優良顧客を抽出する

ハチがぶんぶん飛んでいる

前回のブログではＳＮＳを活用したバズマーケティングについて書きました。
www.three-wise-monkeys.com

バズマーケティングとは

• 企業がＳＭＳなどを活用し人為的にクチコミを発生させることで、商品やサービスの特徴や感想などを周りに広めていくマーケティング手法。

バズという言葉は、スラングです。バズは「Buzz」の英単語を指します。

「Buzz」はハチがぶんぶん飛んでいる様子を指しています。

• Bees are buzzing.（ハチがぶんぶん飛んでいる）

ぶんぶんぶん

ハチがぶんぶん飛ぶありさまをマーケティングにたとえて「人ががやがやとうわさを広めていく」のが、バズマーケティングです。

バズマーケティングは拡散するイメージを持ったと思います。

１：５の法則

バズマーケティングと対照的なマーケティングが１９９０年代から活用されているデータベースマーケティングです。

データベースマーケティングとは

• 顧客の購買履歴をデータベースに記録し、顧客情報を分析しながら、商品やサービスに反応しそうな顧客を抽出し、効率的な販売を目指していくマーケティング手法。

データベースマーケティングは企業の既存顧客から優良顧客を抽出していきます。バズマーケティングのような拡散ではなく、凝縮するイメージです。

データベースマーケティングの理論的根拠は「１：５の法則」と呼ばれる販売法則です。

１：５の法則とは

• 新規顧客販売コストは既存顧客販売コストの５倍かかる。

１：５の法則を理論的根拠として生まれたのがデータベースマーケティングです。販売コストを削減して効率的な経営を追求するには、新規顧客より既存顧客に重点を置く方がよいという考え方です。

ＲＦＭ分析

データベースマーケティングを実践する手段としてＲＦＭ分析は是非とも知っておきたい手法です。

ＲＦＭとは、次の英語の頭文字をとった言葉です。

• Ｒｅｃｅｎｃｙ：最終購買日
• Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：累計購入回数
• Ｍｏｎｅｔａｒｙ：累計購入金額

ＲＦＭはお客様がはじめて商品やサービスを購入した時点から、購買情報として記録していきます。ＲＦＭを構成するデータは、売上データから取得できるので、顧客情報と売上との関連付けが出来れば、データ取得の難易度は高くありません。特に会員制のネットショップであれば、顧客情報と売上がはじめから関連付けされているので便利ですね。

ＲＦＭ分析は顧客のＲ、Ｆ、Ｍのデータをそれぞれを上位から下位まで５段階で評価します。たとえばＲが５であれば、購買日が近いことを示します。

そうすると、５５５から１１１まで全部で１２５の組み合わせ（ＲＦＭセルといいます）が出来ます。ＲＦＭの値の大きい方が優良顧客です。

ＲＦＭセルの例

既存顧客をＲＦＭに分類すると、どのＲＦＭセルが会社に利益をもたらす顧客なのかが見えてきます。

たとえば、ある商品の販促をするためのダイレクトメールをＲＦＭで割り当てられたすべての既存既存顧客に送付します。一通のメール送付にかかるコストを１００円とします。その商品を販売することによる１個あたりの利益が１０００円だとします。そこから損益分岐点となるレスポンス率が求めます。

• 損益分岐点レスポンス率＝（メール数×メール一通あたりのコスト）／（メール数×商品１個の販売利益）×１００
• 一通のメール送付にかかるコスト＝１００円、商品販売１個あたりの利益＝１０００円と仮定すると・・・
  １０％＝（ｎ×１００／ｎ×１０００）×１００（※ｎはメール数）

この例では１０％以上のレスポンスがあるＲＦＭセルのお客様は、利益を確保できる優良顧客のセルであることが分ります。

ＲＦＭ分析を活用することで、優良顧客とそうでない顧客の識別ができます。それにより、ＲＦＭセルごとに販売促進のシナリオ作りが出来ます。

ＲＦＭの結果で面白いのは、ＲとＦとＭの優先順位が見えてくることです。たとえば、家具屋さんであれば、最終購買が近い（Ｒ値が高い）顧客は、継続して家具を購入する可能性が高そうです。一方、日用品を販売するスーパーストアは、何度も足を運んでくれるＭ値の高い顧客が購買力がありそうです。金融会社であれば、Ｍ値が一番重要だと思います。ＲＦＭを活用することで、自分の会社の顧客をより深く見ることができそうです。