ITパスポート 2015年 春期 問24

RFM分析の「R」が示すものは何か【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 問題文で「RFM分析」とあることを確認する。R・F・M の3つの指標であることを思い出す。
2. R, F, M の英語を思い出す：Recency、Frequency、Monetary。
3. 各単語の意味を日本語に当てはめる：Recency＝最終購買日、Frequency＝購買回数、Monetary＝購買金額。
4. 選択肢を照合し、R に一致するものが イ であると判断する。

選択肢別の誤答解説

• ア: Reaction（アンケート好感度）
  • 「Reaction」は反応や好感度を意味します。RFMで扱うのは購買履歴の指標であり、アンケートの好感度は含まれません。
• イ: Recency（最終購買日）
  • 正解です。最近の購買が重要な指標で、直近に買っている顧客を重視します。
• ウ: Request（要望）
  • 「要望」は顧客の要望や要求を示します。購買頻度や金額とは性質が違い、RFMのRではありません。
• エ: Respect（ブランド信頼度）
  • 「尊敬・信頼度」はブランドに対する感情的な評価です。RFMは行動データ（購買日・回数・金額）を使うため該当しません。

よくある誤解

1. 「Recency は日数が大きいほど良い」と覚えてしまう
   • 実は通常、直近に購入している（＝日数が小さい）ことが良い状態です。実務では「直近ほど高スコア」とするため、実データ（最終購入日）を「経過日数」に変換して評価方向を揃えます。
2. 「R と F を混同する」
   • R は「いつ買ったか（時間）」、F は「どれくらい買ったか（回数）」です。時間の長さと回数は別の指標なので区別が重要です。

補足コラム

• Recency の具体的な扱い方（例）
  1. 最終購入日から今日までの日数を計算する：$\text{経過日数}=\text{今日}-\text{最終購入日}$。
  2. 経過日数が小さいほど「直近に買っている」＝良好。逆に日数が大きいほど離反リスクが高い。
  3. スコア化の例（分割法）：経過日数を小さい順に並べ、上位20%をスコア5、次を4、…、下位20%を1 とする。こうすると「スコアが大きいほど良い」評価が統一できます。
• 実務での使い方
  • RFM を組み合わせて顧客をセグメント化します（例：R高・F高・M高は優良顧客）。マーケティング施策やメール配信の優先度を決める指標としてよく使われます。CRM（顧客関係管理：Customer Relationship Management）システムと組み合わせると効率的です。
• 簡単な計算例（Python）

from datetime import datetime
last_purchase = datetime(2026, 7, 1)
today = datetime(2026, 7, 23)
days_since = (today - last_purchase).days  # 22
print(days_since)

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