ドキュメントCommerceCommerce Intelligence ユーザーガイド

[PaaS のみ]{class="badge informative" title="Adobe Commerce on Cloud プロジェクト（Adobeが管理する PaaS インフラストラクチャ）およびオンプレミスプロジェクトにのみ適用されます。"}

RFM 分析

Last update: Mon Oct 06 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

作成対象：

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  • ユーザー

このトピックでは、顧客のリーセンシー、頻度、通貨ランキング別に顧客をセグメント化できるダッシュボードの設定方法を説明します。 RFM 分析は、顧客の行動を考慮して、アウトリーチのためのセグメント化を決定するのに役立つマーケティング テクニックです。 次の 3 つの側面が考慮されます。

  1. ストアから顧客が購入した最近の最新性
  2. 顧客が自社から購入する頻度
  3. お客様が費やす金額

リーセンシー、頻度、金銭的価値セグメントを示す RFM 分析ダッシュボード

RFM 分析は、新しいアーキテクチャに Adobe Commerce Intelligence Pro プランがある場合（たとえば、Data Warehouse Views メニューの Manage Data オプションがある場合）にのみ設定できます。 これらの列は、Manage Data > Data Warehouse のページから作成できます。 詳細な手順は次のとおりです。

はじめに

まず、値が 1 のプライマリキーのみを含むファイルをアップロードする必要があります。 これにより、分析に必要な計算列を作成できます。

この ​ 記事 ​ と以下の画像を使用して、ファイルをフォーマットできます。

計算される列

ビジネスでゲストによる注文が許可されている場合は、さらに区別されます。 その場合は、customer_entity テーブルのすべてのステップを無視できます。 ゲストの注文が許可されていない場合は、sales_flat_order テーブルのすべてのステップを無視します。

作成する列

  • Sales_flat_order/customer_entity テーブル

  • Customer's last order date

  • Column type: Many to one > Max

  • Pat: sales_flat_order.customer_id > customer_entity.entity_id

  • 選択された column: created_at

  • Filter: Orders we count

  • ​
    顧客の最終注文日からの経過時間（秒）

    • Column type: - "同じテーブル > 年齢

  • 選択された column: Customer's last order date

  • （入力）カウント参照

  • Column type: Same table > Calculation

  • ​
    入力: entity_id

  • Calculation: **case when A is null then null else 1 end**

  • ​
    データ型: Integer

  • カウント参照 テーブル（これは「1」という番号でアップロードしたファイルです）

  • 顧客の数

  • Column type: Many to One > Count Distinct

  • Path: ales_flat_order.(input) reference > Count reference.Primary Key または customer_entity.(input)reference > Count Reference。Primary Key

  • 選択された column: sales_flat_order.customer_email または customer_entity.entity_id

  • Customer_entity テーブル

  • 顧客の数

  • Column type: One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path: customer_entity。（入力） リファレンス > 顧客集中度。Primary Key

  • 選択された column: Number of customers

  • （入力） Ranking by customer lifetime revenue

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's lifetime revenue

  • 顧客の生涯売上高によるランキング

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: case when A is null then null else (B-(A-1)) end

  • ​
    データ型: Integer

  • 顧客の通貨スコア （パーセンタイル単位）

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: Case when round((B-A+1)*100/B,0) <= 20 then 5 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 40 then 4 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 60 then 3 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 80 then 2 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    データ型: Integer

  • （入力）顧客のライフタイムナンバーごとの注文ランキング

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's lifetime number of orders

  • 顧客の生涯注文数によるランキング

  • ​
    列タイプ: – “同じテーブル/計算”

  • Inputs: - （入力）顧客のライフタイム数によるランキング注文数、顧客数

  • Calculation: - A が null の場合は null、それ以外の場合は（B – （A-1））終了

  • Datatype: – 整数

  • 顧客の頻度スコア （パーセンタイル単位）

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime number of orders, Number of customers

  • Calculation: Case when round((B-A+1)*100/B,0) <= 20 then 5 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 40 then 4 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 60 then 3 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 80 then 2 when round((B-A+1)*100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    データ型: Integer

  • 顧客の前回の注文日以降のランキング （秒）

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Seconds since customer's last order date

  • 顧客の最新性スコア （パーセンタイル単位）

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime number of orders, Number of customers

  • Calculation: Case when (A * 100/B,0) <= 20 then 5 when (A * 100/B,0) <= 40 then 4 when (A * 100/B,0) <= 60 then 3 when (A * 100/B,0) <= 80 then 2 when (A * 100/B,0) <= 100 then 1 else 0 end

  • ​
    データ型: Integer

  • 顧客の最新性スコア （パーセンタイル単位）

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: Customer's recency score (by percentiles)、Customer's frequency score (by percentiles)、Customer's monetary score (by percentiles)

  • Calculation: case when (A IS NULL or B IS NULL or C IS NULL) then null else concat(A,B,C) end

  • ​
    データ型: String

  • カウント参照 テーブル

  • Number of customers: (RFM > 0)

  • Column type: Many to One > Count Distinct

  • Path: sales_flat_order.(input) reference > Customer Concentration. Primary Key または customer_entity.(input)reference > Customer Concentration.Primary Key

  • 選択された column: sales_flat_order.customer_email または customer_entity.entity_id

  • Filter: Customer's RFM score (by percentile) が 000 と等しくない

  • Customer_entity テーブル

  • Number of customers: (RFM > 0)

  • Column type: One to Many > JOINED_COLUMN

  • Path: customer_entity.(input) reference > Customer Concentration.Primary Key

  • 選択された column: - Number of customers

  • 顧客の最新性スコア (R+F+M)

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: - Customer's recency score (by percentiles)、Customer's frequency score (by percentiles)、Customer's monetary score (by percentiles)

  • Calculation: case when (A IS NULL or B IS NULL or C IS NULL) then null else A+B+C end

  • ​
    データ型: Integer

  • （入力）顧客の RFM 全体スコア別のランキング

  • Column type: Same table > Event Number

  • Event owner: (input) reference for count

  • Event rank: Customer's recency score (R+F+M)

  • Filter: Customer's RFM score (by percentile) が 000 と等しくない

  • 顧客の RFM スコア全体によるランキング

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer's overall RFM score, Number of customers (RFM > 0)

  • Calculation: case when A is null then null else (B-(A-1)) end

  • ​
    データ型: Integer

  • 顧客の RFM グループ

  • Column type: Same table > Calculation

  • Inputs: (input) Ranking by customer lifetime revenue, Number of customers

  • Calculation: Case when round(A * 100/B,0) <= 20 then '5. copper' when round(A * 100/B,0) <= 40 then '4. bronze' when round(A * 100/B,0) <= 60 then '3. silver' when round(A * 100/B,0)<= 80 then '2. gold' else '1. Platinum' end

  • ​
    データ型: Integer

NOTE
使用されるパーセンタイルは、顧客の偶数分割です（例えば、20% バケットで 1～5 のリターン）。 カスタムウェイで重みを付けたい場合は、チケットの送信時にアナリストにお知らせください。

指標

新しい指標はありません。

NOTE
新しいレポートを作成する前に、必ず ​ すべての新しい列をディメンションとして指標に追加する ​ ようにしてください。

レポート

  • RFM グループ別の顧客

  • 指標 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's RFM score (by percentiles) Not Equal to 000

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • グラフを非表示

  • Group by: Customer's RFM group

  • ​
    Group by: Email

  • ​
    Chart type: Table

  • 5 つの最新性スコアを持つ顧客

  • 指標 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's recency score (by percentiles) Equal to 5

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • グラフを非表示

  • ​
    Group by: Email

  • Group by: Customer's RFM score (R+F+M)

  • ​
    Chart type: Table

  • 1 つの最新性スコアを持つ顧客

  • 指標 A: New customers

  • Metric: New customers

  • Filter: Customer's recency score (by percentiles) Equal to 1

  • Time period: All time

  • ​
    Interval: None

  • ​
    Chart Type: Scalar

  • グラフを非表示

  • ​
    Group by: Email

  • Group by: Customer's RFM score (R+F+M)

  • ​
    Chart type: Table

すべてのレポートをコンパイルした後、必要に応じてダッシュボード上で整理できます。 結果は上記のサンプルダッシュボードのようになりますが、生成された 3 つのテーブルは、実行できる顧客セグメント化のタイプの例に過ぎません。

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