この Tableau Accelerator を使用すると、お客様ベースを再活用できます (RFM 分析で提案されたマーケティング活動に基づく)。

[デモ ビデオ](https://youtu.be/-5RLOvEp91E)

RFM は、Recency (直近購入日)、Frequency (購入頻度)、Monetary value (購入金額) の略で、それぞれが重要なお客様の特性に対応しています。購入頻度と購入金額はお客様生涯価値に影響を与え、直近購入日はエンゲージメントの尺度である維持率に影響を与えるため、
RFM メトリクスはお客様の行動の重要な指標となります。

特定したお客様の特徴 (直近購入日、頻度、金額) ごとに、**各お客様に 1 から 5 までのマークを割り当てます (1 は悪い、5 は良い)**。

* 直近購入日: *このお客様との最後の販売取引はいつでしたか?*
 * ごく最近の場合は、5 とします。
 * かなり以前の場合は、1 とします。
* 購入頻度: *このお客様はこれまでの全取引でいくら購入していますか?*
 * 非常に頻繁?5 とします。
 * まれに?1 とします。
* 購入金額: *このお客様には生涯でいくら販売したか?*
 * 高額?5 とします。
 * とても低額?1 とします。

この分析では、お客様ごとに、「555」(明らかに最良なお客様)、「543」...「111」などの RFM プロファイルを決定します。
次に、RFM プロファイルを RFM セグメントに再グループ化します。各セグメントは同じ販売特性を持つお客様を集約したものであり、各セグメントに対して推奨されるマーケティング活動を詳しく説明します。

### ビジネスに関する重要な質問への回答

* 当社のお客様ベースはどのようにセグメント化されているか?
それぞれのお客様セグメントに対応するために、どのようなマーケティング活動が推奨されるのか?
* 各 RFM セグメントを構成するお客様は?

### KPI のモニタリングと改善

* 総売上: 販売額合計 (通貨で表示)
* アクティブなお客様数: 販売取引のある個別のお客様の数

### 必須の属性

* **日付** (日付): 販売日
* **お客様** (文字列): お客様名
* **売上金額** (数値): 売上金額

RFM Analysis

お客様ベースを再活用できます (RFM 分析で提案されたマーケティング活動に基づく)。