【読書ログ】CRMの基本/坂本雅志(10月4冊目)
こちらの本を読んだので、学んだことを記録します。
■前提
CRMとは
「顧客の識別」と「顧客リレーションの構築」を行うことで
LTV(Life Time Value:顧客生涯価値)を最大化させ
マーケティング経費効率化および収益向上を実現させること
CRM戦略とは
顧客の識別:
どのような顧客を優良顧客とするか?
→顧客データの収集・管理・分析・活用を行い、優良顧客の定義を明確にする顧客リレーションの構築:
優良顧客の獲得・育成・維持を通して、顧客満足と収益向上を実現する仕組みをどのように構築するか?
→顧客接点の設計管理を行い、効率的なプロモーションを行う優れたCRM戦略を構築する組織マネジメント:
CRM能力・ノウハウの蓄積
→マネジメントの理解を得て、全社を巻き込んだ組織改革を行う
CRMの必要条件:オウンドメディアの再構築
全ての顧客接点と連携可能は会員プログラムの構築
構築した会員プログラムの顧客データベースとしての正確さの追求
オウンドメディア上での顧客ベネフィットの提供
例:モニター募集、プレゼントキャンペーン、ポイントプログラムなどIT部門やコンプライアンス部門と連携した、顧客データベースの構築に基づくCRMシステムの実装
オウンドメディアと売り場を繋ぐO2O施策
→オウンドメディアのプラットフォーム上にある顧客データベースを、DMP(データマネジメントプラットフォーム)に結合。高度な広告配信システムとの連携や、自社CRMのシステム化を通して、店頭・売り場への送客モデルを構築。
→会員基盤およびプロモーション力に基づく送客力が、消費財メーカーの新しい競争力となる会員プログラムから得られる情報の外部連携を含めた徹底活用
CMO型組織によるセールスとマーケティングの一体運営によるシームレスな意思決定力と実行力
CRMの成果(例)
(企業が定義する)優良顧客数・率
優良顧客の年間購入金額・割合
リピート率
顧客1人あたり年間購入金額
顧客1人あたり年間来店回数
(特定期間における)稼働数・率 など
分析と評価の視点
どのような顧客データが収集され、どのように分析され、顧客対応に活かされているか?
→顧客が識別されていることが重要。いつ・どこで・誰が・何を・いくらで(金額)・どれくらい(数量)といった視点で確認。どのように顧客を識別しているか?
→RFM分析などにより、顧客を識別できているかという視点で確認。優良顧客の設定は適切か?
→売上で判定するケースが一般的。顧客戦略にあった顧客リレーションか?
優良顧客の獲得・育成・維持施策はどうか?
CRMを通して獲得された組織能力はどのようなもので、さらなる成長戦略に活かされているか?
■顧客を識別し、優良顧客を明確化する
パレートの法則
売上の80%は20%の顧客が生み出していることが多い(ECにおいては、売上の70%は30%の顧客で生み出していることが多い)
イタリアの経済学者 ヴィルフレド・パレートが発見した冪乗則という統計モデル
顧客識別ピラミッド
上から順に
優良顧客
識別顧客
購入顧客
来店顧客
商圏一般顧客
顧客識別とは
顧客を把握する(identify)
→顧客の宛先を把握し、情報発信が可能な関係になる顧客を区別する(specify)
→企業と顧客の関係性の深さを区別し、企業貢献に応じた経済的・非経済的還元を行う新規顧客の獲得コストは、既存顧客の維持・拡大コストの5倍以上かかると言われている
顧客識別の分析方法
デシル分析:
全顧客を購入金額の高い順に10等分し、その、売上構成比を分析デシル移動分析:
前年度と今年度で、上位顧客から下位顧客への移動の実態を把握顧客離反率分析:
平均顧客寿命=1÷顧客離反率RFM分析:
売上貢献の高い顧客:累計購入額(Monetary)
継続して購入する顧客:累計購入回数(Frequency)
頻繁に購入する顧客:最新購入日(Recency)ヒストグラムの活用:
1年間の購買履歴を元にヒストグラム(度数分布図)を作成し、中央値、最頻値などをもとに仮設設定
有料顧客の定義
売上貢献の高い顧客
継続して購入する顧客
頻繁に購入する顧客
上記3つに加え、企業独自の戦略への共感・共鳴といった要素を加味して決める
■顧客接点を持ち、顧客を維持・育成する
顧客接点を構成する要素
営業担当
店舗
コールセンター
WEBサイト/アプリ
ソーシャルメディア
顧客との関係づくり
A:情報発信
I:顧客からのアクセス
S:顧客への対応
A:顧客の買い上げ
S:顧客コミュニティ
顧客を維持する
顧客満足度を定期的に調査する
苦情を迅速かつ建設的に処理し、改善を図る
顧客満足度を高める
金銭的ベネフィットの付与
社会的ベネフィットの付与
構造的結びつきの付与
■顧客データの収集・管理・分析・活用
データの種類
定量データ
顧客データ
購買データ
インターネット行動データ
定性データ
テキストデータ(問い合わせや要望、SNSでの口コミ)