データに購入記録がある顧客は、メールアドレスをベースに購買履歴データを作成しています。
この購買履歴から顧客を、1. 直近の購入タイミング　と　2. 累積購入金額、3.直近の購入日からの経過日数　の3つの切り口でグループ分けを行っています。

1. 顧客ステータス：直近の購入タイミングによる区分

設定したActive期間による顧客の区分です。

上記の図のどの時期に直近の購入があったかで顧客を区分します。

新規客	Active期間（今期）で購入があり、それ以前には購入履歴がない顧客。
継続客	前期に購入があり、Active期間（今期）にも購入がある顧客。
再帰客	前期には購入がなく、Active期間（今期）に購入があり、かつ、前期以前に購入履歴がある顧客。
離脱客	前期に購入があり、Active期間（今期）に購入履歴がない顧客。
休眠客	前期以前に購入履歴があり、前期にも今期にも購入がない顧客。

2. 顧客セグメント1: 　ポテンシャル・セグメント m-rank

累積購入金額により顧客グループを区分します。累積購入金額の対象となる購入時期の範囲は、各分析シートにより異なりますので、シートでの注記やシートの説明をご確認ください。

顧客を累積購入金額の多い順に並べ、同じ顧客数ずつ５当分にしてランクづけ（m-rank)を行います。
さらに、そのランクをわかりやすい表現でグループ分けしています。

累積購入金額ランク（m-rank) ＊金額多い順です。	例：累積購入金額の多い順に並べた50人の顧客	グループ名
m-rank 5	トップ10の顧客	1. VIPクラス
m-rank 4	11位〜20位までの顧客
m-rank 3	21位〜30位までの顧客	2. 育成対象
m-rank 2	31位〜40位までの顧客	3. 新規/ライト
m-rank 1	41位〜50位までの顧客

3. 顧客セグメント2: リスク・セグメント r-rank

直近の購入日からの経過日数により、顧客を区分します。対象となる購入時期の範囲は、各分析シートにより異なりますので、シートでの注記やシートの説明をご確認ください。

顧客を購入後の経過日数の少い順に並べ、同じ数ずつ５当分にしてランクづけ（r-rank)を行います。
さらに、そのランクをわかりやすい表現でグループ分けしています。

購入後経過日数ランク（m-rank) ＊日数の少い順です。	例：購入後経過日数の少い順に並べた50人の顧客	グループ名
r-rank 5	トップ10の顧客	1. 低リスク(安定)
r-rank 4	11位〜20位までの顧客
r-rank 3	21位〜30位までの顧客	2. 中リスク(注意)
r-rank 2	31位〜40位までの顧客	3. 高リスク(危険)
r-rank 1	41位〜50位までの顧客

4. 顧客セグメント3: 購入頻度ランク　f-rank

購入頻度（回数）により顧客を区分します。対象となる購入時期の範囲は、各分析シートにより異なりますので、シートでの注記やシートの説明をご確認ください。

顧客を購入頻度の多い順に並べ、同じ顧客数ずつ５当分にしてランクづけ（f-rank)を行います。

購入頻度ランク（m-rank) ＊頻度の多い順です。	例：購入頻度の多い順に並べた50人の顧客	グループ名
r-rank 5	トップ10の顧客	分析では特に用意していません。
r-rank 4	11位〜20位までの顧客
r-rank 3	21位〜30位までの顧客
r-rank 2	31位〜40位までの顧客
r-rank 1	41位〜50位までの顧客

5. 顧客セグメント4: デシル分析　d-rank

顧客を累積購入金額の多い順に顧客グループを区分します。ポテンシャル・セグメントと手法は同じですが、こちらは顧客を10等分に細分化します。

デシル分析ランク（d-rank) ＊金額の多い順です。	例：購入金額の多い順に並べた50人の顧客	グループ名
d-rank 1	トップ5の顧客	分析では特に用意していません。
d-rank 2	6位〜10位までの顧客
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r-rank 9	41位〜45位までの顧客
r-rank 10	45位〜50位までの顧客