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引き上げ率分析とは

2019-01-10 08:39:14 | RFM分析

 

引き上げ率分析とは






引き上げ率分析とは、
ある一定期間の間に購買があり、ある時点で2回目の購買があったお客様の比率です。新規顧客が始めてリピートしてくれる割合という事もできます。

ある一定期間(前期間)の顧客がある月でどのようなお客様となったかを考えると
購買情報が次のような場合
 4月   5月   6月   7月   8月   9月  10月  11月 
 人①            人①  
   人②          人②  人②
   人③  人③        人③  
人④               
             人⑤  人⑤

ある一定期間(前期間)を6ヵ月、ある時点を10月 として
 4月  5月  6月  7月  8月  9月  10月 属性 
 人①            人①  引き上げ顧客
   人②          人②  引き上げ顧客 
   人③  人③        人③ リピート顧客 
人④               離脱顧客
             人⑤  新規顧客
①の人 4月に購買があり(初回購買)10月に2回目の購買があった
②の人 5月に購買があり(初回購買)10月に2回目の購買があった
③の人 5月、6月に購買があり10月に3回目の購買があった
④の人 4月に購買があり(初回購買)10月になっても2回目の購買が無かった
⑤の人 4月から9月には購買がなく10月になって購買があった
となり、

10月時点での引き上げ率は
引き上げ対象者 ①②④の3人
10月に2回目の購買があった人 ①②の2人
2÷3=67% となります。

定義は下記の通りです。
引き上げ顧客:前期間に1回だけ購買があり解析月で購買のあった顧客
リピート顧客:前期間以降解析月までに3回以上購買のあった顧客
離脱顧客 :前期間に1回だけ購買があり解析月に購買の無かった顧客
新規顧客 :前期間に購買がなく解析月に購買のあった顧客

ある時点 11月 を考えると次のようになります。
 4月  5月  6月  7月  8月  9月  10月  11月 属性 
 人①            人①    
   人②          人②  人② リピート顧客 
   人③  人③        人③    
人④                 
             人⑤  人⑤  引き上げ顧客


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ABC分析期間別とは

2017-06-17 08:20:46 | RFM分析

 

ABC分析期間別とは
売れ筋商品を見つけ出すABC分析ですが、季節等によって売れ筋商品は変化します。
例えば、四半期毎の分析を行うことにより夏によく売れる商品を見つけ出す等が必要になります。
RFM分析いいお客様Proでは
・月別
・週別(週の初めの曜日を指定可能)
・曜日別
・四半期別(四半期の開始月指定可能)
に分析する事により、期間別の売れ筋商品を簡単に見つけ出す事ができます。

出力例) ABCサマリ期間別:月別 画像クリックで拡大
ABCサマリ期間別:月別
 サマリ週別   サマリ曜日別   サマリ四半期別

出力例) ABC商品一覧期間別:月別 画像クリックで拡大
ABC商品一覧期間別:月別
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RFM分析の流れの紹介

2017-05-03 09:13:38 | RFM分析

 

RFM分析の流れの紹介
分析という言葉はちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、
「いいお客様を見つける」方法と言い換えると分かり易いかも知れません。
いいお客様の定義はいろいろでしょうが、ここでは
最近買ってくれたお客様・よく買ってくれるお客様・たくさん買ってくれるお客様を「いいお客様」と考えます。

RFM分析は、過去のお客様の購買情報(いつ、いくらのものを買ってくれたかの情報)から、「いいお客様」を見分けるための方法です。
また、各お客様の現在の状態を知って、お店が適切な行動を行う手助けを行います。

例えば、
購買頻度も多く、直近に来店もしているお客様。
このようなお客様には、特典付き特売セール案内などでよりお店の姿勢をアピールすべきです。
また、
前はよく来てくれたが、何らかの理由で店に不満を感じ、足が遠のいているお客様
このようなお客様には、イベント案内等で、再度の来店を促す必要があります。

用語の準備
では、どのようにRFM分析を行うのでしょうか。
その前に用語の準備です。

◎R、F、Mのそれぞれの意味は
  R Recency(リセンシィー)・・・・・最終来店日(直近の購入日)
  F Frequency(フリクエンシィー)・・利用回数
  M Monetary(マネタリィー)・・・・・購入金額
となっています。

RFM分析では、R、F、Mを5段階(ランク)に分け
たとえば
R:購買日
ランク5:30日以内に来てくれたお客様
ランク4:31日から60日以内に来てくれたお客様
ランク3:61日から90日以内に来てくれたお客様
ランク2:91日から180日以内に来てくれたお客様
ランク1:181日以上前に来てくれたお客様
のように考えます。

例)
  ランク5 ランク4   ランク3 ランク2 ランク1
R 30 60   90 180 ←日超
F 50 30   10 2 ←回未満
M 1,000 500   200 100 ←千円未満


◎グループ
Rが最高の5であっても、Fが1、Mも1 つまり511のお客様がいいお客様か
どうかはわかりませんので、グループ分けを行います。
   グループA:最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様
          ・
          ・
   グループE:最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様
例)
グループ A B C D E
R5 F5 F4 F3 F2 F1
M5 555 545 535 525 515
M4 554 544 534 524 514
M3 553 543 533 523 513
M2 552 542 532 522 512
M1 551 541 531 521 511
                
分析の準備
①ランク範囲の設定
RFM分析では、R、F、Mを5段階(ランク)に分けて考えますのでランク範囲を設定します。
たとえば前ページで記述したように R:購買日 の範囲設定を行い、同じようにF、Mのランク範囲も設定します。

このランク値の設定が重要ですので、何回か値を変えて分析を行い、あなたのお店に合うランク範囲を見つけてください。
RFMそれぞれの最大値は5であるので、
最高のお客様は 555
あまりよくないお客様は 111
となります。
何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、以降は同じ設定値をお使いください。

②グループ分けの設定
Rが最高の5であっても、Fが1、Mも1 つまり511のお客様がいいお客様かどうかはわかりませんので、グループ分けを行います。
  グループA:最近もよく来てたくさん買ってくれるお客様
                  ・
                  ・
  グループE:最近来ていなくて、前もあまり来ていず、少量しか買っていないお客様
例えば RFM値が555のお客様はグループAという風に設定します。
何回かの分析から、最適な設定値を見つけ、以降は同じ設定値をお使いください。

アクション
RFM分析を行います。
しかし、RFM分析を行っただけでは、単なる自己満足でしかありません。
分析結果からアクションにかけることのできる予算・時間を考え、グループ毎に適切なアクションを行います。
・DMの発送をするのなら経費を最小にするためにグループAの方々のみに絞る
・又は、グループCのお客様を対象に掘り起こしを行う等

アクション結果の反映
何日かあとに、アクション結果からアクションの見直しが必要です。
例えば、
メールを6月1日に送信した場合、次の日から1週間程度の売り上げ推移を
見て、メールの有効性を確認します。
売り上げが変わらないようならば、メールが読まれていないか、本文内容が適切でない場合が考え られます。
対策としては、メールのタイトルや本文にお客様のお名前を入れるとような工夫をします。

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ABC分析とは

2017-01-16 10:31:05 | RFM分析
ABC分析とは

ABC分析とは、商品等を売上高などの項目によって分類する方法です。
例えば、売上高の順に取扱商品を並べ、上位から
 ランク売上高の割合 
 A  70%
 B  20%
 C  10%

のように分類します。
そして、ランクAに分類された商品は、発注、在庫、販売などにおいて重点的に管理され、
逆にランクCの商品は簡易な管理で良いということになります。
売上高以外にも、売上総利益や販売個数等でも同様な事がに考えられます。
ABC分析は商品管理ですが、RFM分析と連動することにより、
よく売れる商品をよく買ってくれるいいお客様というふうに、お客様分析にも使用できます。

下記の例では、パレートの法則も適用される場合が多く商品数の10%の商品が売り上げの70%を占めています。
顧客分析用出力の選択

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週末や月末に絞っていいお客様(リピート顧客等)を見つける

2015-02-11 11:20:13 | RFM分析

 

週末や月末に絞っていいお客様(リピート顧客等)を見つける

RFM分析で、何度もきてくれて沢山買ってくれて、最近もよくきてくれているお客様を見つける事ができます。
しかし、場合によっては
週末によくきてくれるお客様限定で、いいお客様を見つけたい場合や、その逆の平日限定で見つけたい事もあります。又、月末限定や月初め限定という場合もあります。

閑散期の平日によくきてくれているお客様に感謝セールを行う等の場合、指定した曜日や、日付に限ってRFM分析をおこなえると便利になります。

RFM分析に入力するデータを絞り込んで入力すればいいのですが、様々な条件を変えて分析したい場合、RFM分析ソフト側で絞り込めれば手間がかかりません。

RFM分析いいお客様Proでは、このような場合
・曜日フィルター(指定曜日のデータだけを対象とする)
・指定日フィルター(指定日のデータだけを対象とする)
を利用して、RFM分析を行う事ができます。

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