「店長の仕事」顧客管理Part３ データの分析

顧客管理について、Part１で基本について、Part２でデータの集め方についてお話ししましたので、いよいよ集めたデータを簡単に分析してみましょう。

Part２でお話しした基本データとして、顧客名・購入日（件数）・購入点数・購入金額・商品カテゴリーから始めます。

＊　新規顧客数は増えているのか、伸び悩んでいるのか。

＊　件数は減っていないか。

が、まずチェック項目です。

売上が伸びていても、お客様が減っていては将来の伸びは期待できないからです。

＊　リピート率はどれくらいか。

複数回来店された客数を全顧客数で割ればどれくらいの方が再来店されているかがわかります。
これが多いと、お客様に支持されているということになります。

＊　客単価と購入頻度をチェックします。

客単価にも1個当たりの単価と1件当たりの単価があります。
安い商品が数多く売れているのか、大物がたまに売れるだけなのかがわかります。

1個当たり単価は売上を個数で割り、1件当たり単価は同様に売上を件数で割ると出てきます。

購入頻度は来店回数を顧客数で割ればいいです。

高いものをたまに買うことが多いのか、少しの買い物をしょっちゅうされるのかがわかります。

この傾向に合わせたアプローチができますね。

＊　売上上位顧客を把握します。

売上の多い順に顧客を並び替えてみるとわかります。

よく言われている「８０：２０の法則」によると、上位２０％の顧客で全体の８０％の売上を占めています。
これらのお客様がＶＩＰ顧客ということで、大事にしなければいけません。

＊　休眠顧客を調べます。

エクセルで直近の購入日から現在までどのくらいの日数が経っているかを調べると、長い間こられていないお客様がわかります。

これを知ることにより、ＤＭを出したりして思い出してもらう工夫ができます。　

これらは、一般的な分析であるＲＦＭ分析の基本です。
ＲＦＭ分析とは、
Ｒ：Recency（最近購入しているか）、
Ｆ：Frequency（リピーターか）、
Ｍ：Monetary（売り上げに貢献しているか）を
1点から5点に分けてスコア化し、
ＲもＦもＭも高い顧客を優良顧客、
Ｒが高くＦとＭはそれほどでもない顧客はリピート顧客、
Ｒが低くＦとＭはそれほどでもない顧客は休眠顧客、
Ｒが高くＦもＭも低い顧客を新規顧客などに分類する方法です。

他にも、
ＬＴＶ分析：お客様が生涯どのくらい利益を生むかを推定する方法で、平均購入単価×平均購入回数×利益率で算出します。

その顧客層にどれだけ投資するかを判断する材料にするための資料になります。

コホート分析：顧客を初回購入月などでグループ分けして、その後の数字の推移から、何月に獲得した顧客が定着しやすいかがわかります。

バスケット分析：ついで買いで一緒に買われた商品を調べることで、手が伸びやすいよう工夫できます。

チャーン分析：離脱分析のことで、来店頻度が急に減った顧客を調べ、メールやＤＭなどで再来店を促します。

他にもツールを使って次に売れそうな商品や忙しくなりそうな日を予測することもできるようです。

このように分析することで、誰にどのようにアプローチすべきかが見えてきます。

そして、優良顧客を離さない、離れていく顧客をできるだけ減らす、販売チャンスを的確にとらえて売上アップにつなげる対策を取ることができるのです。

さて次回は分析結果の活用方法を見てみましょう。

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