RFM 分析
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。
- ストアから顧客が購入した最近の最新性
- 顧客が自社から購入する頻度
- お客様が費やす金額
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、Manage Data
メニューの Data Warehouse Views
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
指標
新しい指標はありません。
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。