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
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
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
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
グループ化項目：顧客IDの列
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
＜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
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
