顧客の購買行動・購買履歴から、優良顧客のセグメンテーションなどを行う顧客分析手法の1つ。データベースマーケティングにおいては、顧客データ分析の最も基本的なものであり、アナリティカルCRMシステムなどに機能として実装されていることも多い。
まず、顧客1人1人に関して次の3つの観点から指標化する。
・ R（recency：最新購買日） いつ買ったか、最近購入しているか
・ F（frequency：累計購買回数） どのくらいの頻度で買っているか
・ M（monetary：累計購買金額） いくら使っているか
この各指標の数値に重み付けした上で合算してランキングを作成すると、その上位の顧客は“最近、何度も、たくさん買ってくれている顧客”、すなわち優良 顧客と判断するということになる。各指標の重要性や意味合いは、業種や業態、取扱商品によって異なるため、指標数値へのウエートの付け方自体が企業ノウハ ウとなる。場合よっては3指標すべてではなく2つの組み合わせ、あるいはM指標のみを利用することもある。
RMF分析（RFMスコア法）は、1960年代にカタログ販売やダイレクトメールのレスポンス向上のために米国の通信販売業を中心に広まったといわれる が、これをさらに発展させた「RFMセルコード法」をジェリコ・コンサルティングやアーサーヒューズが開発している。
これは、R/F/Mのそれぞれの項目を独立にランク分けし（5～7段階のことが多い）、R×F×Mのマトリクスを作る（例えば5段階であれば、 5×5×5＝125の“セル”に分割されたマトリクスが想定される）。このマトリクスのどのセルに属しているかによって、顧客をセグメントするというのが 基本的な考え方となる。
R/F/Mのすべての項目で高いスコアを持つグループは企業にとって価値の高い顧客層で、逆に3つの数値が低いグループは販売促進活動を行っても見込みがない顧客層と判断される。
RFMセルコードは3つの指標の組み合わせによって顧客の性質をつかむことができ、より適切な対応を行うことができる。例えば、Rが低くても、FとMの 数値が高いということは、購買力が高い優良（潜在）顧客ということを意味するので、この層の顧客を奪われないマーケティング戦略が重要になる。購入金額も 頻度も高くても、来店率が急激に下がったり、最近購入した形跡がない場合には、競合他社に奪われている率が高い。そこで競合他社に負けないキャンペーン戦 略を練ったり、サービス内容を充実させれば、離反した優良顧客がもう1度戻ってくる可能性があると解釈することができるかもしれない。同様に、来店率が高 くても購買履歴が少ない顧客には価格の面から、来店率が高く購買履歴も多い顧客に対してはクロス／アップセルを勧めるなど、各セグメントに応じたマーケ ティング活動が可能になる。
RFM分析は、購買行動を行ったことのある顧客の購買力を量的に評価するもので、購買に至っていない潜在顧客の購買力までは判定できず、また次に何を買うかといった質的な評価はできない。こうした点には注意が必要だ。
なお、「RFMセルコード」はジェリコ・コンサルティングの登録商標となっている。
「＠ＩＴ情報マネジメント用語辞典」より掲載
