透明封筒・DM発送お役立ちコラム集

実は今回、お客さんのデータ化について基礎編でお話しても良いか悩みました。
実際にお客さんのデータができている会社さんは実に少ないのが現状です。
言い方を変えると実際に行動に移すにはハードルが低くありません。

しかしこのお客さんのデータ化がどこまでできているかで集客に大きく影響します。
お客さんのデータ化ができていると新規顧客から既存顧客のへの引き上げや、
離脱顧客の防止対策、離脱してしまったお客さんの引き戻し対策など、
新規顧客を獲得するコストよりもより低コストでお客さんに商品サービスを
買っていた頂くことができるからです。

では実際にこの初級編でどこまでお客さんをデータ化するかについて考えてみました。
お客さんのデータ化は奥が深く分析すれば分析するほど見えてくるものがあります。
また年月が経過すると今までのデータと違った傾向が現れたりします。
その時にどのように対応できるかが大きなカギとなってきます。
今回はそのお客さんの変化を見るために最低限に知っておきたいデータ化の
内容について説明します。

データ化をするときに必要な項目をどのように設定するかで、データ化した数字を
見ながら見えてくるものや方向性が変わってきます。
また見るベクトルを変えられるデータ化ができれば最高なのですが
その方法はまたの機会にさせて頂きます。

データ項目を考える場合、何を分析したいかによって求めるデータが変わってきます。
まず最初に始めたいことは、少ない努力で大きな成果が表れるデータ化から
始めるべきです。

では少ない努力で大きな成果を上げるためのデータ化とはどのようにして
行えばよいのでしょうか？
その答えはこの文章の書き出しに書いた一つの内容です。具体的には

・新規顧客に2度目の商品サービスを買っていただく
・2度目の商品サービスを買っていただいたお客さんが常連客に昇格する
・常連客になっていただいたお客さんをさらに上得意顧客にする
・上得意顧客に新しいお客さんを紹介してもらう

以上の4ステップが最低分かるように顧客を分類することです。
ここで迷われるのは「上得意顧客」の定義です。
上得意顧客を選ぶときには購入金額と購入回数が大きな決定要因になります。

私は購入金額を重視するよりも購入回数で判断しています。
具体的にいうと1度に大きな金額を使う顧客ではなく、
コツコツと定期的に毎回購入してくれるお客さんを重視しています。

その理由は大きな金額を1度に買う人の気持ちは、
毎回こつこつ買っていただけるお客さんに比べて、
あなたの商品やサービスに対しての思い入れが少ないと考えるからです。

したがってたくさんの買い物をするお客さんに比べ、
コツコツ毎回買ってくれるお客さんの方が上得意顧客になる確率が高くなるからです。

上得意顧客の定義は各会社さんによって全く異なってきます。
しかし社長さんはデータ分析をしなくても何となく感じているものがあるはずです。
この人は上得意顧客だなと感じるお客さんがいるはずです。
それを数値化していく努力をして下さい。
数値化すると、思っていなかった隠れ上得意顧客が見つかります。
また社員の皆さんにもお客さんを選別できフォローの方法も見えてきます。

ぜひ頭に汗をかいて4つの分類基準を作ってください。