SPSS Statistics 追加モジュール

IBM SPSS
Direct Marketing

購買データから、反応しやすい顧客を選ぶ

最終購入日・購入回数・購入金額で顧客を点数化し、DMやクーポンを送る相手を絞り込みます。手法の選択画面から目的を選ぶだけで、分析の手順に沿って操作できます。

RFM 分析
顧客クラスター
購入傾向スコア
コントロール群テスト

Base に追加して利用最終更新 2026.09.28

構成・お見積りを相談する 30秒で必要か確かめる

IBM SPSS Statistics

RFM スコアの上位群ほど反応率が高く、送付先を絞る根拠になります。

要約

IBM SPSS Direct Marketing とは、SPSS Statistics Base に追加して、RFM分析、顧客クラスター、購入傾向スコア、コントロール群テストなど、顧客分析の定番の手法を手順に沿って使えるようにするモジュールです。

使う場面：DM・クーポンの送付先の選定、顧客のタイプ分け、施策の効果測定
主な機能：RFM分析、クラスター分析、見込み客のプロファイル、購入傾向スコア、郵便番号別の反応率、コントロール群テスト
入手方法：Base への追加、各エディションへの同梱（構成はお見積り時にご案内）

30秒診断：Direct Marketing は必要？

ご自身の研究・業務に照らして、次の3問を確かめてください。

購買履歴から、DMやクーポンの送付先を絞りたいですか？

例：最終購入日・回数・金額がわかる顧客データ

はいRFM 分析で顧客を点数化し、反応しやすい層を選びます。

顧客をいくつかのタイプに分けて施策を変えたいですか？

例：購買傾向や属性の似た顧客のグループ

はい顧客クラスター分析で、似た顧客をまとめます。

施策の効果を、送った群と送らなかった群で比べたいですか？

例：新しいDMと従来のDMの反応率

はいコントロール群テストで、反応率の差を検定します。

1つでも「はい」なら、Direct Marketing の追加をおすすめします。集計とクロス表で傾向を見る段階なら、Base で分析できます。

分析の流れ：DMの送付先を RFM で絞った例

通信販売の顧客データを例に、送付先の選定から効果の確認までを示します。数値は説明用の架空データです。

データを用意する顧客8,400名について、最終購入日、過去1年の購入回数、購入金額を1行1名で用意します。取引ごとのデータからも集計できます。
手法を選ぶ「分析 → ダイレクトマーケティング → 手法の選択」で「最適な顧客を判別するための RFM 分析」を選び、日付・回数・金額の変数を指定します。
結果を読むRFM スコアを5つの群に分けると、上位20%の反応率は12.4%、下位20%は0.9%です。
効果を確かめる上位40%に送付先を絞り、コントロール群テストで従来のDMとの反応率を比べて、次回の送付基準にします。

IBM SPSS Statistics

テスト群とコントロール群の反応率の差を、検定結果とあわせて確かめます。

Base と Direct Marketing の分担

汎用のクラスター分析は Base にもあります。Direct Marketing は、マーケティングの目的に合わせた手順と出力をまとめたモジュールです。

やりたいこと	使う手法	収録先
顧客を似たもの同士に分ける（汎用）	K-means・TwoStep クラスター	Base
購入の有無を予測する（汎用）	ロジスティック回帰	Regression
購入日・回数・金額で顧客を点数化する	RFM 分析	Direct Marketing
反応した顧客の特徴を表にまとめる	見込み客のプロファイル	Direct Marketing
購入の見込みを点数化して並べる	購入傾向スコア	Direct Marketing
郵便番号ごとの反応率を比べる	郵便番号別の反応率	Direct Marketing
施策の効果を群間で比べる	コントロール群テスト	Direct Marketing

搭載している主な手法

RFM 分析

Recency・Frequency・Monetary

最終購入日・購入回数・購入金額で顧客を点数化し、ヒートマップで分布を確かめられます。

顧客クラスター・見込み客のプロファイル

Cluster・Profiles

似た顧客をまとめ、反応した顧客に共通する特徴を表にします。

クラスター分析とSPSS

購入傾向スコア

Propensity to purchase

過去の反応から、顧客ごとの購入の見込みを点数化します。

コントロール群テスト

Control package test

新しい施策と従来の施策の反応率を比べ、差を検定します。

組み合わせの例

顧客分析をさらに進めるときの組み合わせです。

セグメントのルールも示すなら

Base＋Direct Marketing＋Decision Trees

RFMで絞った顧客を、決定木で「どの条件の人が反応するか」のルールに落とし込みます。

SPSS Decision Trees

本格的な予測モデルを作るなら

Direct Marketing＋IBM SPSS Modeler

大量の取引データや多数の手法を比べる予測には、データマイニングの専用製品 Modeler を使います。

IBM SPSS Modeler

Base・関連製品との関係

製品・モジュール	主な役割	Direct Marketing との関係
SPSS Statistics Base	集計、K-means・TwoStep クラスター	Direct Marketing を使うための前提です。Base に追加して使います。
SPSS Decision Trees	CHAID などの決定木	反応する顧客の条件をルールで示す場合に組み合わせます。
IBM SPSS Modeler	データマイニング・予測モデリング	大規模データや機械学習の手法を使う場合の専用製品です。