NRV分析という手法が有効である理由は！

NRV分析という手法があります。
一般的にはRFM分析などLTV向上のために
現場ではリアルに行われています。

NRV分析は
・紹介人数(Number of Referrals)、
・紹介者購入金額(Referral Value)、
・来店数(Visits)
の３つの数値を収取してファン度を図る分析手法です。

具体的にNRV分析としての事例は、
特定の名称で広く知られているわけではありません。

類似の指標を活用したマーケティング戦略が
成功している事例は多く存在します。

こうした戦略は、主に顧客のロイヤルティプログラム、
紹介プログラム、および顧客エンゲージメントの向上に貢献しています。

このアプローチがうまくいっている一般的な事例を紹介します。

顧客紹介プログラム
多くの企業が顧客紹介プログラムを実施し、
新規顧客の獲得と既存顧客のエンゲージメントを促進しています。

このプログラムでは、紹介人数（N）が重要な指標となり、
紹介によってどれだけ新規顧客が獲得できたかを測定します。

さらに、紹介者買取金額（RV）を追跡することで、
紹介によって生じた売上の増加を評価できます。

具体的には、Dropboxの紹介プログラムは、
紹介人数に基づいて無料のストレージスペースを
既存のユーザーに提供することで有名です。

この戦略により、Dropboxは短期間で
大幅なユーザー基盤の拡大を達成しました。

他にもロイヤルティプログラムでは、来店数（V）が顧客のブランドへの
忠誠心を示す重要な指標です。

このようなプログラムは、顧客が繰り返しビジネスに
戻ってくることを奨励し、長期的な顧客価値（LTV）を高めます。

スターバックスのリワードプログラムは、
来店数と購入頻度を奨励する典型的な例です。

顧客はアプリを使用して注文し、
来店ごとにポイント（スター）を獲得します。

獲得したスター数に応じて、
無料の飲み物や食べ物などのリワードが解放されます。

顧客エンゲージメントプログラムとしては
紹介人数（N）と来店数（V）を組み合わせた分析は、
顧客エンゲージメントプログラムの設計と評価にも役立ちます。

エンゲージメントが高い顧客は、ブランドに対してより
ポジティブな口コミを広め、新規顧客を紹介する可能性が高くなります。

分析の活用法としては、
データ駆動型意思決定があります。

紹介人数(N)、紹介者買取金額(RV)、
来店数(V)のような指標を追跡することで、

マーケティング戦略や顧客関係管理(CRM)の
取り組みをデータに基づいて最適化できます。

是非、LINEなどを使って顧客との関係性を構築している場合は
この数値をとってみてください。

オンラインビジネスよりリアルの小売業の方が
数値に対するインパクトは大きいです。