購入頻度の高いユーザーの行動を分析して、売り上げアップにつながる施策を考えるには？（第34回） | Googleアナリティクス セグメント100選 | Web担当者Forum

「RFM分析」という顧客分析の手法をご存じだろうか。顧客の購買履歴から顧客を3つの軸でセグメント化して、それぞれに対応した施策を行うための顧客分析手法だ。その3つの軸は以下のとおりだ。 R（recency）：最新購買日F（frequency）：平均購買頻度M（monetary）：累計購買金額「直近で購入があり、購入頻度も高く、累計購入金額も高い」人は最高ランクのお客様になるという考え方だ。 今回は、購入金額の条件を外して少し対象を広めにとってみる。すなわちeコマースサイトで購入頻度の高いユーザーをセグメント化して、直近の期間を集計対象にする。商品の平均単価や商材によって、購入頻度は適切に調整してほしい。 なお高額購入ユーザーでセグメントする方法は、過去にこのコーナーの記事で紹介しているので、併せて参照してほしい。 高額購入ユーザーの属性・来訪経路・購入商品の特徴をアクセス解析データで分析す

[kana321]

直近の購入頻度が高い顧客の特徴は何かを分析して、それをさらに伸ばすような施策を検討する方法を解説する