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第10講 コストを削減させる「守り」の仕組みづくり

第10講 コストを削減させる「守り」の仕組みづくり

売上アップの仕組みとして、顧客データベースを導入することで確実に期待できるのがコストの削減です。

前回、説明したRFMは、すべての顧客とコミュニケーションを図ろうとすることで発生する膨大なコストを押さえようとする工夫から生まれたものです。商品購入の期待度が高い層に絞り込むことで効率を良くし、コストを下げ、利益を増やすことができるのです。

どの会社であれ、プロモーションやキャンペーン、イベントなどの名前で、お客に対する販売促進のためのアクションをとっているはずです。このアクションを行うとき、お客の絞り込みをサポートするのが顧客データベースです。

最初に行うのが、RFMのRやFなどによるセグメント化(グループ分け)です。そして、各セグメント毎の反応率を測定し、費用対効果の高いセグメントに絞りこむことで出費を抑えます。

たとえば、最後に購入した日からの期間を示すRecencyであれば、1ヶ月間隔で顧客をセグメント化(グループ化)します。各セグメント毎の反応率については、事前に確認のためのテストを行います。期間とプロモーション反応率の関係がわかれば、次のプロモーションを行うときに顧客の絞り込みができます。

直近の一定期間中の購入頻度であるFrequencyについても同様です。購入回数1回、2回、3回、4回・・・とセグメント化した後、テストなどによりプロモーションに対する反応率の違いを確認します。1回のグループは反応率が極端に低く、数回目までは反応率が上昇、それ以上になると反応率は一定になるというのが、よく見られるパターンです。セグメント毎の反応率の違いがわかれば、次のプロモーション対象の絞り込みを戦略的に実施することができます。

ここでは、事前にテスト的にと説明しましたが、必ず事前のテストが必要なわけではありません。プロモーションを実施する毎に反応率を確認し、その結果を次回以降に活かしたり、二つのグループに分けてテストを行うことで必要な情報を収集することができます。

セグメント毎の反応率データの作成は、過去にさかのぼって行うこともできます。

多少の手間がかかりますが、まずはプロモーション実施時点での顧客ひとりひとりのステータス(購買履歴)を抽出し直します。そのステータスを元にセグメント化し、どのにステータスにあった顧客がプロモーションに反応したのか、それ以前に何を買っていた人が特定の商品を買ったのか等を探っていくのです。

幾つかの切り口を試していくことで、反応率の高いセグメントや低いセグメントを見つけ出すことができるはずです。

顧客データベースの導入前のプロモーションであっても、「誰に何を送ったのか?」と「その結果である購買履歴」の二つがデータとして残っていれば、次にプロモーションを行うための判断基準を抜き出すことができるのです。

顧客データを活用できるような仕組みを作れば、効率化によるコスト削減が簡単になるのです。

 

バックナンバー

2012.01.06
第13講 売れる仕組みの担当者が、売れる組織をつくる
2011.12.09
第12講 顧客データを活用できるようにする第一歩
2011.11.11
第11講 売上を増やす「攻め」の仕組みづくり
2011.10.14
第10講 コストを削減させる「守り」の仕組みづくり
2011.05.20
第9講 購買履歴を利用して顧客の法則を仕組みに落とし込む方法
  1. ≫記事一覧

経営コラムニスト紹介

情報価値総研・マーケティングコンサルタント 重田修修氏

重田修治 サンテ代表取締役 情報価値総研(IVC)・マーケティングコンサルタント

顧客心理をベースにしたクリエイティブ等のアナログと、データ分析やシステム構築等のデジタルの両側面のことがわかる希少なマーケティング・コンサルタント。

大手シンクタンクで意思決定支援システムの開発から、営業企画、流通分野を対象とするリサーチやコンサルティングまで幅広い業務にたずさわる。 その後、外資系の通信販売会社にてマーケティング部マネージャーとして、販売促進のための売り上げデータ分から、顧客定着、販売促進のためのプロモーションプログラムの開発やロイヤリティプログラムまで担当する。企画開発から実施、運用による改善まで担当することで、コスト削減、売上や利益アップに効果があり、その後の会社の長期的な発展に寄与するマーケティングの仕組みを一通り構築する。

現在は、カタログやWeb等の様々な媒体を通じた通信販売から、メーカーや小売等の商品・サービス提供企業の長期的な発展のための仕組みづくりのサポートに力を入れている。

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