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Frequencyを顧客別に集計する方法を解説させて頂きます
このFrequencyとは、データ内に出現する「顧客ID別の出現回数」のことです
まず何故、このFrequency/頻度を分析するかという話しをしたいと思います
例として同期間内の注文頻度が10回で注文総額が10万円の顧客グループと、注文頻度が1回で注文総額が10万円の顧客グループを比較して考えて見ましょう
平均注文金額は前者が1万円であり、後者は10万円となります
両グループとも、同期間内の注文総額は一緒です
ですが注文単価が違うことから、注文に含まれる商品の単価も注文の仕方も違う可能性が高いです
加えて、後者は期間限定の「値引き商品」をまとめて購入している可能性も高いです
つまり「頻度」を抽出することにより、顧客の注文行動における特性を炙り出せるのです
今回の使用データと行いたいこと
今回の解説で使用するデータは、次の画像の注文データです
![](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/image-21.png)
注文データは、注文日が2021年1月から3月までの期間で集計されています
このデータから顧客ID別に、注文頻度を抽出します
例えば、上の画像にある顧客ID「C00564」の顧客ならば2回と抽出できるようにします
![](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/image-22.png)
頻度の集計
解説は元データをPower Queryエディタで開くところからはじめます
こちらの集計処理は、過去の記事でも紹介したグループ化により一瞬で終了します
まずは「ホーム」タブの「グループ化」をクリックします
![](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/03/%E3%82%B0%E3%83%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E5%8C%96-2.jpg)
するとグループ化・画面が開くので、次の画像のように各項目を設定します
![](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/頻度_画像.png)
グループ化項目:顧客IDの列
![](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/03/image-114.png)
新しい列名:頻度
操作:行数のカウント
この上記の設定により、顧客ID別にIDの登場頻度が集計されます
![画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: image-22.png](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/image-22.png)
<まとめ>
今回はRecency いつ?、Frequency 頻度?、Monetary いくら?の内、Frequencyを集計しました
グループ化の機能を使えば、簡単に頻度も集計できます
![画像に alt 属性が指定されていません。ファイル名: 頻度_画像.png](https://analytic-vba.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/%E9%A0%BB%E5%BA%A6%EF%BC%BF%E7%94%BB%E5%83%8F.png)
グループ化機能は分析を行う上では欠かせない機能です
実際に手を動かして実践的に活用できるようになりましょう
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