顧客分析などのデータマーケティング

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これだけは知っておきたい!初めての顧客データ分析法

執筆者 大庭聖司 大庭 聖司
株式会社BUDDYHOOD 代表取締役
LEC東京リーガルマインド講師、東京都よろず支援拠点コーディネーター
中小企業診断士

これまで様々な通信販売事業者のコンサルティングを行ってきました。

顧客分析

多くの事業者で、「手が足りない」、「やり方がわからない」といった理由で顧客一人一人を特徴づけて販売を行うといったところまでデータ分析を行うことはできていないのが現実です。


結果的に、顧客全員に同じような販売促進を行ってしまい、余計な販促費をかけたり、十分効果を望めなかったりします。
そこで、まずはとても簡単にデータ分析を行う方法をご紹介します。



1.これだけは押さえておきたいRFM

まずは、顧客分析のために、絶対に必要なRFMの知識を整理しましょう。RFMはそれぞれ次のような意味です。


R(Recency) 直近の購買日のこと
F(Frequency) 購買頻度のこと
M(Monetary) 累計購買金額のこと

これらの情報は、たいていはデータベースの顧客テーブルと受注テーブルを集計することで顧客別に分析することが可能です。
顧客テーブルは、「氏名・住所」などが登録されている情報、受注テーブルは、「受注日・購買金額」などの情報が登録されています。
おそらく、思い当たるテーブルを発見できるはずです。


2.顧客をランク付けしてマーケティング戦略を考えてみよう


基本的には、RFMは「受注テーブル」さえあれば分析可能です。
ここで知りたいのは、「A、B、Cランクのランク付け」と「アクティブ/非アクティブ」の定義を決めることです。

A、B、Cランクの分け方、アクティブ/非アクティブの分け方は業種によって異なります。
化粧品など、毎日消費するものであれば、1年間利用がなければ非アクティブでしょう。

一方、防寒具など冬だけ売れる季節商材であれば3年利用がなくても非アクティブとは言えないかもしれません。
とにかく、A~C、アクティブ/非アクティブは経営者の感覚で決めてしまえばいいです。
そこで、分類された顧客を下記のような4象限に分類します。


タイプ①:アクティブでA~Bランク タイプ③:非アクティブで元A~Bランク
タイプ②:アクティブでCランク タイプ④:非アクティブで元Cランク

分類が終わったら、それぞれに対してマーケティング戦略を考えてみます。

過去の経験上、最も効果が大きいのは【タイプ③】、次に【タイプ②】です。【タイプ③】は、もともと自社のファンだったため、営業に好意的な反応を示すことが多いです。
その上で、【タイプ③】の上位顧客から順番に電話をかける、なんてことも可能になります。

3.あとは考えた戦略を実施してみよう


上記の4象限に対し検討したマーケティング戦略を粛々と実施してみてください。
これだけでも結構効果が上がります。

仮説ベースで走り出すことで得られる結果や反省点を見出すことができます。
まずはやってみることが重要なポイントと言えます。






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