どの顧客が価値ある存在なのか、逆にどの顧客がすぐに離れてしまう可能性があるのか、それを明確にすることが今、求められています。RFM分析などを通じて収集した顧客データを最大限に活用し、顧客識別の一歩を踏み出しましょう。
はじめての方に限り、初回に限らず何度でも無料でご相談いただけるようにいたしました。
何を目的にどのような方法で検討を進めるか等をご納得いただいた後に、ご契約いただきます。
是非、お気軽にお問い合わせください。
「全ての顧客に対して同じ施策が有効？」、 「でも全ての顧客に対して同じ施策を打ってもいいのでは？」という疑問が浮かんだあなた、それは大きな誤解です。
実際には、異なる顧客に対しては異なるアプローチが必要です。また、実は経営者や営業の方がお客様の特徴を感覚的に押さえていることが多いのですが、それをデータによって具体化することが重要です。
顧客の全体像を掴む 具体的には、どのようなデータを確認すればいいのでしょうか？
売上・利益、取引頻度、最終取引日からの経過日数、さらには商品ごとのデータや商談発生から受注までの日数（営業コスト）などをデータ化することが重要です。
データを具体的に見てみることで、ビジネスにとって最適な数値やパレートの法則（上位20%の顧客が売上の80%を構成する）を適用してみることで、優良顧客の特徴やグループ分けの参考となるラインが見えてきます。
効果的な顧客識別とグループ分け グループ分けを行う際のポイントは、「グループごとに異なる施策を行うこと」です。
初めてグループ分けを行う場合は、大きく3～4グループに分けてみるところから始めることをおすすめします。
そして、その中から優良顧客であることを続けてほしい顧客、さらに購入頻度は高いが購入金額が低い可能性のある顧客、そして最近取引がなく離脱しそうな顧客といった具体的なグループを見つけることが可能となります。
これから、具体的な打ち手や施策が異なる場合にのみ、グループ分けを行うことが求められます。
あまり細かくグループを分けすぎると、施策の対象が狭まり効果が出にくくなるため注意が必要です。
自社の基準を設けるためのデータ分析方法については、また別の記事で詳しくお伝えします。そして、それが中小企業のデータ経営の未来を拓く一歩になることでしょう。あなたの企業も、新たなデータ経営の道を歩み始めてみませんか？
中小、小規模事業者の皆様が、お手軽にデータ分析を始めることができる「データ活用サービス」を提供しております。
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