顧客価値の評価における RFMC モデルの構築と妥当性の検証
Building up RFMC model and verifying the validity of the model in Customer value evaluation
韋 暁東，謝 雨欣，高 弘昇（京都情報大学院大学）
Xiaodong Wei, Yuxin Xie and Hong Seung Ko（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）

Abstract
In the competitive business environment, it is necessary to select and retain a valuable customer
so that a company increases sales and profits. In all customer valuation methods, RFM analysis is apractical method that can be used for selecting a valuable customer by a company. Generally, RFM
analysis is known as the available means to evaluate the customer value by evaluation factors suchas Monetary, Recency and Frequency.
However, there are several problems when a company actually select and retain a valuable
customer by RFM analysis. In particular, we judge as the biggest problem that sales and profits
which are being brought by a customer through some other behaviors than direct purchasing are notbeing evaluated by RFM analysis. And we think that it is necessary to add another evaluation factor
to RFM analysis so that the problem can be solved.
In this research, for investigating a new evaluation factor which should be added to RFM analysis,
we reconsider the customer value, and propose a new model by drawing necessary evaluation factors
based on the result of the customer value reviewed. Furthermore, we verify the validity of the modelby analyzing the interrelationship between each evaluation factor qualitatively, and quantitatively
verify its validity by correlation analysis and causal analysis.

■ 1．はじめに別して維持することが重要である。そこで，維持すべき顧客がどういう顧客であるかといえば，ビジネ

競争が激しいグローバルビジネス環境において企ス界で一般的に通用されているパレートの法則の解業が存続していくために売上を伸ばして利益を増加

釈によれば，上位の 20% の優良顧客が企業に 80%させる必要がある。企業が売上や利益を上げる手段の利益を生み出している [14]。この法則を言い換えとしては，既存顧客の維持と新規顧客の獲得というれば，企業が 20% の優良顧客を維持することがで

2 つに大別できる。しかし，新規顧客の獲得には，

きれば 80% の利益が確保できるようになる。即ち，既存顧客を維持するより遥かに大きなコストがかか

企業は利益性ある売上を増加させるために，先頭をる [13]。言い換えれば，同程度の売上が見込める新切って上位の 20% の優良顧客の維持に注力するこ規顧客と既存顧客に対して，新規顧客には獲得コスとが非常に重要である。従って，企業が 20% の維トを考えると齎してくる利益はほとんどないかマイ

持すべき優良顧客を何らかの基準で絞り込んで選別ナスになっている可能性がある。一方，既存顧客にする必要がある。優良顧客を選別するためには，顧は広告費などをかける必要がないため，既存顧客が客が企業に齎す経済価値を正しく評価せざるを得な

再購買をすればするほどより利益が増えていくと考い，従来，顧客から齎される経済価値を表すためのえられる。そのため，何よりも企業が全ての顧客の概念として「顧客価値」が用いられて顧客を分析し中から本当に利益性ある売上を齎してくる顧客を選ていることが多い。それによって，様々な顧客価値

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評価手法が数多い研究者や実務家に研究されてき利益を齎せるかを明確にする必要がある。そのため，た。とはいえ，多くの顧客価値評価手法は非常に理

我々は顧客価値を顧客行動によって再考察する必要

論的なもので実際に企業が実用的に使い難い。企業があると考えている。顧客価値を再考察するためにが実用的に使える手法としてはデシル分析，ABCは，顧客自身の直接購買だけでなく，様々な顧客行

分析，RFM 分析等があると考えられる。しかし，

動を含めた購買行動プロセスが求められる。そこで，

デシル分析と ABC 分析では顧客の過去の購買金額

我々は適切な購買行動プロセスモデルとして高らだけを評価基準にして顧客価値が評価され，顧客の[3] が提案した e カスタマー 7steps 行動プロセスモ

離反可能性や企業に本当に利益を齎しているかどう

デルに基づいて顧客価値を再考察していく。我々はかを判断できない。その反面，RFM 分析では購買

再考察によって顕在価値と潜在価値を明確に定義

金額 M（Monetary）以外に購買最近性 R（Recency）

し，顧客価値が顕在価値と潜在価値で構成されていと購買頻度 F（Frequency）という評価要素を持っると断定した。

て顧客価値を評価しているので，ある程度顧客価値を正しく評価していると考えられる。

するために RFM 分析に新要素を付加して顕在価値

しかし，実際に企業が RFM 分析を適用しても優と潜在価値を同時に評価しなければならない。この良顧客の選別と維持を順調に遂行できるかについてように 2 つの側面から顧客価値を評価する既存モ疑問がある。それに関しては荒木 [1] と Dursan[2]デ ル が 研 究 さ れ た か ど う か を 調 べ る と， 唯 一 のが RFM 分析の 5 つの問題点を指摘しているが，彼

RFMI 分析 [4] が提案されている。しかし，実用的らは顧客価値の評価において RFM 分析の問題点をに使える顧客価値評価手法としてはモデルを構成す言及していない。しかしながら，RFM 分析の問題

る評価要素の一貫性及びモデルとしての妥当性が検点について検討する際，基本的に顧客価値を正しく証されていないので適切ではないと考える。従って，評価できなければ，優良顧客の選別と維持など言及

顕在価値を評価する R・F・M との一貫性を持たせするまでもない。よって，彼らの指摘した問題点よる潜在価値を評価できる新要素を導出して，新しいりもまず RFM 分析では顧客価値を正しく評価できモデルを構築する必要がある。そこで，顕在価値のていないという問題点があると考えられる。何故な評価は顧客の購買から出てくる R・F・M によってら，本当の優良顧客が企業に齎す経済価値といえば，評価されているが，潜在価値を評価する要素を導出

顧客自身の購買によって企業に直接的に齎す売上・するために，顧客が創造する潜在価値は顧客自身の利益だけでなく，肯定的な口コミ等の行動で企業に

行 動 に よ っ て 企 業 の 売 上・ 利 益 へ の 貢 献

間接的に齎す売上・利益もあると考えられる。簡単（Contribution）を潜在価値の評価要素として取りに言い換えれば，我々は顧客価値を，顧客が企業に扱っていくのが適切であると考えられる。そして貢直接的に齎す売上・利益を表す顕在価値と企業に間

献 C として考えられる顧客行動は口コミと同行購接的に齎す売上・利益を表す潜在価値の側面から分買である。従って，我々は RFM 分析に口コミと同析する必要があると考える。即ち，企業にとっての行購買による貢献を付加して RFMC モデルを提案

優良顧客は売上・利益をたくさん齎してくる顧客でする。また，モデルの妥当性検証を行うために，モあるため，維持すべき優良顧客を選別する際には顕デルの構成要素間の相互的な関係性を明確にする必在価値と潜在価値という 2 つの側面を考慮に入れ要がある。そこで，まず定性分析で評価要素間に関た顧客価値の評価が必要となる。そこで，RFM 分係性があるか否かを理論的に分析していく。そして

析では R・F・M 三つの評価要素によって顧客の顕客観的なアンケートデータによって相関分析とパス在価値が評価されているが，潜在価値に対して評価分析を行って評価要素間の相関関係と因果関係を明要素が含まれていないため顧客価値を正しく評価で確にしていく。

きないと我々は認識している。従って，顧客価値を従って，第 2 章では，顧客価値の評価に当たる

正しく評価するために潜在価値も含めて顕在価値と既存顧客価値評価手法を検討した後に RFM 分析に同時に評価する必要があるため，RFM 分析に追加

着目し，RFM 分析の問題点を検討していく。

評価要素を考慮せざるを得ない。

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再考察した結果に基づき，顧客価値を正しく評価

第 3 章では，RFM 分析の問題点検討より，顧客

よって，RFM 分析に付加する新しい評価要素をが企業に間接的に齎す売上・利益について RFM 分究明するために，顧客のどういう行動が企業に売上・析では評価されていないということが判明した。問NAIS Journal

題点解決を図るために，最初に高らが提案した e カ
スタマー 7steps 行動プロセスモデルに基づいて顧客価値を再考察していく。

2-1

既存顧客価値評価手法の検討

2011 年に中川ら [5] がオンライン環境を想定した e カスタマー価値を正確に評価するために，顧客第 4 章では，第 3 章で再考察した結果を踏まえて，

価値評価手法の先行研究で様々な CV 評価法と顧客顧客価値を顕在価値と潜在価値に分けて評価するよ

生涯価値評価法を整理して検討した。しかし，本研

うな既存モデルを探し集め，その適切性を評価要素

究ではオンライン環境に限らず，優良顧客を正しくの一貫性とモデルの妥当性について検討した後に，選別するために企業が実用的に使える顧客価値評価

顧客価値を正しく評価するために必要な新要素貢献手法が求められる。従って，この節では，我々は優C（Contribution）を導出し，新しいモデルを提案

良顧客の選別において中川らに整理された各顧客価していく。

値評価手法を再度検討していく。

第 5 章では，提案した新しいモデルを構成する
評価要素間の関連の妥当性を明確にするために，モ

2-1-1

各 CV 評価法の検討

デルの妥当性検証を行っていく。まず，定性分析でCV 評価法では顧客との長期的な関係について考

各要素間の理論的な関係性を分析していく。また，

慮されておらず，短期的な観点から顧客価値を計算

相関分析とパス分析を用いてモデルの妥当性を定量している。即ち，未来はどうなるかに関係なく，顧的に検証していく。

客の現在までの購買に基づいて分析し，顧客価値を■ 2．顧客価値評価手法に関する検討

評価している。代表的な CV 評価法としては，デシル分析，ABC 分析や RFM 分析などがある。
まず一般的に知られているデシル分析，ABC 分

企業が本当に利益性ある売上を齎してくる優良顧

析と RFM 分析といった手法から検討していく。デ客を選別して維持することが非常に重要である。そシル分析とは全顧客を購買金額の高い順に 10 等分のため，維持すべき優良顧客の選別方法の確立が求し，その売上構成比を分析するとともに，自社の売められる。企業に多くの利益性ある売上を齎す優良上に貢献している顧客層を把握する顧客分析方法で顧客を選別するためにまず顧客の経済価値を評価すある [6]。具体的に使用する際には顧客を購買金額る必要がある。従来，企業側から見た顧客の経済価順に並べ，上位から顧客数を均等に 10 等分する。

値を表すための概念として「顧客価値」が用いられ上位の 1 割を「デシル 1」と呼び，以降「デシルている。「顧客価値」という概念を取り入れて現在

10」まで分類していく。そうすればパレート法則

まで多くの研究者や実務家により研究されてきた顧に従って上位 2 割のデシル 1 とデシル 2 のランク

客価値評価手法は CV 評価法と顧客生涯価値評価法に分類された優良顧客を把握できるようになる。デの 2 つに分類することができる。CV 評価法は顧客シル分析では購買金額だけを評価基準にして優良顧の過去の購買に基づいて顧客価値を評価する手法で客の選別を試みている。ゆえに，企業が実用的に非ある。こういう手法は顧客の過去の一定期間内の購常に使いやすい分析手法と言える。しかしその反面，買と同様に未来もそのように継続的に購買するであ

顧客の購買金額だけでは企業に齎している売上を評

ろうという予想に基づいている。一方，顧客生涯価

価できるが，どれだけ利益を齎しているかを把握し値評価法は顧客が企業と取引を始めてから終えるまにくい。それに，顧客の過去の長期間にわたる売上での全期間において，顧客が企業に齎す経済価値のデータを用いて顧客を分析すると過去に一度だけ高総計を定量的に計算する手法である。これは過去の額商品を購買したが，その後全然購買してこない顧購買によって顧客の未来の経済価値を予測すること客も上位グループに入る危険性があると考えられで顧客の生涯にわたる価値を評価する手法である。

る。次に，ABC 分析とはパレートの法則から導き本章においては，顧客維持の観点から未来にも継出され，顧客別に売上を上位から並べ替えて A ラ

続的に購買することで企業に高い売上・利益を齎す

ンク，B ランクと C ランクの三つのグループに分

優良顧客を選別するために，それぞれの CV 評価法

ける手法である。ABC 分析のランクの分け方につと顧客生涯価値評価法では顧客価値を正しく評価でいては，企業によって些細な違いがある。主に 2 つ

きるかどうかを検討していく。

の方法がある。一つは顧客数を上位 2 割，中位 3
割と下位 5 割のようにランクを分ける [7]。もう一

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つは売上上位 80% の構成比までの顧客を上位顧客

は顧客の過去の購買は顧客の未来の利益性を示すととして A ランク，80% 〜 95% までを中位顧客としいう仮定に基づき，顧客の未来価値を顧客の PCVて B ランク，残りの 5% の下位顧客を C ランクとによって予測する。顧客が現在まで各段階の購買に設定する [8]。ABC 分析において A ランク顧客をよる売上・利益の貢献を貨幣の時間価値によって調優良顧客と見なされる。ABC 分析もデシル分析と整して合計し，累積貢献が高い顧客は高く評価され同様に顧客の購買金額だけを評価基準として顧客価る。しかし，遠い過去に多額の購買が行われたが現値が評価されている。それによって同じ問題点も存在離反された顧客は高い累積貢献で企業に優良顧客在すると考えられる。次に，RFM 分析とは顧客のと選別される危険性があると考えられる。

購買行動に基づき，購買最近性（Recency：最近購

また，ソーシャルな環境における顧客価値を評価買しているか），購買頻度（Frequency：どのくらする手法として 3P1S × RFI が 2010 年にエンゲー

いの頻度で買っているか），購買金額（Monetary：

ジメントソリューション開発グループ（ESG）にいくら使っているか）の 3 つの評価要素で顧客をよ っ て 提 案 さ れ た。3P は Purchase（ 購 買 ），並べ替え段階的に分け，顧客一人ひとりにランク付

Promote（ プ ロ モ ー ト ），Plan（ 企 画 ） を，1S はけをした上で，それぞれの顧客ランクの性質を知り，

Support（ サ ポ ー ト ） を 指 し，RFI は そ れ ぞ れマーケティング施策を講じる手法である。言い換え

Recency（最近性），Frequency（頻度），Impact（イれば，RFM 分析では購買最近性（以下 R と表記），

ンパクト）を指している。この評価手法ではソーシャ

購買頻度（以下 F と表記）と購買金額（以下 M とルな環境における顧客の 4 種類の活動（3P1S）を表記）三つの評価要素によって顧客にランク付ける

それぞれ 3 つの評価要素（RFI）によって評価してことで顧客価値の評価が行われている。ランク付け

顧客価値を算出する [11]。しかし，3P1S × RFI でをすることにより，どのランクにどのくらいの顧客

は Promote，Plan，Support の重要性とそれらの数 を 把 握 す る こ と が で き る た め， 上 位 ラ ン ク の行動を評価するための要素を述べているが，企業が20% の顧客が優良顧客として選別されている [9]。

それらの行動とそれらの評価要素により顧客価値をこの手法では M のほかに R という評価要素を取り評価する妥当性が不明瞭である。

入れているため，デシル分析と ABC 分析のように
過去に一度だけ高額商品を購買したが最近全然購買

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2-1-2

各顧客生涯価値評価法の検討していない顧客が優良顧客と選別されることはな

企業が利益最大化を考えた場合，顧客との長期的い。そして F が高ければ高いほど，顧客が再購買な関係を深化し，継続的に再購買させることに注力している回数が多いという意味で企業に利益を多くすべきという考え方から顧客生涯価値が重要視され齎していることをある程度把握できる。

ている。それによって研究されてきた手法が顧客生以外にも，Share-of-Wallet（SOW）という手法

涯価値評価法である。顧客生涯価値評価法とはあるでは特定企業の特定の商品カテゴリ内における顧客

顧客が生涯を通じてある企業に貢献する利益総額をの売上金額を当該顧客の当該商品カテゴリの商品購

現在価値に換算する手法である。ここで言及してい買金額合計で除算して割合が求められる [10]。簡単

る生涯とは人間が死ぬまでの生涯ではなく，顧客がに言うと，SOW も顧客の購買金額のみを基準にし企業に維持されている取引期間を指す。現在まで研て顧客価値を計算し，得た値は顧客の特定企業への究されてきた顧客生涯価値評価法は，顧客の取引期

支持の度合いを示している。しかしながら，一般的間に対して有限と設定している手法と無限と設定しに企業が複数会社に渡る顧客の特定の商品カテゴリている手法の 2 つに分類することができる。

における商品購買金額総額を知ることは現実的に難中川ら [5] の調査によれば，計算期間を有限とししい。仮に企業が顧客の特定の商品カテゴリの商品ている代表的な顧客生涯価値評価モデルとして，購買金額合計の情報を得ようとしても，多大なコスDipak Jain と Siddhartha S. Singh によって 2002

トがかかると予想されるため，実務への適用は難し

年に提案された顧客生涯価値評価法の基本モデル，

いと判断できる。

Paul D. Berger と Nada I. Nasr によって 1998 年

Past Customer Value（PCV）とは企業が当期まに提案された顧客生涯価値評価モデル及び Sunil

でに顧客から齎された利益を貨幣の時間価値を考慮

Gupta と Donald R. Lehman によって 2005 年に提するように調整を行う手法である [10]。この手法で案された顧客生涯価値評価モデル等が挙げられる。

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計算期間を無限としている代表的な顧客生涯価値る。Share-of-Wallet を使うと多大なコストがかか評 価 モ デ ル は 次 の 通 り で あ る。Sunil Gupta とると予想されるため実務への適用は難しいと考えら

Donald R. Lehman によって 2005 年に提案されたれる。Past Customer Value では離反された顧客を

顧客生涯価値評価モデル，Saharon Rosset らによっ

優良顧客と誤認識する危険性がある。3P1S × RFIて 2003 年に提案された顧客生涯価値評価モデル及という手法の妥当性が把握できていない。そして，び Glenn B. Voss によって提案された顧客生涯価値

各種の顧客生涯価値評価手法は理論上で研究者達に評価モデルである。

使われているが，企業が実用的に使える手法ではな

また，オンライン環境を想定した顧客生涯価値評い。しかし，RFM 分析においては，購買最近性 R

価 モ デ ル も 存 在 す る。 そ れ は Xavier Dreze とによって顧客の最近購買日の日付が現在より近けれ

Andre Bonfer によって 2003 年に提案された顧客

ば近いほど顧客が維持されている可能性が高いと考

生涯価値評価モデルである。

えられる。即ち，最近購買日の日付が近いほど顧客

これらの顧客生涯価値評価モデルでは計算においは未来に再購買してくる可能性が高い。これを顧客て取引期間が有限であろうと無限であろうと，全般維持の観点から見れば最近購買した顧客のほうが何的に言うと，顧客生涯価値を計算する際に「年間取年前に購買した顧客よりも良い顧客である。そして引額×収益率×取引継続年数」が基本的な計算式と再購買している顧客にコストがほとんどかからないなる。それぞれのモデルによって，上位の優良顧客

ため，顧客が再購買すればするほど企業に多くの利を特定するために「購買頻度」や「1 回当たり取引益を齎している。購買頻度 F によって顧客が企業

金額」「ブランド指名率」等を考慮に入れることもに齎している利益を把握することができる。従って，あるが，一般的に顧客維持率，割引率，利益成長率

RFM 分析は企業がある程度顧客価値を効果的に評等が取り入れられている。顧客維持率とは次の年度

価できる実用的な手法であるため我々は RFM 分析において顧客が企業の商品やサービスを継続的に利に注目している。

用すると期待される割合である。顧客生涯価値においては顧客維持率という変数をモデルに組み入れる

2-3

RFM 分析の問題点検討

ことにより，顧客と企業との関係の継続期間を予測

多くの顧客価値評価手法の中から，企業が実用的している。割引率とは未来時点における利益及びに使える手法として我々は RFM 分析に着目した。

キャッシュフローを現在価値に割り引くときの割合

しかし，実際に企業が RFM 分析を使って顧客価値を一年当たりの割合で示したものである。利益成長を評価する際に果たして 20% の優良顧客を正しく率とは，ある期間内に顧客から齎される利益の成長選別できるのだろうか。企業が RFM 分析によって率のことである。しかし，それらの変数はあくまで選別された優良顧客を維持することが順調に進行でも割合であり，確率ではない。また，顧客生涯価値きるのだろうか。正しく選別された優良顧客に再購は顧客ひとりごとに異なるものであるが，顧客から買させることが企業の利益に繋がるため，まず，真齎される売上や顧客に掛けているマーケティング費の「優良顧客」を選別できない場合，企業が維持し用を個別に計算するのは不可能に近いため，理論上てもよい効果を得ることができない。そして，優良ではこれらの手法によって顧客生涯価値を計算する

顧客を選別できたとしても維持するためのマーケのが成立できるが，実際に企業が実用的に計算する

ティング施策を実施し難い場合も利益を得られなのは非常に難しい。

い。従って，RFM 分析の実用化において問題点があるかどうかを検討していく必要があると考えられ

2-2

RFM 分析に着目する理由る。荒木清俊 [1] は，顧客維持の観点から企業が

2-1 節において CV 評価法と顧客生涯価値評価法

CRM を通じて顧客を管理する際に RFM 分析の使について検討してきたが，企業が実際にそれらの顧用につき 4 つの問題点を指摘している。しかし，

客価値評価手法を実用的に使えるか，或いは顧客価

Dursan[2] はそれらの問題点に対して多くの反論が値を正確に評価できるかを明確にした。CV 評価法

出され，更に RFM 分析の弱点を 1 つ指摘している。

の中で，デシル分析と ABC 分析は非常に簡便な手

具体的には，

法であるが，購買金額だけの評価要素では本当の優問題点 1，CRM における RFM 分析の誤用

良顧客を正しく選別できないという問題に直面す荒木によると，本来，企業が CRM を導入するこ

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とで顧客との関係を深化させ，顧客生涯価値（LTV）

荒木によれば，CRM では One to One の考え方

を最大化させることを期待している。即ち，企業がで顧客を一人ひとりに特定して再購買させていく。

CRM を通じて顧客一人ひとりにもっと多く購買ししかし，RFM 分析で優良顧客を選別する際，顧客てもらいたいという希望があると述べている。しか一人ひとりにランクを付けているのではなく，グ

し，RFM 分析によって選別された優良顧客に販促

ループにランクを付けていると述べている。即ち，しても更なる再購買させることができないため，

RFM 分析で選別した優良顧客は一人ひとりに特定

CRM の効果を上げるためには RFM 分析が間違っできてないため，CRM を通じて再購買させることて利用されていると考えている。

ができないという結果になってしまうと荒木は考え

しかし，Dursan は違う意見を持っている。RFM
分析は維持すべき優良顧客を選別するために使われDursan は One to One の考え方に対する理解かている手法であり，販促対象を選別するための手法

ら反論を出している。実際に企業は全ての顧客と 1ではない。優良顧客を長期的に維持することが実現

対 1 で繋がるのが難しく，通常は顧客を幾つかのできれば LTV を最大化させることになる。CRM

グループに分割した上で個々のグループに対して個における RFM 分析は間違って利用されているので別の対応を行っていく。顧客を必ず一人ひとりに特はないと述べられている。

定する必要がないと述べている。

荒木は CRM と RFM 分析の関係について何らか

One to One の考え方で顧客を個人と捉え，そのの誤解をしている。RFM 分析によって選別された

個人個人の嗜好に合わせたマーケティング戦略を取

優良顧客にもっと多く購買させることができない

ることが当然顧客個人と良好な関係を築くことがでが，20% の優良顧客を維持することは企業の 80%

き，顧客に再購買させることで企業の売上・利益にの利益に繋がるため，優良顧客の選別手法として繋げると考えるが，実務的に企業が密にしようとす

RFM 分析を利用することができると我々は考えてればするほど人手が必要とされる。企業には無限にいる。

人手があるというのは有り得ないため実現するのが問題点 2，CRM と RFM 分析の目的の相違

難 し い と さ れ て い た [12]。 そ の た め， 我 々 は

荒木は両者の目的が一致するかを確認するところ

Dursan の見方に同意する。しかし，そもそも荒木から，CRM の目的は顧客に再購買させることであの「RFM 分析はり，RFM 分析の目的は優良顧客を選別することでている 」という見解が正しくないと考えている。

あるため，RFM 分析は CRM の目的を実現できる

なぜなら，RFM 分析では顧客を一人ひとり評価し手法ではないと語っている。

た上で，同じ評価点を持っている顧客を同じグルーDursan は そ の 説 明 に 対 し て， 実 際 に 企 業 が

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ている。

顧客をグループにランクを付けプに分けている。よって，この問題点も適切ではな

CRM を通じて顧客に継続的に再購買させるためにいと判断した。

企業の経営資源を投入する必要があると述べてい問題点 4，RFM 分析のリスク

る。また，一般的に，企業が有限な経営資源を選別

荒木は，顧客価値を評価する際に，毎回抽出したされた優良顧客に優先的に配分するのが効率的であ

購買履歴データは同然ではない限り，顧客の R・F・ると述べている（説明している）。企業が優良顧客

M ランクの順位変動が発生する可能性が高いと説を選別して維持することで CRM の目的を実現して明している。それゆえ，一回だけの評価では長期的いくため，優良顧客の選別手法としては RFM 分析に見た場合の優良顧客或いは優良でない顧客を誤認が使える手法であると考えている。

識する危険性があると考えている。

我々は Dursan の意見と一致している。CRM とリスクが実際に存在しているが，Dursan によれ

RFM 分析の目的は異なるが，企業は優良顧客をば 2 つの解決方法が纏められている。一つは RFM

RFM 分析によって選別して CRM を通じて維持す

分析を PDCA サイクルによって繰り返して顧客価値ることで 80% の利益を確保できるため，両者は矛を評価していく，もう一つは RFM 分析に新しい評盾しているとはいえない。よって，これを問題点と価要素を付加することも可能であると述べている。

して取り上げることが適当ではないと判断した。

我々はこの問題点について特に批判する必要がな

問題点 3，RFM 分析では一人ひとりの顧客を特定いと考える。ただ RFM 分析が一回だけの評価で顧していない客を判断する手法ではなく，繰り返し評価した結果

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によって顧客を正しく選別する精度も高まると考えに間接的に齎す売上・利益を表す潜在価値の側面かられる。または R・F・M ランクが低くても優良顧ら分析する必要があると考える。即ち，企業にとっ客を選別できるような新しい評価要素を付加する。

ての優良顧客は売上・利益をたくさん齎してくる顧この二つの解決方法を用いてリスクを防止すること客であるため，維持すべき優良顧客を選別する際にができると考えられる。

は顕在価値と潜在価値という 2 つの側面を考慮に

問題点 5，RFM 分析の弱点

入 れ た 顧 客 価 値 の 評 価 が 必 要 と な る。 そ こ で，RFM 分析の弱点について Dursan の指摘による

RFM 分析では R・F・M 三つの評価要素によって，と，RFM 分析は R・F・M 三つの要素だけで顧客

顧客自身の購買による顕在価値が評価されている価値を前後二回評価した後，顧客のランク移動の原が，潜在価値に対して評価要素が含まれていないた因を見つけにくいため，効果的なマーケティング施め顧客価値を正しく評価できないと我々は認識して策を展開するのが難しいと語っている。

いる。そのまま顧客価値が評価されてしまうと多く

我々はこの問題点に対して，問題点 4 の二つのの潜在価値を齎している優良顧客を見逃す危険性が解決方法も適用できると考えている。PDCA を回高いと考えられる。そのため，何よりも「RFM 分

して R・F・M のランクの変動がある顧客に施策を析では顧客の潜在価値が評価されていない」という試験的に実施し，次回の評価結果を観測することに問題点が一番深刻な問題点であると我々は考えていよって，施策の正確さを判断できると考えている。

る。従って，顧客価値を正しく評価するために顕在

または顧客の購買以外のデータ（例えば人口統計的

価値と潜在価値を同時に評価する必要があるため，データなど）を RFM 分析と合わせて顧客の状況を

RFM 分析に追加評価要素を考慮せざるを得ない。

もっと細かく分析してマーケティング施策を展開しそこで，潜在価値を評価する新要素を究明するためていくことが可能であると考えている。

にまず潜在価値の中身を明確にする必要があると考

ここまでは荒木と Dursan に説明されている 5 つ

えている。我々は顧客自身の購買以外の行動によっの問題点について検討した。我々はそれらの問題点て企業にどのように売上・利益を齎すかを考察してが「優良顧客維持上の問題点」と「優良顧客選別上いく。

の問題点」の 2 つに分けて考え出された問題点で第 3 章では，顧客価値を顧客行動によって再考あると考えている。優良顧客維持上の問題点といえ察する必要があると考え，我々は適切な購買行動プば，問題点 1，問題点 2，問題点 3 と問題点 5 が挙

ロセスモデルとして高ら [3] が提案した e カスタ

げられている。優良顧客選別上の問題点といえば，

マー 7steps 行動プロセスモデルに基づいて顧客価問題点 4 が挙げられている。我々はそれらの問題

値を再考察していく。

点を検討した結果，問題点 1，問題点 2 と問題点 3
は適当ではないと判断した。問題点 4 と問題点 5は RFM 分析の確実な問題点であるが，それぞれの対処方法が存在すると考えている。

■ 3．顧客行動による顧客価値の再考察
前述したように RFM 分析の評価要素に顧客の潜

しかし，RFM 分析の問題点について検討する際，在価値を評価する要素が含まれていないため，その基本的に顧客価値を正しく評価できなければ，優良まま顧客価値の評価がされてしまえば，本当の優良顧客の選別と維持など言及するまでもない。よって，顧客を見逃す危険性が存在すると考えられる。そこ

我々は顧客価値の評価にあたって RFM 分析の問題

で， 顧 客 価 値 を 正 し く 評 価 す る た め に， 我 々 は点をもっと議論していくと，それら 5 つの問題点

RFM 分析に潜在価値を評価できる新しい評価要素

よりもまず RFM 分析では顧客価値を正しく評価でを付加する必要があると考えている。潜在価値の評きていないという問題点があると判断している。何

価要素を究明するために，顧客のどのような行動が故なら，本当の優良顧客が企業に齎す経済価値とい企業に間接的な売上・利益を齎せるかを明確にする

えば，顧客自身の購買によって企業に齎す直接的な必要がある。即ち，顧客自身の購買だけではなく，売上・利益もあれば，肯定的な口コミ等の行動で企ある顧客行動によって企業に売上・利益を齎せるか

業に間接的に齎す売上・利益もあると考えられる。

を明確にしなければならない。そのため，我々は顧簡単に言い換えれば，我々は顧客価値を，顧客が企

客価値を顧客行動によって再考察する必要があると業に直接的に齎す売上・利益を表す顕在価値と企業考えている。従って，顧客価値を再考察するために

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は，顧客自身の直接購買だけでなく，様々な顧客行動を含めた購買行動モデルが求められる。一般的に購買行動モデルといえば，顧客の購買意思決定プロ
セスのモデルを指すことが多い。購買意思決定プロ
セスモデルは顧客が購買を決定するまでのプロセスを把握するため研究されているモデルである。しかし，このようなモデルはあくまでも顧客が購買行動を行うまでの心理的過程を表す行動プロセスといえるが，企業の売上・利益に繋がる顧客の様々な行動については説明していない。我々の知る限りでは，顧客行動を明確に把握できるモデルとしては，高ら[3] が提案した e カスタマー 7steps 行動プロセスモ
デルが適切であると考えている。（図 1 参照）
彼らによると，顧客は企業との関係性を「リレー

図 1 7steps 行動プロセス
出処：Hong Seung Ko，Haruki Takada，Atsushi Kimura
and Nguyen Truc Thi Thanh，“The Seven Steps ofan e-Customer behavior process model”（2013 年）

ション構築段階」，「購買段階」を経て「パートナー

ピングサイト・実店舗を訪問する Step1 から始まり，

シップ構築段階」に至っており，利益性ある売上に

Step2 に至っては様々な情報を得た顧客が自分の繋がる行動を取っていると述べている。最初に，企ニーズやウォンツに合った商品・サービスを提供し業の顧客になる前の「リレーション構築段階」ではてくれるショッピングサイト・実店舗に何度も再訪

顧客が商品・サービスの情報を検索することにより問するかまたは商品・サービスを購買する。顧客は初めて企業のショッピングサイト・実店舗を訪問し，再訪問または購買を繰り返し，Step3 に至っては企

商品・サービスの比較などにより情報をもっと得よ

業との頻繁的なコミュニケーションによって企業とうとする顧客がショッピングサイト・実店舗を再訪の関係性が向上される。企業からより良い商品・サー問する。次に購買を決定した顧客が「購買段階」にビが提供されてほしい顧客は Step4 に至って自分至っており，購買や企業とのコミュニケーションをのニーズやウォンツを企業に伝える。ニーズ・ウォ

繰り返す。更に，「パートナーシップ構築段階」にンツの要求が満足されれば，もっと積極的に購買す至る顧客がショッピングサイト・実店舗に自分のることで企業との関係性がより一層強化され，自分ニーズやウォンツを要求し，アドバイス，ビジネスが企業の一員としての意識を持つようになり，パー

プロモーション，口コミ等の行動を取ると説明してトナーシップが醸成される。Step5 に至る顧客は企いる。それらの行動を取ることによって顧客の購買

業の商品・サービスの品質や実用性などを高めるた

行動と直接的に深い関わりがあり，最終的に購買にめに企業にアドバイスする。そして，パートナーシッ

結びつくと考えられる。7steps 行動プロセスモデ

プが益々深化されていくことにより，Step6 に至っルに含まれている顧客行動は顧客がオンライン環境ては自ら顧客としての視点から顧客のニーズやウォにおいて取っている行動の中から抽出されたが，ンツに沿って，顧客の購買意欲を喚起するようなビ

我々はオフライン環境においても顧客は同じくこの

ジネスプロモーションの企画を企業に提案する。最ような顧客行動を取っていると考えている。従って，後に Step7 に至る顧客が自発的に口コミで企業の顧客価値を再考察するためには e カスタマー

商品・サービスを推奨する。

7steps 行動プロセスが適切な購買行動プロセスモ

顧客価値の再考察において，顕在価値と潜在価値デルであると我々は判断している。本章において，がどのように顧客によって創出されるかを明らかに

e カスタマー 7steps 行動プロセスモデルに基づいするために，7steps 行動プロセスのそれぞれの行て顧客価値を再考察していく。

動を取る顧客がどのように直接的または間接的に企業に売上・利益を齎すかについて分析する。Step1

3-1

88

7steps 行動プロセスモデルによる顧客価値のの訪問では，購買に至らないため売上・利益が生ま再考察れない。Step2 に至る顧客は再訪問または購買をす

図 1 に示されているように 7steps 行動プロセス

る。顧客は再訪問だけをする場合は購買に至らない

は，顧客が商品・サービスの情報を得るためにショッ

ため企業に売上・利益を齎すことができない。一方

NAIS Journal

で，顧客が購買をする場合は企業に直接的に売上・益を齎すだけでなく，企業に新規顧客の獲得にも貢利益を齎すことができる。Step3 に至る顧客は企業献できるようになり，新規顧客の購買によって企業と頻繁的にコミュニケーションを取ることによっの間接的な売上・利益に繋がると考えている。

て，商品・サービスに対して理解が深まっていけば

従って，我々は次節で顧客行動の分析結果に基づいくほど企業との関係性が向上され，もっと再購買

いて顧客が企業に直接的に齎す売上・利益を表す顕していくと見込まれる。即ち，顧客がコミュニケー

在価値と間接的に齎す売上・利益を表す潜在価値をションという行動を取る効果は顧客自身の購買によ

明確に定義し，潜在価値を評価する必要性を述べてる企業に直接的に齎す売上・利益である。Step4 にいく。

至る顧客は自分のニーズやウォンツの要求を企業に伝える。要求が満足されれば企業との関係性がもっ

3-2

顧客価値の構成と深くなる。それによって，顧客がもっと積極的に

3-1 節において顧客行動の分析結果によれば，顧再購買することが企業の直接的な売上・利益に繋が客行動によって売上・利益を齎す手段として顧客自ると考えられる。Step5 に至る顧客は企業との関係

身の購買と企業に新規顧客獲得の貢献の 2 つに分性が益々深くなり，初めて企業の一員のように企業類することができる。前述した，顧客が企業に直接にアドバイスをする。企業との関係性が強化される的なまたは間接的な売上・利益を齎す行動を基に，ことで顧客は前段階よりもっと積極的に再購買する

我々は顕在価値と潜在価値を次のように定義する。

可能性が高い。更にアドバイスが企業に採用・実施

顕在価値とは顧客自身の購買によって企業に齎す直され，段々商品・サービスの品質や実用性の向上に接的な売上・利益であり，潜在価値とは顧客が企業伴い，もっと多くの新規顧客が購買していく可能性に新規顧客獲得に貢献することで齎す間接的な売があると考えられる。即ち，この段階に至る顧客は上・利益である。（図 2 参照）

再購買をすることが直接的な売上・利益に繋がることになり，企業に新規顧客の獲得に貢献することが間接的な売上・利益に繋がることになる。Step6 に至る顧客は企業にビジネスプロモーションの企画を提案する。企業とのパートナーシップがもっと深化され，顧客自身が積極的に再購買することは言うまでもなく，自ら顧客としての視点から顧客のニーズ
やウォンツに合わせたビジネスを企業にプロモーションすることで更に多くの新規顧客を引き付ける可能性があると考えられる。Step7 に至る顧客は口コミを取る。この段階に至る顧客は企業と一番強い
パートナーシップを持ち，誰よりも積極的に再購買

図 2 顧客価値の再考察
出処：Hong Seung Ko，Haruki Takada，Atsushi Kimura
and Nguyen Truc Thi Thanh，“The Seven Steps ofan e-Customer behavior process model”（2013 年）することで高い直接的な売上・利益を齎す。また，顧客の口コミが企業側から一方的な宣伝よりももっしかしながら，優良顧客を正しく選別するために，と多くの人々に信頼されるため，口コミの影響に

潜在価値の評価は本当に必要不可欠であるか否かをよって多くの新規顧客が購買してくれる可能性が高

再検討すべきと考える。何故なら，企業の存続にとっいと考えられる。

て最も重要なのは売上ではなく利益であるため，利以上に詳述したように，7steps 行動プロセスに益性ある売上を齎す顧客こそが優良顧客であるとおいて，顧客は Step2 の行動から購買することで我々は考えている [16]。顧客が自発的に口コミをし企業に直接的な売上・利益を齎す。上位の行動を取た後に企業が新規顧客を獲得した場合，新規顧客にれば取るほど，顧客は企業との関係性が深まっていはコストがほぼかかっていないため，新規顧客の購く。企業との深い関係性を基に顧客が再購買をもっ買により企業に利益性が高い間接的な売上を齎す。

と積極的に行なうと見込まれる。アドバイス，ビジ

言い換えれば，顧客が口コミの行動を取ることにネスプロモーションと口コミの 3 つの行動を取る

よって新規顧客が生み出す間接的な売上を通じて企

顧客は自身の購買を通じて企業に直接的な売上・利業の大きな利益に貢献することができると考えられ

NAIS Journal89

る。従って，口コミによる利益性が高い間接的な売報の波及範囲（各顧客のフォロワー数）という 2 つ

上・利益を含める潜在価値を顧客価値として評価しの視点から行う方法を確立した。具体的には，図 3

なければ優良顧客を正確に選別することができないのように，発信頻度と波及範囲の分布を見ながら閾と考える。

値を設定し，それぞれ 4 つの階層（少，やや少，や第 4 章では，顧客価値を正しく評価できるモデや多，多）に分類する。次に発信頻度と波及範囲をルを提案するために，我々はまず顧客価値を顕在価

4 階層× 4 階層の各マス目に対して情報発信力のレ値と潜在価値に分けて同時に評価する既存モデルを

ベルをランク 1 〜 5 で設定する。それぞれのマス

探し集めて検討する。既存モデルを検討した上，新目に割り振られた顧客の I のレベルは各マス目に該しいモデルを提案する。

当するランクと設定されると説明している。

■ 4．RFMC モデルの構築
本章では，既存モデルに対して分析を行った後，RFM 分析を基にした新しいモデルを提案する。
4-1

既存モデルの検討

本節において，顧客価値を顕在価値と潜在価値の2 つの側面から評価するという考え方で RFM 分析に新しい評価要素を付加している既存モデルである，村上ら [4] によって提案された RFM+I 分析について検討する。
彼らによれば，従来の RFM 分析では顧客本人の図 3 情報発信力のランク付け
出処：村上勝利，名取滋樹，“新たな顧客管理手法「RFM+I 分析」による CRM”
（2013 年）

購買に焦点を当てて優良顧客を選別する。しかし，

90

企業側の立場から見た優良顧客は本人の購買によっ

評価要素 I のランクの付け方が確立されたとはいて収益を齎すだけではなく，口コミを通じて周囲のえ，RFM+I 分析のモデルとしての適切性が検証さ人々に企業の商品を強く推奨することで新規顧客のれていないため，RFM+I 分析は本当に実用的に使獲得によって売上の拡大に繋がることができると述えるモデルであるかどうかが明確になっていない。

べている。そこで，彼らは優良顧客を選別するため

そこで，我々は RFM+I 分析モデルの適切性を判断に顧客分析を行う際，顧客本人の購買予想額のほかするために，まず RFM+I 分析を構成している評価に，顧客が口コミを通じて情報発信することによる要素間の一貫性を幾つかの側面から検討する。最初新規顧客の購買予想額をも重要視すべきであると考に，顧客自身の行動による価値創出という側面におえている。このような考えのもと，彼らは RFM 分

いて，R・F・M は顧客自身の購買による顕在価値

析に新しい評価要素 I（Influence：情報発信力）をを評価する要素であり，I は顧客の口コミによって加えて RFM+I 分析というモデルを提案している。

新規顧客に購買させることによる潜在価値を評価す

RFM+I 分析に対して，顕在価値と潜在価値の観点る要素である。この側面から見れば，R・F・M とによって見れば，顧客自身の購買による顕在価値はI は全部顧客自身の行動による顧客価値の評価要素

3 つの評価要素 R・F・M によって評価され，企業であるため一貫性があると判断できる。次に，顧客に新規顧客獲得の貢献による潜在価値は評価要素 I

自身の行動によって決定されるデータという側面にによって評価される。

おいて，R・F・M の高さを評価するためのデータ

彼らは RFM+I 分析の実用化に向けて実証実験を

は顧客自身の過去の購買履歴データから抽出され行った結果，顧客価値を評価する際に追加した評価る。顧客自身の購買履歴データは顧客自身によって要素 I の高さはソーシャルメディアの活用によって決定されるものである。即ち，R・F・M の高さは把握できることが確認できた。そこで，彼らは評価

顧客自身によって決定されるデータを用いて評価さ要素 I のランク付けを顧客がソーシャルメディア上れる。しかし，I の高さの評価は情報の発信頻度とでの情報の発信頻度（一定期間内の投稿回数）と情波及範囲という 2 つの視点で捉えることとされる。

NAIS Journal

情報の発信頻度即ち 1 週間当たりの投稿回数は顧我々は C（Contribution：企業の売上・利益への貢客自身によって直接決定されるものであるが，情報献）を潜在価値の評価要素として取り扱っていくのの波及範囲即ちフォロワー数は必ず顧客自身の思うが適切であると考えている。そして，C の高さを評通りになるわけではない。顧客のフォロワー数が多価するために潜在価値に繋がる適切な顧客行動を選

いほど，信頼に足る情報を多く発信することで信頼んで，その行動による売上・利益への貢献を基準と度がそれなりに高いことを意味する。顧客の信頼度して設定していく必要がある。我々は C に繋がるが低ければ，正しい情報を発信しても人たちに信用

顧客行動を考えていく。まず 7steps 行動プロセスされない。信頼度が高い顧客の発信頻度が多ければにおいて，顧客が口コミの行動を取ることによって多いほど，企業に多くの新規顧客の獲得に貢献する

新規顧客が生み出す間接的な売上を通じて企業の大ことで売上・利益に繋がる可能性が高いと考えられきな利益に貢献することができるということが分る。簡単に言い換えれば，発信する顧客の信頼度がかっている。よって，口コミという行動による貢献高いという前提条件が成立した場合にはフォロワーを考えることができる。そして，企業には多大なコ数は顧客自身によって決定されるデータである。但ストがかからず新規顧客を獲得できる顧客行動はほし，顧客の信頼度の前提条件が言及されていないたかにもあるかをもっと検討してみると，顧客が直接め，I の高さは完全に顧客自身によって決定される

新規顧客を店まで連れていって購買することもあ

データを用いて評価されるものではない。この側面

る。企業は顧客に直接連れられてきた新規顧客に対から見れば，R・F・M と I の一貫性が欠けている

して獲得コストがほぼかからないため利益性ある売と判断できる。最後に，データ収集の側面において，

上を齎してくれる。本研究では，顧客が新規顧客とR・F・M の高さの評価に必要なデータは顧客自身共に購買する行動を「同行購買」という名称で定義の購買履歴データから抽出されるため，オンラインする。従って，顧客は口コミと同行購買によって間上でもオフライン上でもデータの収集は可能であ

接的に企業に大きな売上や利益に貢献することがでる。それに対して I の高さの評価に必要なデータはきる。従って，我々は評価要素 C を評価するため顧客がソーシャルメディア上でのデータから抽出さに考えられる適切な顧客行動は口コミと同行購買のれるため，オンライン上でしか収集することができ

2 つがあると判断した。但し，顧客が口コミをしたない。言い換えれば，オフライン上では I の高さを後に必ずその口コミの影響によって新規顧客の購買評価するためのデータが収集できないので，R・F・が発生すると断言できない。それによって，必ず間M と一貫性が欠けていると判断できる。このよう接的な利益性ある売上を齎すという保証がない。逆に 2 つの側面において RFM+I 分析を構成しているに，顧客が同行購買を行った途端に新規顧客の購買評価要素 R・F・M と I の一貫性が欠けているため，は必ず顧客自身の購買と共に発生するため，必ず間RFM+I 分析は問題のあるモデルである。尚，村上

接的な利益性ある売上を齎す。よって，我々は同行らの論文の中では，R・F・M と I の相関性の検証

購買による貢献を直接貢献（以下 CA と表記）と名について言及されていないため，RFM+I 分析のモづけて，口コミによる貢献を間接貢献（以下 CB と

デ ル と し て の 妥 当 性 も 明 確 で は な い。 従 っ て，表記）と名づける。このように我々は CA と CB の

RFM+I 分析は顧客価値評価手法として適切性に欠2 つの視点から見た評価要素 C を RFM 分析に付加けていると考える。

して RFMC モデルを提案する。
次章では我々の提案した RFMC モデルは実用的

4-2

RFMC モデルの提案

従って，潜在価値を評価できる新要素を導出して新しいモデルを構築する必要がある。そこで，顕在価値は顧客自身の購買から出てくる 3 つの評価要
素 R・F・M によって評価されているので，潜在価に使えるモデルになれるかどうかを明確にするためにモデルの妥当性を検証する。

■ 5．RFMC モデルの妥当性検証

値も顧客が企業に新規顧客の獲得に貢献できる行動

本章では，我々が提案した RFMC モデルの妥当から出てくる評価要素によって評価されるべきであ

性検証を行う。RFMC モデルの妥当性を問うため，る。顧客の行動によって企業に新規顧客の獲得に貢

モデルの構成評価要素間に関係性があるかどうかを献することで企業の売上・利益に貢献しているため，相関関係と因果関係という 2 つの視点から検証す

NAIS Journal91

ることができる [22]。相関関係とは一方の値が増減

購買意欲の強さや商品・サービスに対する理解度がすれば，もう一方の値も増減する関係のことを意味反映される。M が高ければ高いほど顧客は購買力している。因果関係とは複数のものの間に原因と結のある顧客である傾向があると考えられる。M の果の繋がりがある関係のことを意味している。相関高さによって，顧客の購買力の高さが反映される。

関係があるからといって，必ずしも因果関係がある

CA が高ければ高いほど顧客は同行購買をよく行うとは限らない。相関関係が無ければ，因果関係はあ可能性が高いと考えられる。即ち，CA の高さによっりえない。逆に，因果関係があるとき，原因が変化て顧客の同行購買を行う可能性が反映される。よくすれば，必ず結果も変化する。即ち，因果関係があ

同行購買を行う顧客は企業に新規顧客の獲得に貢献る場合は必ず原因と結果には相関関係がある。従っしているので商品・サービスに対してよい評価をし，て，相関関係だけを検証する場合因果関係を把握す

企業と深い関係性を持っている可能性が高いと考えることができない。本研究では RFMC モデルの妥られる。但し，同行購買は必ず顧客自身と新規顧客当性を充分に検証するために，評価要素間の相関関の両方に都合がよいときだけ行われると考える。

係と因果関係を同時に確認していく。評価要素間のCB が高ければ高いほど顧客は口コミをよくする可相関関係と因果関係を分析するには，定性分析と定能性が高いと考えられる。即ち，CB の高さによっ

量分析という 2 つの方法によって行うことができて顧客の口コミをする可能性が反映される。よく口る。定性分析とは量や数値的な側面からではなく，コミをする顧客は企業に新規顧客の獲得に貢献して性質的な側面から分析するものである。定性分析でいるので商品・サービスに対してよい評価をし，企はどのような経緯で評価要素間に相関関係と因果関

業と深い関係性を持っている可能性が高いと考えら係を判明するかを知ることができる。定量分析とはれる。また，同行購買とは違い，口コミは顧客自身

数値データを基に行う分析のことである。定量分析

一方的に都合よければするものである。

の結果も数値データとして可視化されている。

我々は各評価要素間に関係性があるかどうかを分従って，我々はまず定性分析で各評価要素間に理析するために，まず相関関係の分析において，任意論的な関係性があるかどうかを分析していく。しかの 2 つの評価要素間に，ある一つの評価要素の高し，定性分析ではあくまで性質に基づいて主観的にさが変化するにつれてもう一つの評価要素の高さも判断するということである。もっと科学的に各評価変化すれば，影響を及ぼすことを示している。2 つ要素間の相関関係と因果関係を明らかにするための評価要素が相互に影響を及ぼしあう関係であれに，相関分析とパス分析を用いて検証する必要があば，この 2 つの評価要素間に相関関係があるといる。

える。従って，各評価要素からほかの評価要素へ影響を及ぼすかどうかは主に前者が高い場合と低い場

5-1

各評価要素間の関係性についての定性分析

評価要素間の関係性を定性的に明確にするために，各評価要素の基本的な性質を基にして定性分析
を行う。

92

合二つの視点によって分析していく。
R から F，M，CA と CB への影響
R が高い顧客は維持されている既存顧客である可能性もあり，新規顧客である可能性もある。維持さ各評価要素の性質分析について [17][18][19] の論れている既存顧客である場合，離反顧客よりも購買述を参考にした。R が高ければ高いほどその顧客（新意欲が強いため F も高い傾向があるが，必ず高い規顧客を含め）は維持されている可能性が高いと考とは限らない。新規顧客である場合，一回だけの購えられる。逆に，R が低い顧客ほど離反した傾向が買では F が決して高くない。逆に，R が低い顧客

高くなると考えられる。そして，R が高ければ高いは必ず既存顧客である。離反されている可能性が高ほど現在が維持されているという意味で未来も再購

いため購買意欲がそんなに強くないと考えられ，F買する可能性が高くなると考えられる。即ち，R のも低い傾向があるが，場合によって F が高い顧客高さによって顧客の現在の離脱可能性と顧客の未来もいれば低い顧客もいる。即ち，R の増加につれての再購買可能性が反映される。F が高い顧客は購買F も高くなることが断言できないため，R が F に意欲が旺盛とされている。そして，顧客の繰り返し

小さい影響を及ぼしている。

購買によって商品・サービスに対する理解度が深くR が高い顧客は維持されている既存顧客である場なると考えられる。即ち，F の高さによって顧客の合，離反顧客よりも多くの再購買を通じて M も高NAIS Journal

い傾向があるが，顧客の購買力によって必ず高いとが，可能性が低い。既存顧客である場合，維持されは限らない。新規顧客である場合，一回だけの購買ているかどうかが判断できないため，最近も購買しでは M が高い可能性が極めて低い。即ち，新規顧ているとは限らない。M が高い顧客は R も必ず高客であっても，維持されている既存顧客であっても，いとは限らない。逆に，M が低い顧客の中には新購買力が判明できないため M も必ず高いとは言え

規顧客或いは購買力の低い既存顧客が最近購買してない。逆に R が低い顧客は必ず既存顧客であり，いることもあり得る。即ち，M の増加につれて R

最近購買していないが過去累積で多額の金額を支も高くなることが断言できないため，M が R に小払った場合に M が高い可能性がある。即ち，R のさい影響を及ぼしている。

増加につれて M も高くなることが断言できないた
め，R が M に小さい影響を及ぼしている。

M が高い顧客は基本的に再購買を多く行う傾向があるが，新規顧客である場合或いは購買力を持ち，R が高い顧客は既存顧客である場合，同行購買を購買意欲が強くない顧客である場合，必ず F も高行う可能性が必ず高いとは言い切れない。新規顧客

いとは言い切れない。逆に，M が低い顧客は F がである場合，商品・サービスに対して深い理解がで低い顧客に限らず，購買意欲が強いとはいえ，購買きていないと考えられ，同行購買を行う可能性が極力が低い顧客である可能性もある。M が F に小さめて低い。R が低い顧客は過去多くの購買経験がい影響を及ぼしている。

あった場合に同行購買を行う可能性が存在すると考M が高い顧客は多く再購買している顧客である

えられ，CA も必ず低いとは言い切れない。R が CA

場合，企業との関係の深化につれて同行購買や口コに小さい影響を及ぼしている。

ミを行う可能性が高い傾向があると考えられる。しR が高い顧客は既存顧客である場合，口コミをす

かし，新規顧客である場合或いは購買力を持ち，購る可能性が必ず高いとは言い切れない。新規顧客で買意欲が強くない顧客である場合，必ず商品・サーある場合，商品・サービスに対して深い理解が出来

ビスを理解した上でよい評価をしているとは限らなていないため口コミをする可能性が極めて低い。Rい，同行購買や口コミを行う可能性が低い。M がが低い顧客は過去多くの購買経験があった場合に口高い顧客は必ず CA と CB も高いとは限らない。逆に，コミをする可能性があると考えられ，CB も必ず低

M が低い顧客の中では購買力が低いとはいってもいとは言い切れない。R が CB に小さい影響を及ぼ

購買意欲が強い顧客もいると考えられ，多く再購買している。

することで企業との関係が深化され，同行購買や口F から R，M，CA と CB への影響

コミを行う可能性がある。M が低い顧客は必ず CA

F が高い顧客は必ず既存顧客である。ある程度顧と CB も低いとは限らない。M が CA と CB に小さ

客自身の購買意欲が高いという意味で，ずっと再購

い影響を及ぼしている。

買している傾向があるので最近も購買している可能CA から R，F，M と CB への影響性があり，R も高い傾向があるが，場合によって，CA の高さによって顧客の同行購買を起こす可能F が高い顧客は昔よく購買していたが離反している性が反映される。同行購買を起こせば起こすほど顧可能性もあり得る，R は必ず高いとはいえない。逆

客は商品・サービスに対してよい評価をし，企業とに，F が低い顧客は新規顧客であれば R が高い，の関係性が深くなっている傾向がある。そのため，既存顧客であれば R が高いか低いかそれぞれの可維持されている可能性も高いため，最近も購買して能性がある。F は R に小さい影響を及ぼしている。

いる傾向が見られる。CA が R にある程度影響を及M が常に F の増加につれて高くなっていくため，
F が M に強く影響を及ぼしている。

ぼしている。
CA が高い顧客は同行購買を起こす可能性が高い

F が高ければ高いほど顧客が商品・サービスに対顧客である。同行購買を起こせば起こすほど顧客自して理解が深くなると共に，企業との関係が深くな

身の購買も多く行うことになる。同行購買を起こする傾向があると考えられ，同行購買または口コミを

顧客は商品・サービスに対してよい評価をし，企業行う可能性が高くなる。F が CA と CB にある程度との関係性が深くなっている可能性が高いため，F影響を及ぼしている。

が高くなる傾向が見られる。CA が F にある程度影M から R，F，CA と CB への影響

響を及ぼしている。

M が高い顧客は新規顧客である状況も存在する

よく同行購買を起こす顧客は商品・サービスに対NAIS Journal93

してよい評価をし，企業との関係性が深くなってい係があるため全ての評価要素間に関係性があることる可能性が高いため，積極的に再購買することでを証明できた。もっと評価要素間の因果関係を分析

M も高くなる傾向が見られる。CA が M にある程度するために，原因の後に結果が生じるという関係性

影響を及ぼしている。

の方向によって任意の 2 つの評価要素間に原因でよく同行購買を起こす顧客は商品・サービスに対してよい評価をし，企業との関係性が深くなっていく。

る可能性が高い。そして，他人を直接連れて行ってR と F の間に，顧客（新規顧客を含め）が最近購買させることよりも，口コミで他人に推奨するほ一回購買すると，購買回数がゼロではない限り購買

うがもっと容易いため，必ず口コミをすることで企頻度が結果として生じる。即ち R が原因となって業の売上・利益に貢献する。CA が CB に強く影響をF が結果となる。逆に，購買頻度が高い顧客は必ず及ぼしている。

最近購買するとは言い切れないため，F が R の原

CB から R，F，M と CA への影響因ではない。

CB の高さによって顧客の口コミをする可能性がR と M の間に，顧客（新規顧客を含め）の最近反映される。よく口コミをする顧客は商品・サービ

一回の購買は当然購買金額に繋がるため，R が原因スに対してよい評価をし，企業との関係性が深くとなって M が結果となる。逆に，購買金額が高いなっている可能性が高いため，維持されている既存顧客は必ず最近購買するとは言い切れないため，M

顧客である可能性も高い，最近も購買している傾向

が R の原因ではない。

が見られる。CB が R にある程度影響を及ぼしている。

R と CA の間に，顧客（新規顧客を含め）の最近

よく口コミをする顧客は商品・サービスに対して一回の購買は必ず同行購買という形で発生するとはよい評価をし，企業との関係性が深くなっている可

言い切れないため，R が CA の原因ではない。逆に，能性が高いため，顧客が再購買を積極的に行うこと顧客が同行購買を起こすのに必ず最近にするとは言で F が高くなる傾向が見られる。CB が F にある程い切れないため，CA が R の原因ではない。

度影響を及ぼしている。

R と CB の間に，顧客（新規顧客を含め）が最近

よく口コミをする顧客は商品・サービスに対して一回購買することで必ず口コミをすることに至るとよい評価をし，企業との関係性が深くなっている可は言い切れないため，R が CB の原因ではない。逆に，能性が高いため，積極的に再購買することで M も口コミをする顧客が最近購買をするという必然性が高くなる傾向が見られる。CB が M にある程度影響存在しないため，CB が R の原因ではない。

を及ぼしている。

F と M の間に，一回購買する結果購買金額がそ

よく口コミをする顧客はよい評価をし，企業とのれなりに増えるため，F が原因となって M が結果

関係性が深くなっている可能性が高いため，同行購となる。逆に，多くの購買金額は必ず多くの購買回買を行う傾向もあると考えられる。しかし，口コミ数を意味することではないため，M が F の原因では顧客が一方的にするものであって，同行購買は顧はない。

客自身と新規顧客の両方にとって都合のよいときにF と CA の間に，購買頻度が高い顧客は必ず同行だけに行うことであるため，よく口コミをする顧客

購買をするとは限らないため，F が CA の原因ではは必ず同行購買も多く行うとは言い切れない。CBない。逆に，同行購買を起こす顧客は必ず自分の購が CA にある程度影響を及ぼしている。

買が伴って発生し，同行購買を起こす回数が多いほ評価要素間の相関関係を定性的に分析した結果，
R が F に小さい影響を及ぼしていると共に，F も R

94

ある評価要素と結果である評価要素を判断していど自分の購買頻度も多くなるため，CA が原因となって F が結果となる。

に小さい影響を及ぼしている。R と F が互いに小F と CB の間に，購買頻度が高い顧客は必ず口コ

さい影響を及ぼし合うことにより，R と F の間にミをするとは限らないため，F が CB の原因ではな

弱い相関関係があると判断できる。同じように，Rい。逆に，口コミをする顧客も必ず自分の購買をいと M，R と CA，R と CB，F と M，F と CA，F と

つもするとはいえないため，CB が F の原因ではな

CB，M と CA，M と CB，CA と CB も互いに影響をい。

及ぼし合う関係のため相関関係があると判断でき

M と CA の間に，購買金額が高い顧客は必ず同行る。従って，定性分析で全ての評価要素間に相関関購買をするとは限らないため，M が CA の原因ではNAIS Journal

ない。逆に，同行購買を起こす顧客は必ず自分の購アンケートフォームサービスを通じて回収した。ア

買が伴って発生し，同行購買を起こす回数が多いほンケートの合計回答数は 280 部となり，ここからど自分の購買金額も積み上がるため，CA が原因と記入漏れのあるものや，分析に不適当であると考えなって M が結果となる。

られるデータを除いた結果，本研究の対象になる有M と CB の間に，購買金額が高い顧客は必ず口コ

効回答は 263 部であった（有効回答率 93.9%）。なお，

ミをするとは限らないため，M が CB の原因ではな

実際に使用したアンケートは付録として添付する。

い。逆に，口コミをする顧客は必ず自分の購買をすることで高い金額を出すというわけではないため，

表1

CB が M の原因ではない。
CA と CB の間に，同行購買や口コミをする顧客は商品・サービスに対してよい評価をし，企業との関係性が深くなっている可能性が高い。但し，他人を直接連れて行って購買させることよりも，口コミで他人に推奨するほうがもっと容易いため，同行購買アンケート調査の概要

アンケート調査の概要
実施期間

2016/12/27 〜 2017/1/31

調査対象

KCGI 及び KCG の学生，インターネ
ット利用者

調査方法

紙調査及びネットリサーチ

有効回答数

263（有効回答率は 93.9%）を起こす顧客は必ず口コミをするが，口コミをする
顧客が必ず同行購買をするとは言い切れない。即ち，提案したモデルの妥当性を定量的に分析する前

CA が原因となって CB が結果となる。逆に，CB がに，まずアンケートの項目と集まったデータの信頼

CA の原因ではない。

性を検証しなければならない。アンケートの項目に

これで，RFMC モデルの各評価要素間の関係性

対する信頼性の検証については，アンケート回答値

を定性分析で証明した。もっと科学的に RFMC モの尺度や項目の内的整合性を判定する内部一貫法を

デルの妥当性を検証するために定量分析を行う必要

用いて分析する。内部評価の測定には様々なものががある。次の節において，まず定量分析に必要なデーある。通常，内部整合性はクロンバックの信頼性係タを得るためのアンケート調査の概要について述べ数（α）で表され，α値が 0.8 以上であれば高い信て，アンケートの質問項目と回答データの信頼性を頼性があるといえる [20]。そこで，我々は SPSS

内部一貫法と折半法を用いて検証する。

といった統計分析ソフトウェアを用いて信頼性係数を検証した結果，アンケートの 20 項目でα値が5-2

各評価要素間の関係性についての定量分析

本研究では，定量的にモデルの妥当性検証を行う

0.921 になっていることが高い信頼性が確認できた（表 2 参照）。

ために，必要な客観的データはアンケート調査で得られた。アンケート調査では，R・F・M・CA・CB

表2の評価要素間に関係性がある否かを分析するため

信頼性統計量

信頼性統計量に，2 つの評価要素ずつ互いに及ぼしている影響を

Cronbach のα

項目の数具体化した質問項目と回答項目を設計して実施し

.921

20

た。アンケートの質問項目は全 20 問で，全ての質
問項目は本研究の分析項目と対応している。そして，

クロンバックの信頼性係数（α）の計算式は次の式

回答データとして評価要素の大きさの程度を得る必で表される。

要があるため，本アンケートの回答項目はアンケー
ト回答者が回答しやすい 5 段階のリッカート尺度を採用して作成している。
本アンケート調査（表 1 参照）は，2016 年 12

k は項目数，j は変数，Y は k 個変数の合計点である。

月 27 日から 2017 年 1 月 31 日までに京都情報大学

上記の分析により，アンケートの項目に関する信院大学と京都コンピュータ学院の学生及びインター

頼性が確認できたと考える。次に，折半法を用いてネット利用者を対象に実施したものである。アンアンケート回答データに対する信頼性の検証を行

ケート用紙 56 部を配布して，56 部の回答数を得たう。折半法とは，検査項目の内容を互いに平行測定（回収率 100%）。ほかにも 224 部の回答は Googleの関係となるように折半し，半分同士を観測するこ

NAIS Journal95

とで信頼性を推定する方法である。本研究で，我々従って，Half1 と Half2 の全部の有意確率は 1%

は偶数番号の項目と奇数番号の項目を 2 つに分け以下であるため，相関が有意であると判断できる。

る奇偶法を用いて，239 の有効回答を Half1（表 3

Half1 と Half2 の各評価要素の相関係数の差は順に参照）131 と Half2（表 4 参照）132 に分けてデー

0.013，0.043，0.052，0.037，0.005，0.061，0.031，

タの分析を実施した。

0.054，0.062，0.05 となり，大きく離れていない
ため 2 つの相関係数は類似していると判断できる。

表3

Half1 の要素ごとの相関係数

よって，アンケート回答データの信頼性が確認できる。
内部一貫性と折半法の分析結果によりアンケート
項目及び回答データについての信頼性は検証できたといえる。次にこの信頼性あるデータをもって各評
価要素間の相関関係を相関分析で検証する。
5-2-1

相関分析による RFMC モデルの妥当性検証

この節では，信頼性が確認されたデータをもって相関分析を行う。相関分析では 2 つの評価要素間の相関関係が相関係数によって表れる。相関係数に
表4

Half2 の要素ごとの相関係数も幾つかの種類があって，通常，相関係数といえばピアソンの積率相関係数を指す。本研究ではピアソンの積率相関係数を導き出し，各評価要素間の相関関係の強さを分析する。
ピアソンの積率相関係数は以下の式で表される。

この数式は次のような意味である。

表 3 と表 4 に示されているように，対角成分より右上の部分は各評価要素間の相関係数である。相関係数の右肩に表示されているアスタリスク（*）

相関係数の目安として以下のようになる（表 5 参照）。

によって相関係数の有意水準を判断できる。SPSS
では，相関係数を算出すると同時に，無相関検定（相相関係数目安表

関の有意性検定）と呼ばれる検定結果も出力される。

相関係数の値 r

相関の強弱

これは，そのデータで得られた相関係数が母集団で

1 〜 0.7

かなり強い正の相関があるも意味のある相関係数として判断してもよいのかに

0.7 〜 0.4

強い正の相関がある

ついて調べるために行われる。「母集団では相関関

0.4 〜 0.2

やや正の相関がある

係が認められない」という帰無仮説を設定し，その帰無仮説が棄却されれば母集団でも相関が認められると判断する。相関係数の有意水準が 5% 以下であれば係数の右に *（アスタリスクを 1 つ），1% 以下
であれば係数の右に **（アスタリスクを 2 つ）表記される [21]。

96表5NAIS Journal

0.2 〜− 0.2

ほぼ相関がない− 0.2 〜− 0.4

やや負の相関がある− 0.4 〜− 0.7

強い負の相関がある− 0.7 〜− 1

かなり強い負の相関がある表6

要素ごとの相関係数を利用することから，利用が容易なソフトウェア
AMOS（SPSS 社） を利用してパス解析を行い，モデルの妥当性を判断する。
AMOS では，モデルとデータの適合度を計算し，モデルの統計的・数理的な妥当性（モデルとデータの適合度）を示す適合度指標が算出できる。ここでは，適合度指標として利用されることの多い GFI，
AGFI，RMSEA の 3 つ の 指 標 を 取 り 上 げ た が，
GFI=0.930，AGFI=0.892，RMSEA=0.036 である。
GFI と AGFI は 0.7 以上であれば説明力のあるモデルといえる。RMSEA は 0.05 以下であれば当て
はまりがよいと判断できる。よって，GFI，AGFI

分析した各評価要素間の相関係数は表 6 に表れ

及 び RMSEA は 基 準 を 満 た し て お り，GFI とている。全部の相関係数の有意確率は 0.000 である，

AGFI の差も小さいことから許容範囲と判断した。

0.01 より小さいため，有意な相関が見られる。即ち，

これにより，パス解析モデルは統計的・数理的に適1% の有意水準で「2 つの評価要素は独立である」

合していることが確認できたといえる。

という帰無仮説は棄却して対立仮説を採択するとモデル適合度指標が示されている他，パス解析の「2 つの評価要素には関連性がある」。相関係数を降

結果は AMOS のアウトプットにより，図 4 のよう順に並べると，CA と CB の相関係数は 0.568，F とになる。2 つの評価要素ごとに関係の方向は矢印のCA の相関係数は 0.521，F と CB の相関係数は 0.504，

向きで表わされ，それぞれのパスの矢印の上に関係

CA と M の相関係数は 0.460，R と F の相関係数はの強さを表わすパス係数の値が示されている。因果0.425，F と M の相関係数は 0.387，CB と M の相関係が薄い場合矢印が表示されていない。

関係数は 0.379，CB と R の相関係数は 0.368，CAと R の相関係数は 0.330，R と M の相関係数は 0.281となる。相関係数が全部 0.2 以上であることは R・F・
M・CA･CB が 2 つずつ正の相関を観測している。全
ての評価要素間に相関関係があること，即ち，全ての評価要素間に関係性があることを確認できたといえる。
この結果をもって，提案した RFMC モデルは妥当性を有していると考えられる。より一層の妥当性検証のため，各評価要素間の因果関係を因果分析で
確認する。
5-2-2

因果分析による RFMC モデルの妥当性検証

次に，パス解析にて因果の影響度合いを示すパス係数を導出して各評価要素間の因果関係を分析する。パス解析は通常，単純に幾つかの回帰分析を繰り返すことでパス係数を求めるものである。現在流

図4

パス解析モデル通しているパス解析の拡張といえる共分散構造分析

よって，このパス解析モデルでは，直接貢献（CA），

では，もっと数学的な精度を高める工夫がされてい間接貢献（CB）と購買頻度（F）の 3 つの評価要素

るだけでなく，双方向の因果関係を想定するモデル

から右側の購買最近性（R）と購買金額（M）の 2などの特殊なモデルも扱うことができる。本研究でつの評価要素への片方向の矢印は，原因となる評価

は，各評価要素間に双方向の因果関係を分析するた要素と結果となる評価要素の関係を示している。即めに，因果分析において共分散構造分析の解析手法

ち，CA か ら R へ の パ ス 係 数 は 0.47 で あ る た め，

NAIS Journal97

CA が原因となって R が結果となることが明らかに

素 C を導出し，C を評価するために同行購買と口把握できる。同じように，CA から M へのパス係数

コ ミ の 2 つ の 顧 客 行 動 を 考 え た。 評 価 要 素 C をは 0.4 であるため因果関係がある。CB から R へのRFM 分析に付加して RFMC モデルを提案した。

パス係数は 0.35 であるため因果関係がある。CB かまた，RFMC モデルの妥当性を検証するために，ら M へのパス係数は 0.31 であるため因果関係があ

我々はまず定性分析で各評価要素間に相関関係と因る。F から M へのパス係数は 0.61 であるため因果果関係があることを確認しておき，更にアンケート

関係が強いと判断できる。そして，CA と CB，CA調査から得たデータをもって各評価要素間の相関関と F，CB と F は双方向矢印で結ばれていることから，係と因果関係をもっと科学的に検証した。これで互いに原因となり結果となる関係があると判断でき

RFMC モデルの実用的な有効性を検証できたと考る。それぞれのパス係数は 0.57，0.52，0.5 となっえている。企業が実際に RFMC モデルを利用しててやや強い双方向因果関係があると判断できる。

顧客価値を正しく評価できることにより，維持すべ

以上のように，相関分析で各評価要素間に相関関き優良顧客の選別に役立つものと考える。

係があることを確認した上で，各評価要素間の因果関係も分析した。全ての評価要素間に因果関係があるのではないが，新しい付加要素である CA と CBがそれぞれ R・F・M と因果関係があることを確認できた。従って，我々の提案した RFMC モデルの妥当性が検証できたと考えている。

■ 6．おわりに競争が激しいビジネス環境において，企業が売上・利益の向上を成し遂げるために，20% の優良顧客を選別して維持することが非常に重要である。維持すべき優良顧客を選別するために適切な顧客価値評
価手法が必要である。そこで，我々は既存の顧客価
値評価手法を検討した結果，企業がある程度顧客価値を効果的に評価できる実用的な手法である RFM
分析に注目してきた。しかし，実際に企業が RFM
分析を利用して顧客価値を評価する際に問題点がある。中でも，RFM 分析では顧客が齎す直接的な売上・利益を表す顕在価値が評価されているが，顧客が齎す間接的な売上・利益を表す潜在価値が評価されていないという問題点が一番深刻な問題点であると考える。本研究では RFM 分析に潜在価値を評価する要素が含まれていないという問題意識から始まり，
顧客価値を正しく評価するために RFM 分析に潜在価値を評価できる新要素を付加する必要があると思い至った。潜在価値の評価要素を究明するために，
我々は顧客行動によって顧客価値を再考察した。その結果，潜在価値は企業に新規顧客の獲得に貢献することで齎す売上・利益であることを明確にした。
顕在価値と潜在価値の 2 つの側面から顧客価値を評価する既存モデルである RFM+I 分析の適切性を検討した後に，我々は潜在価値を評価するための要

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◆著者紹介

韋

暁東

XiaoDong Wei

2015 年西日本工業大学総合システム工学科卒業
京都情報大学院大学在学中

謝雨欣

YuXin Xie

2013 年紹興文理学院環境芸術設計学科卒業
京都情報大学院大学在学中

高弘昇

Hong Seung Ko

韓国東国大学工学士，京都大学大学院博士課程修了（数理工学専攻），工学博士
元韓国三星電子株式会社戦略企画室情報戦略部長，元韓国
Harmony Navigation 株式会社代表取締役，元韓国情報保護振興院 (KISA) 諮問教授，元済州特別自治道諮問官，
韓国電子取引学会終身会員，済州国際自由都市開発センター(JDC) 政策諮問委員，京都情報大学院大学教授。

NAIS Journal

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