現役マーケティングコンサルタントのつぶやき_購買動向を分析する
顧客情報は売上増のために必須です
顧客情報を活用したマーケティングは1970年代からすでに始まっていました。
それまでは、不特定多数の方に、広告宣伝し集客していました。
もしくは、営業マンが１件ずつ、訪問して販売していたのです。
これらは、現在でも行われていますね。
1970年代から、顧客情報を蓄積して、その情報をどのように活用すれば、売れるのか？
という方法が模索されていたのです。
例えば、通販会社であれば、これまでの既存顧客にカタログを毎回発送して、リピート購買を促進します。
しかし、既存顧客が増えるに従い、カタログの発送数も増えます。
最近、購買した顧客と離脱顧客
カタログの発送数が増えると、売り上げも増えますが、単純に「カタログ発送数」と「注文数」比例してきません。
例えば、カタログを1万部発送して、1000注文あったとしましょう。
それから、1年後、広告で顧客を新たに5000人集客したとしたら、トータルのカタログ発送数が1万5千部になります。
前までは、発送数の10%の注文数を獲得できたので、今回は1500注文は獲得できるのではないか？と思います。
しかし、やってみると、10%の注文数ではなく、8%とか6%などに減少しています。
どうしてでしょう？
カタログを発送しても、反応しない顧客も増えているからです。
つまりは、離脱顧客が増えているのです。
1度買ったけど、それから、全く買わない顧客。
この顧客は買わない期間を設定して、ある期間を超えてもリピート購買しない場合は、離脱顧客として扱います。
この顧客の場合は、カタログの発送対象とはしません。
データベースマーケティングでは、RFM分析というのが当時に開発されました。
詳しい説明は避けますが、長い期間、全くリピートしない顧客への優先度は低いということです。
このように、単に顧客の住所、氏名などのリストではなく、顧客の購買履歴とのデータベース化することにより、より詳しい、状況が把握できます。
先ほどの離脱顧客を特定するのもそうです。
また、顧客の購買動向も知ることができます。
顧客の購買情報により、いつ何を買うのかが予測できる
最初に何を買うか、その次に何を買うのか？
それは、どのようなタイミングで買うのか？
などが分析により把握できます。
その情報を元に、販売戦略を組み立てることにより、より効果的に売り上げを増やすことが可能になります。
（自己紹介）
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