マーケティング

ダイレクトマーケティングを説く！

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長年、大手通販企業様のコンサルタントとしてご支援してきた実績より、成功のために必要なやるべきこと、を伝えます。

Ohkura.com Consulting   代表　大倉　伸夫

ＣＲＭ、その次とコントロールということ

やさしいデータベースマーケティング＜前編＞

2006年05月15日｜コメント(0)｜トラックバック(0)

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■フルフィルメントのコンピュータ処理は出来て当たり前
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ダイレクトマーケティングのイメージを全く変えたのは、このデータベースマーケティングが実際に機能した時期と同期しているように思う。

このビジネス、昔は通信販売、今はダイレクトマーケティング。
何が違うかというと、業界の自主規制だとか、商品だとか、媒体だとかいろいろあると思うが、その一つがデータベースマーケティング、つまり、見えない顧客とどう対話するか、と言う事だったような気がする。

その頃、既にライフタイムバリュー（ＬＴＶ）と言う考え方はあった。
しかし、それは理論だけの話で、実際にはどんどん集まってきて膨大になりつつある顧客のデータを両手にしてうんざりするだけだった。

「コンピュータ屋」の私は、かつて思ったものだ。我々の武器はコンピュータである、と。
しかし、まだまだ高価で遅い。既にフルフィルメント（受注から出荷までの一連の仕事を支援するシステム）はコンピュータで処理できていたが、考えてみればこれは出来て当たり前の話。

むしろ現在は、保有する顧客リストの中で、たった今何が起っているか、その事を、その時、その場で知り、早く手を打てる環境を作ることが本来、コンピュータに果たすべき仕事なのではないかと。

それが本当に出来るようになったのはついこの間の事だ。
そして今は、コンピュータとソフトウエアの進展によって、いろいろな事が出来るようになった。

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■データベースマーケティングとは？
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じゃあ、データベースマーケティングというのは一体何をやることなのだろう。

あまり、議論を拡散したくないのでテーマを「顧客選択」と言うことに絞ろう。
ダイレクトマーケティングとはこういう事だ。

マーケターは毎期大量のカタログを配布するが、当然全ての顧客がレスポンスしてくれるわけではない。おまけにカタログは決して廉価ではない。
何とかして購入して頂ける可能性の高い顧客を選抜して送ることは出来ないかしら、というごくごく素朴なところからスタートしたのだ。

これを達成するためには

１）顧客を知る
２）顧客を区別する
３）顧客を選択する
４）結果を予測する

・・・というプロセスを経ることに気が付いたのだ。

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■「顧客を知る」ために
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「顧客を知る」とは、自分の持っている顧客リストの中の顧客というのは一体どんな人たちなのだろう、と知ることだ。

しかし、その当時我々の技術から言えば、デジタルな情報しか取り扱えなかった。
それでもいろいろやってみた。

例えば顧客全体を、縦軸に最終購入日（上から昇順）、横軸に購入回数（左から昇順）を軸にして展開してみるのだ。一つ一つの枠（セルと言うが）の中にそれぞれに属している顧客数、売上金額、受注率、平均金額を入れてみよう。これだけでいろいろなことが分かる。

適当なところで十字を表に入れて、４つのブロックに区切ってみよう。

・まず全体の顧客数が見て取れる。全体の合計だから当たり前。
　しかしこれだって普通の店舗では分からないんだよ。

・多分　左の上は最近買ってくれて数的にはまだ買ってくれていないので、最近獲得した
　顧客だろう。一体何人獲得出来ただろうか。

・右の上は沢山買ってくれていて、しかも何回も買ってくれる良い顧客。
　きっとリピート率の高い優良顧客だ。

・左の下は、ずうっと前に買ってくれたけどあまり購入量の多くない顧客。
　残念ながら離脱顧客だ。

・右の下は沢山買ってくれたけど最近は買ってくれていない顧客。多分スリープ顧客。
　まだ回復はできようか。

・同じ表をもう一枚、前回コンタクトしたときのものと比較してみよう。

この２枚をしっかり見ていれば、顧客達がどの方向に進もうとしているのが分かる。
どのセルが増加しどのセルが減少しているかを見れば良い、その方向によって顧客が増えようとしているのか、減ろうとしているのか推測出来る。

これで顧客獲得戦略を立てることだって不可能じゃない。
たった１枚か２枚の表でこれだけの情報が把握できるのだ。少しは顧客の顔が見えてこようというものだ。

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■層別オペレーションを実施する
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そうすると、優良顧客、新規獲得顧客、離脱顧客、スリープ顧客のブロックに分けることが出来ることが何となく分かる。

これらの層に所属する個客は、それぞれ異なる行動をすると考えられる。
この優良顧客は購入を続ける可能性が高いし、悪い離脱顧客は送られてきたカタログを見もしないかもしれない。それらの違いをまずはっきり理解しよう。

それなら良い顧客の層だけを（右の上の層だよ）切り取ってきてみよう。
次にもっと幾つかに細分化してみよう。その時の尺度はやはり最終購入日と購入回数だ。
例えば最終購入日を６ヶ月から３ヶ月に区切るとかさ。

そうすると今までまとめて見ていた優良顧客の層の中でも、それぞれ異なる
顧客達がいるのが分かるはずだ。

かといって、離脱顧客をむげに捨て去ってしまう必要は無い。獲得するにはそれだけのコストがかかっているはずだ。何かの時に又コンタクトしてみよう。

このような操作を層別オペレーションという。新規顧客は優良顧客になっていただくような、優良顧客はいつでもその層を維持して頂くように、休眠顧客は何とかウェークアップして頂き又優良顧客に返って頂くように、そして既に離脱顧客にも、たまにはコンタクトしてみて、又帰ってきて頂くようなプロモーションをしてみよう。

次回はこの続きとして、実際にどのようにプロモーションしていくか、ＲＦＭ理論の考え方を中心にお伝えしていこうと思う。