通販のダイレクトマーケティングを成功させるためには！

通販のダイレクトマーケティングを
成功させるためには、トライアル＆エラーを繰り返し
が必須です。

そのための分析できる数値をもっていますか？

本題へ

ダイレクトマーケティングを始めていくには、
顧客リストが必要になります。

顧客獲得後の顧客を分析した後、
顧客のクラスター属性に応じて

事業者側が検討すべきことは
大きく３つあります。

１）平均購入単価の引き上げ

具体的には、
ついで買い【＝クロスセル】
グレードアップ【＝アップセル】
です。

購入していただいた商品と
関連する商品や、さらなる高価格商品を
紹介するが基本です。

その結果、１回当たりのお客様の購入単価の
引き上げを図ります。

２）顧客の固定化（定期促進）
具体的には、継続維持になります。

初回お試し商品やサンプル商品で
接点を持つことができたお客様に対して、
本商品や本商品の定期コースを推奨することで、
継続購入を促します。

さらに、大手の場合は、ポイントプログラム
や継続割引等で、購入していただいた
顧客の離脱防止を図ります。

中小はこの制度は
あまり有効ではありません。

３）購入頻度の引き上げ
具体的には、リピート施策です。

購入商品の送付時に商品に同梱する形で、
期限付きクーポン券を発行します。

その結果、継続の実行である
購入頻度を高めていきます。

過去に購入いただいて
現在休止されているお客様に対し、
離脱理由に合わせた再購入キャンペーン
を案内することも再購入を図ります。

中小の場合は、他社とのコラボで
顧客リストを復活させる施策があります。

これらの施策を行うに当たり、
顧客分析してコンディション別に
分類をしていきます。

その方法も数種あります。

言えることは、単に価格訴求だけでは
継続する意味がお客様側も理解して頂くことです。

そして、ブランドの意味や意義を
お客様にわかってもらうためには、
クーポンより、
ブランドブックの方が重要です。

お客様の状況を分析するためには、
デシル分析とRFM分析
は通販では必須なのでしっかり実装
してください。

デシル分析は、購入履歴データをもとに、
購入金額の高い順に顧客を並べます。

それを10個のグループに分けて、
各グループの購入金額を算出します。

その結果、グループごとの売上別構成比等を導く
ことで顧客のクラスターがわかります。

RFM分析は、
購入履歴データをもとにします。

Recency(最新購入日)
Frequency（購入頻度）
Monetary（購入金額）
の３つの側面から顧客を分類する手法です。

たとえば、各側面で３つの分類をすれば、
３×３×３＝27個のクラスターに分類することができます。

通販事業の成功をめざすには
一般的に、通販事業においては
新規顧客の獲得で先行投資を必要とします。

そこに要した投資を、既存顧客への販売で
回収したうえで利益を生み出すモデルです。

つまり、事業を成功させ
利益を生み出していくためには、
既存顧客の販売のマーケティングが
不可欠になるのです。

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