RFM分析　曲者のF（購入回数）を捕える-顧客管理

RFM分析の概略に関しては、「顧客管理システム お得意さん」の「デシル分析やRFM分析とは」をご一読ください。

RFM分析 Fは何故曲者なのか？

顧客管理システム お得意さんのRFM分析の解説ではFは顧客との親密度と言う表現をしています。
確かにF（購入回数）が多いほど常連客だと判断することができるでしょう。
また、Fが多いほどM（購入金額）が高くなることが想像されます。

例えばラーメン屋さんの場合、1週間に１回来られるお客様と週2回来店のお客様では倍の購入金額の差が出るのではないかと容易に想像されます。

しかし、スーパーの場合はどうでしょうか？
我が家では近所のスーパーにほぼ毎日通っています。（Fだけなら1位かもしれない）
お客様の中には「まとめ買い」をする方も多いのではないでしょうか。
忙しいとか、距離的に毎日は通えないとか、ライフスタイルによって変わるでしょう。

また、車のように毎年買い替える物ではない商品や理美容の様に月１ペースの購買サイクルを扱う場合、スーパーとは大きく意味あいが変わってきます。

EXCELでRFM分析のF購入回数を調べる

曲者であるならなおさらきっちりとデータを調べる必要があります。
サンプルデータは下記からダウンロードしてください。
RFM分析 F用エクセルサンプルデータ f.xlsx
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EXCELの中身はこのようになっています。
今回は曲者なので、購入金額からM（累計購入金額）も併せて計算します。

「RFM分析徹底分析 Rを制する-顧客管理」の時と同じようにピボットテーブルを利用します。
「挿入」タブをクリックして、「ピボットテーブル」をクリックします。

何も気にせず、「OK」をクリックします。

EXCELの画面右側に上部のようなものが表示されます。
画面上部の「顧客コード」を「行」の枠までドラックします。
続いて「売上日」を「値」の枠までドラックします。
購入金額も「値」の枠までドラックします。

上記画像の様に、F（購入回数）とM（累計購入金額）が計算されます。
どうでしょう、サンプルなのでデータの問題があるとしても一見して、よくわかりません。
購入回数や購入金額で並び替えしてみてください。
ある程度、回数が多いと金額が大きいようには見えますが、私には完全な法則は見出せませんでした。

数字だけでは見えないならグラフ化してみる

ピボットテーブルのデータは直接グラフ化できませんので、コピーしてからグラフ化します。
下のグラフは購入回数と購入金額で散布図を作ってみました。

どうでしょうか、何件かのイレギュラーがある事は判りました。
これらを削除して調べてみるのも必要でしょう。
冒頭で言ったように業種業態、購入頻度などで意味合いが変わってきます。
F（購入回数）はやっぱり曲者ですね。
ただ、とても貴重なデータをもたらせてくれる可能性を秘めています。