RFMデータを用いた顧客生涯価値の算出

─ 既存顧客の維持介入と新規顧客の獲得 ─

抄録

CRMの現場でRFM分析が広く使われていることは，これら3指標が顧客の購買行動を簡潔に集約していることを裏付けている。本論文では，まず，既存のRFM分析の問題点を指摘する。次に，消費者行動に関する基本的な仮説に基づいて，RFM指標から顧客ごとに購買頻度，離脱率，購買金額を導き出し，その顧客の未来の行動を予測することによって顧客生涯価値（CLV）を算出する。そして構築されたモデルから，既存顧客の維持介入と新規顧客の獲得に関する知見を得る。
実証分析では，百貨店の顧客購買データを分析して，購買行動を特徴付ける9つの統計量（生涯価値に加えて，購買頻度，離脱率，購買金額，最終購買以降の期待生存時間，１年後の維持率，観測終了時点での生存確率，検証期間中の期待購買回数と総購買金額）を顧客別に算出する。これらの統計量は，優良顧客の識別や個別対応など個人レベルのCRM戦略に特に有用である。また，既存顧客に対して，誰に，どのくらいの介入レベルを，いつアプローチすれば，マーケティングROIの観点から最も効果的か，という維持介入例も示す。RFM指標の存在しない見込客に関しては，購買頻度，離脱率，購買金額の3行動要因を既存顧客のデモグラフィク変数と関連付けることで，デモグラフィック特性のみに基づいたCLVの高い新規顧客獲得戦略など経営上の示唆を得る。