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RFM分析×メールマーケティングで顧客ロイヤル化!SmileToolsで実現するLTV最大化

単品リピート通販やD2Cにおいて、ビジネスの成否を分けるのは「一度購入したお客様を、いかに継続購入へ導けるか」です。
広告単価が上がり続ける今、新規獲得だけでは利益を出し続けることは難しく、既存顧客のロイヤル化=LTVの最大化がより重要なテーマとなっています(LTV …「Life Time Value」の頭文字で「顧客生涯価値」と表現される。顧客が商品やサービスに対して投入してくれる総金額)。

そんな中で注目されているのが、「RFM分析」を活用したメールマーケティング(EMM)です。
全員に同じ内容を一斉配信するのではなく、「その人が今、どのフェーズにいるのか?」を読み取り、それに応じたメッセージを届ける――そんな「温度感の合った施策」が、いま求められています。

SmileToolsでは、「SmileAnalyze(スマイルアナライズ)」と「SmileMail(スマイルメール)」を活用することで、このRFMベースのマーケティングを誰でも、簡単に、すぐに実践することができます。

RFM分析(顧客分析)後、見込み客やロイヤルカスタマーに異なるメールで、最適なタイミングでアプローチ。購入意欲を上げ、離反防止によってLTVの最大化につなげることが可能です。

RFM分析とは?顧客を見える化する手法

RFM分析とは、顧客を以下の3つの指標で分類する手法です。

  • R(Recency):最後に購入した日からどれくらい経っているか
  • F(Frequency):過去に何回購入しているか
  • M(Monetary):累計購入金額はどれくらいか

SmileToolsでは、特にRとFを中心に、「今どれだけアクティブか」「継続的に購入しているか」を軸に、顧客の状態を可視化します。

  • 初回購入のみのトライアル客
  • 継続的に購入してくれるリピーター
  • 長期的に繰り返し購入しているロイヤルカスタマー
  • 一度だけ購入して離れてしまった離反顧客

上記それぞれの行動パターンに合わせて、届けるべきメッセージはまったく異なります。
RFM分析は、そうした「顧客の今」を見える化し、マーケティング施策を最適化するための有効な手段です。

新規顧客の獲得&LTVを最大化することで、売上アップを図る!

ECにおける売上の伸長には、新規顧客の獲得だけでなく、その後のリピート・継続購入を通じてLTV(顧客生涯価値)を最大化していくことが不可欠です。
顧客の状態に応じたステップを理解し、それぞれのフェーズで適切なアプローチを行うことで、売上の安定化・成長が可能になります。

トライアルフェーズ(お試し購入・初回購入)

まずは「商品を試してもらう」「サービスに触れてもらう」ことが目的となる段階です。
お試し価格やスターターセットなどでハードルを下げ、気軽に購入してもらうことで最初の接点をつくります。

  • 「手に取ってもらう」「使ってもらう」「食べてもらう」ことで、商品への期待や安心感を育てる
  • この段階での印象が、リピート購入に直結します

顧客化フェーズ(本品購入・2回目購入)

初回購入後に再度商品を購入してもらう段階。ここが最初のリピートの壁になります。
2回目の購入で「価値を再確認」してもらい、商品・ブランドへの信頼を深めていくことが重要です。

  • 初回と同じ商品でも、使用感や実感値に変化が生まれ、継続理由を確保しやすい
  • 定期購入への誘導も、このフェーズからが効果的

リピートフェーズ(複数回購入)

3回、4回と購入を重ねてくれるようになると、「ロイヤル化」への芽が見えてきます。
ここでは、アップセル・クロスセルの提案や、ポイント制度・限定特典の提供などを通じて、継続率をさらに引き上げていきます。

  • メールでの継続フォローや、特典を組み込んだステップ配信が有効
  • 顧客からのフィードバックを受け取り、関係性を深めるタイミング

ロイヤルカスタマー化フェーズ(継続・高頻度・多品目購入)

継続的な購入や、別の商品・カテゴリへの購入拡大が見られる段階です。
いわゆるファン顧客として、売上貢献度が最も高い重要層になります。

  • 感謝を伝えるメール、VIP限定のキャンペーン案内など、関係性を維持・強化する施策が効果的
  • 紹介制度やアンバサダー施策にも最適な対象

顧客化・ロイヤル化の2大フェーズを意識する

この4ステップは大きく分けて、以下の2フェーズに分けられます。

  • 顧客化フェーズ(1 → 2)… トライアルから本購入・2回目購入へ進める施策が重要
  • ロイヤル化フェーズ(3 → 4)… リピートから優良顧客化へ向けたコミュニケーション設計がカギ

SmileToolsでは、これらのフェーズごとにRFM分析を行い、フェーズに合わせたメール訴求や施策をすぐに実行できる仕組みが整っています。

SmileAnalyzeで顧客の状態をスコア化&分類

  1. 購入期間と購入回数による「RF分析」ができる
  2. 購入期間と購入回数はそれぞれに自由に設定が可能
  3. RF分析結果で表示された枠ごとにメール配信ができる
  4. 出稿した広告媒体の効果が見える
  5. 広告の直接効果はもちろん、間接効果まで見える
  6. どの広告をたどってきたのか、広告貢献度が分かる
  7. 広告媒体別に流入したユーザーにメール配信ができる

SmileToolsの「SmileAnalyze」の機能では、顧客の購入履歴に基づき、初回購入・リピート購入でユーザーを分析するRFM分析表が自動生成されます。
縦軸・横軸、セルの色分けも自由にカスタマイズでき、視覚的に状態を把握することができます。

さらに、分析表の各セルの数字をクリックすると、その該当顧客のリストがポップアップ表示。
そのまま「SmileMail」と連携し、すぐにセグメント別のメール配信へとつなげることが可能で、データを確認してから配信までのフローが、わずか数クリックで完結します。

分析と施策が分断されない、非常に実用的な設計です。

SmileMailなら、分析結果をそのまま施策に変えられる

  1. ステップ式のフォローメール自動配信(エージェント予約配信)機能を追加
  2. 初期設定時に配信基準日を設定して、◯日後、◯週間後、◯ヶ月後のフォローメールを自動配信
  3. 顧客の購入動機などのアンケート情報から、設定した抽出条件によって顧客を分類
  4. 初回の設定を弊社で行い、以降は自動的に稼動
  5. 配信したメールの効果が分析可能

「SmileMail」は、SmileAnalyzeと完全に連携したメールマーケティング機能です。
リピート引き上げ・顧客継続率アップに有効な、RFM分析結果へのメール配信機能を備えています。セグメントごとに最適な文面を用意し、再購入・定期誘導・離反防止・育成など、目的に応じたアプローチが可能になります。

配信の一例

  • 再購入促進:初回購入後30日が経過したユーザーに限定キャンペーンを案内
  • ロイヤル顧客向け:購入金額・頻度が高い顧客に優待キャンペーンを案内
  • 休眠予備群:前回購入から60日以上経過しているユーザーにリマインド配信
  • 離反顧客アンケート付きの特別オファーで意見を引き出し、復活のきっかけに

RFM分析 × SmileMail:セグメント別活用例

顧客のロイヤル化を行うには、最新購買日(Recency)や購買頻度(Frequency)によって顧客を分類し、各分類ごとに最適なメール文面でのメール配信や再購入のためのオファーを付けた商品をご紹介するなど、その時の顧客の状況に応じて「One to One」に近い顧客対応が重要となります。

また、顧客との接点維持の役割としての定期的なメールマガジンの一斉送信も有効です。
メール配信は費用が掛からず、自社で実施可能なプロモーション方法なので、通常のDMでは追えない離反客や休眠客の掘り起こしなどメール配信を上手く使う事でベストな顧客対応を行うことが可能となります。

分類顧客層考察・仮説メール配信例
A再購入が期待出来る顧客層購入時期が近く、
対応によって優良顧客化が可能
再購入訴求、定期訴求
Bリピート顧客層ロイヤル化が最も期待できる顧客定期訴求、アップセル&クロスセル
Cロイヤルカスタマー層安定して再購入頂ける、
最も大事な顧客
丁寧な対応でのブランディング
Dストッパー(休眠予備群)試しに買ってみた、
他社との比較で買ってみた
価格オファー、プレゼント
E危険顧客層なぜ次の購入を止めたのか?
不備があったのでは?
オファー付きアンケート
F乗り換え顧客層他社類似商品への乗り換え?
症状、悩みの改善?
オファー付きアンケート

SmileAnalyzeのRFM分析によって、会員登録を通じた顧客情報や購買データが取得されます。
このデータはメール配信に限らず、今後のCRM戦略、キャンペーン設計、商品開発に活かすことも可能です。

まとめ:顧客ロイヤルティを高めるEC運営の第一歩に

「メールマーケティングはやっているけれど、効果を実感できない」
「分析はしているが、施策に落とし込めていない」

こうした課題をお持ちの方にこそ、SmileToolsのRFM分析 × メール配信の連携施策をおすすめします。

SmileAnalyze × SmileMailの組み合わせなら、EC初心者でもすぐに状態別アプローチをスタート可能
LTVの最大化、離反防止、そして顧客ロイヤルティの向上を実現する、強力な仕組みがここにあります。

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