを知ることができ、その顧客とはすでに良好な関係を築いている可能性があります。 そのため、焦点を当てる鍵となるのは中位および下位のスコアラーです。

スコアが低いほど、改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。 たとえば、次のようなことが明らかになります。

• あなたの「新規顧客」には育成とオンボーディングが必要です
• 以前は、「忠実な顧客」が競合他社に流出した可能性があり、マーケティング キャンペーンを通じて再活性化する必要があります。
• 価値の低い製品を定期的に購入する顧客は、アップセル キャンペーンによってバリュー チェーンの上位に移動する最有力候補です。

これらはすべて、CLTV の増加に貢献する特定の RFM セグメントをアップセル、保持、または再活性化する機会です。

RFM分析例

では、この分析をどのように使用して、ビジネスを成功に導くことができるのでしょうか? 簡単な例をいくつか挙げてみましょう。

• 新規顧客:新規顧客を獲得する場合、購入を開始したばかりの顧客に焦点を当て、2 回目、3 回目、4 回目の注文をできるだけ早く獲得することに焦点を当てた個人的なコンテンツをオンボーディングすることができます。それらを取引バイヤーから関係顧客に変えます。
• チャンピオン:私たちのチャンピオンは、私たちの成長を助けてくれます。 私たちは新製品を宣伝し、販売している製品に関するフィードバックを得て、それらを使用して紹介、優れたケーススタディを取得し、おそらく最も重要なこととして、それらを使用して強力な ICP を定義したいと考えています.
• 冬眠中:そして、私たちの顧客ベースの最下層にいるのは、冬眠中の顧客です。 たとえば、今月のすべての注文に対して 20% オフのオファーで対象を絞り込むことは、再エンゲージするための優れた方法となる可能性があります。 そしてもちろん、このオファーを顧客ベース全体に送信したくはありません。なぜなら、チャンピオンと忠実な顧客がいずれにせよ私たちから注文するからです。 不必要にマージンを与えるだけです。

RFM インサイト

各セグメントを詳しく見ると、それぞれの明確な説明と、顧客がそのセグメントに適合する理由、および RFM 分析のすべてのセグメントに使用できる実用的な洞察があります。

出典：プロスペクトソフト

RFM 分析の利点

B2B 製品の販売者にとって、RFM 分析のメリットは明らかです。 RFM 分析は、顧客の支出行動をリアルタイムで監視するのに役立つだけでなく、マーケティングおよび販売活動をより戦略的かつタイムリーに行うことができます。

全体として、RFM 分析は、顧客の生涯価値を最大化するのに役立ちます。これは、収益性の高い B2B の成功に不可欠です。

RFM 分析の限界

RFM 分析の真の利点を体験するには、顧客ベース全体で毎日計算することが非常に重要です。 数百人または数千人の顧客がいる場合、これは手動で時間のかかる単調なものになります。 RFM 分析が組み込まれているシステムに注意してください。

ソフトウェアや RFM 分析が組み込まれたある種の自動化を使用している場合でも、理想的には、ハードコーディングされたしきい値と制限を持たないようにする必要があります。 そうしないと、販売やデータの変化に応じてセグメンテーションが動的またはスケーリングされません。 これらの異常な顧客も除外できることを確認してください。 B2C データや、統計をゆがめる大規模な少数の顧客は必要ありません。

試してみる時間

予測可能で再現可能な成長を達成するために、RFM 分析で行動を起こすためにできることをいくつかお話ししましょう。

1. 評価:チャンピオンと忠実な顧客と休止中のリスクのある顧客を評価して、ICP を改善します。
2. 比較:新しいビジネス キャンペーンと現在のリードを ICP と比較して、将来の冬眠中の顧客ではなく、将来のチャンピオンを生み出すことに集中します。 ケーススタディ、証言、既存のチャンピオンからの個人的な推薦状を使用して、適切なリードを閉じ、新しいアカウントを確保します。
3. オンボーディング:新規顧客と潜在的なロイヤリストを完全にオンボーディングし、定期的な購入者に変えることで、それらを常に把握します。 多くの新規顧客が入ってきた場合は、ICP に一致する顧客に注目してください。これらは将来のチャンピオンになるからです。
4. 開発:既存の顧客キャンペーンと特別オファーをターゲットにして、新規顧客を押し上げ続け、古い顧客を右に押し上げて、より価値の高いアカウントを構築します。
5. アップセル:次に、応答する顧客に慎重にアップセルを絞り込み、応答しない顧客に帯域幅を浪費しないようにします。
6. フォーカス: At Risk セグメントと Don't Lose Them セグメントのアカウント管理アクティビティを優先するか、人工知能を使用して潜在的なチャーン アラートを予測し、これらの顧客に迅速かつ早期に集中できるようにすることをお勧めします。

要約すると、RFM は、製品販売者にとって、予測可能かつ反復可能な成長を毎回生み出す唯一の分析です!

RFM 分析を完了し、顧客をセグメント化したので、販売チームとマーケティングチームを調整して目標を達成する方法を学びましょう。