RFM分析は顧客を３つの指標で分類して、顧客別に施策を講じる手法です
Recency いつ？、Frequency 頻度？、Monetary いくら？
今回は、上のMonetaryを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます
そしてMonetaryを抽出した後、前々回と前回の分析内容もまとめて整理します
目次
Monetaryとは？
顧客が「どのくらいの金額を使ってくれているのか？」を分析することは当然、重要なことです
今回は、データ内の顧客ID別に注文金額の総計を抽出します
今回のポイント
今回は、「前々回/Recency」と「前回/Frequency」に作成したクエリの内容を、「今回/Monetary」作成するクエリとともに、一つの「クエリ/まとめ」にまとめます
今回の記事では、「まとめクエリ」を作成するにあたって２つのテクニックを活用します
１つ目は既に作成済みのクエリを参照・複製すること
2つ目はクエリの結合です
Monetaryを抽出するにあたっては、シート上の元データから作業を始めるのでなく、Frequey/クエリを複製して活用します
その後は、Recencyクエリを参照して他の「Frequency」と「Monetary」のクエリをまとめる「まとめクエリ」を作成します
まとめクエリは「クエリの結合」の技術を使用して、「Frequeny」と「Monetary」の内容を抽出して紐づけます
Monetaryの抽出/クエリ作成
解説はPower Queryエディタ（以降エディタ）上からはじめます
まず、Frequencyのクエリを複製します
Frequencyクエリ上で右クリックして複製を選択します
複製されたクエリ上でF2キーを押し、名前を「Monetary」に変更します
複製されたクエリは適用したステップも複製されています（参照の場合は最終ステップが参照されているだけです）
上の画像の「グループ化された行」のステップを修正してMonetaryを抽出します
下の画像にて黄色にマークされた箇所をクリックします
開いたグループ化画面の各項目を修正します
新しい列名：頻度➡使用金額
操作：行数のカウント➡合計
列：空欄➡注文金額
この際に、「並べ替えられた行」のステップは「頻度」という列がないためにエラーになりますので削除しておきましょう
エラーの原因のステップが削除されれば、下の画像のように「使用金額」が抽出されています
まとめクエリを作成
まず、前々回作成したRecencyクエリを参照します
Recencyクエリの参照を行ったら、Frequencyクエリと同じ様にF2キーにてクエリ名を「まとめ」に変更しましょう
なお、Recencyについては、最終注文日でなく経過日（集計期間・最終日-最終注文日）をまとめる項目として使用します
では、ここから２つのクエリを「クエリの結合」を通じて、「頻度」「使用金額」を紐づけます
上の画像のように「顧客ID」を共通のキーにして紐づけ（結合）を行って行きます
＜まとめ＞
今回は、RFM分析のMonetaryを抽出した上で前々回、前回のクエリ内容を紐づけました
Monetaryを抽出する上では、「複製」を使用しました
そして複製したクエリの「グループ化」の内容を変更することによりMonetaryを抽出しました
そして最後は、顧客IDをキーにして「クエリの結合」をおこないました
今回の解説ではRecency、Frequency、Monetaryをまとめただけですが、実際にまとめた内容を分析する上では、もう少し工夫が必要です
RecencyやFrequency、Monetaryを更にグループ化して、グループ毎の違いを分析できるようにすべきです
この辺りはまた、別途、記事を書きたいと思います
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