BLOG BLOG データベースマーケティング。利益を生み出す顧客を見つける4つのポイント

2016年07月21日

今回のブログでは、BtoC企業における永遠のテーマともいえる「利益を生み出す顧客を見つける4つのポイント」についてお話していきます。

概   要

1.顧客分析。目的/ゴール。正しく設定していますか?
2.顧客分析。RFM分析。「落とし穴」知っていますか?
3.顧客が買う理由。それは・・・
4.ファン/優良顧客を見つける「顧客データマネジメント」とは?

皆様、または皆様の所属している部署は、顧客分析を行っていますでしょうか?
それとも別の部署で行っていますでしょうか?
1つ目のポイントは顧客分析の必要性についてお話します。

詳   細

1.顧客分析。目的/ゴール。正しく設定していますか?

皆様の会社のお客様に、ご高齢のお客様はいらっしゃるかと思います。
そして当然ながら、ご高齢のお客様は、これから毎年年齢を重ねます。

そのため、今は購買してくれていても将来は、何かしらの事情により「購買できない」時期が必ずやってきます。
その為、既に皆様お気付きのとおり、現在のお客様を大切にすることと、将来の利益が必ずしも一致するわけではありません。

現在の顧客がどのような状態であるのか?ではなく、将来の優良顧客候補は誰なのか?発見することが「鍵」となります。

つまり1つ目のポイントは、将来の優良顧客育成のための「鍵」を見つけること、すなわち優良顧客を分析することが目的/ゴールの近道となります。

顧客育成 顧客分析が必要だと述べましたが、分析方法によっては大きな落とし穴にはまってしまいます。

それを踏まえて2つ目のポイントをお話します。

2. 顧客分析。RFM分析。「落とし穴」知っていますか?

皆様の会社では「RFM」分析を行っていますか?おそらく行なっている会社様が多いかと思います。

■RFM分析とは

御社の商品の購買頻度が多く、 かつ累計購買金額が大きく、 そして、最近も購買してくれたお客様を見つける分析のことです。

RFM分析 非常に有名な分析手法の為、皆様もご存知かと思います。
しかし、このRFM分析には実は「落とし穴」があるのです。

「落とし穴」のお話しをする前に、RFM分析について、もう少し考えてみましょう。
RFM分析は、購買実績をもとに分析を行う方法です。
購買実績が良いお客様は優良顧客、悪いお客様は一般顧客という具合に分類する方法です。

ここで、皆様に考えていただきたい内容があります。
御社の優良顧客は、将来もずっと優良顧客であると保証できますか?
競合のファンになってしまい、優良顧客が休眠化したというお悩みは ありませんか?
そうなんです。

「優良顧客は休眠化します!」
優良顧客は、将来も御社だけの優良顧客とは限らないのです。

■RFM分析の「落とし穴」

RFM分析は、今現在の優良顧客を見える化する方法なのです。
RFM分析では、購買貢献額が低い一般顧客層にスポットライトは当たらないのです。
その結果、RFM分析を続けても、一般顧客の中に必ず存在する「将来の優良顧客」を見つけることはできないのです。

3. 顧客が購入する理由。それは・・・

モノが昔ほど売れなくなったという声を良く耳にします。 優良顧客
皆様の会社ではいかがでしょうか?
売上高は前年と比較して好調に推移しているが、顧客単価が下落気味で困っている。
売上高が前年と比較して下落している。悪い流れを断ち切らないと・・・。
このような声をよくお聞きします。

顧客が購入する理由について考えてみましょう。

皆様、自身が良く購入されるブランドを思い浮かべてみてください。
化粧品、洋服、靴、なんでも構いません。
思い浮かびましたか?
皆様は、なぜ、そのブランドを購入しているでしょうか?
デザインが素敵だから、手ごろな価格だから、はたまた店員さんと仲がよく、気持ちよく対応してもらえる、と理由は様々だと思います。
そのブランドを買いつづける理由、そのひとつに 「私に合っているから」という理由も少なからずあるのではないでしょうか?

■顧客が購入する理由。
それは「自分に合っている」というフィーリングです。
もっといえば、自分が好きか? 嫌いか? という価値観によって 購入する、購入しないと決めているのです。
いわれてみれば当たり前、シンプルな内容です。
マーケティングでお客様を増やす場合は、 御社の製品を好きになってくれる人を見つければよいということです。

言葉にすると当たり前ですが、では具体的にどうすればいいのでしょうか。

4つ目のポイントでは、御社の製品を好きになってくれる人の見つけ方が分かる為にはどのようにすればいいか、をお話します。

4.ファン/優良顧客を見つける「顧客データマネジメント」とは?

「5%」

この数値は1年間で引越しをする世帯の統計実績です。
皆様の会社のお客様も、恐らく1年間で5%程度のお客様が引越しをされていると思われます。

1年間で5%ですので、2年/10%、3年/15%と引越し割合は年々増加します。
その為、顧客データに対してメンテナンスが必要です。
メンテナンスを放置した場合、カタログが不着になるなど販売促進の費用対効果の悪化につながります。

■売上高をあげる「3要素」

売上高=顧客数×商品単価×購買頻度

売上げを上げる 売上高の構成要素は、大きく3つに分解されます。
しかしながら、商品単価の値上げは難しいのが実情です。
したがって、顧客数及び購買頻度を改善することで、 売上高の増加は実現可能です。

■【改善】顧客数と購買頻度 どちらを優先する?

顧客数の改善・・・・・すなわち新規の顧客を増やすということです。
購買頻度の改善・・・すなわちリピーターを育成するということです。

一般的に新規の顧客獲得コストは、既存顧客を育成するコストと比較して5倍以上の負担がかかるといわれています。
したがって、購買頻度の改善、つまり、リピーターを育成することを優先する方が得策です。

■ファン/優良顧客を見つけるための3つのポイント

では、リピーターを育成し、 膨大な既存顧客の中からファン/優良顧客を見つけるには、 どのようなポイントで顧客データをマネジメントしたらよいのでしょうか?
1.RFM分析に依存しない。
2.顧客のライフスタイルを把握する。
3.自社の顧客データをリッチ化する。

1.RFM分析に依存しない。
先ほどお話した通り、RFM分析は、現在の優良顧客を見える化する分析方法です。
将来のファン/優良顧客は、RFM分析では見つかりません。

2.顧客のライフスタイルを把握する。
ファン/優良顧客は、御社の製品やサービスが好きです。
自分にぴったりと思っています。
現在のファン/優良顧客のライフスタイルを把握することで、将来のファン/優良顧客も見つけやすくなります。

3.自社の顧客データをリッチ化する。
自社の顧客データベースを観察しているだけでは、顧客のライフスタイルは見えてきません。
ポイントカードの企業連携の仕組みを見ても分かるように外部企業のデータベースとの連携がポイントになります。


御社の製品/サービスを好きになってくれる人の見つけ方が分かる、そのヒントになれば幸いです。
ランドスケイプでは、御社の将来の優良顧客/ファンを見つけるという課題解決が可能です。
今回の内容が皆様の分析業務に多少なりともお役立ていただければ嬉しく思います。


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