自社のロイヤルカスタマーを、RFM等の指標で明確に決めたい
どのような商品が一緒に買われているかを知り、商品間の距離を見える化したい
お客様の属性による買われ方の違いを知り、より良いコンタクトを知りたい

利用企業の基本情報

売上:1000億円超、顧客数:延べ2000万人/年、 商品数:数千件

お話を聞かせて頂いた方たち

 販売の戦略を立てる担当者の方たち。今回の解析で議論をして頂いた方たちでもあります。

導入の背景

 お客様の購入している内容は、年代別商品カテゴリー別に集計結果として理解していました。優良顧客(ロイヤルカスタマー)の定義も、社内で行っていました。ただ、ロイヤルカスタマーになって頂くために、お客様との最適なコンタクト方法が分かりませんでした。特に、試供品を有効に送付したいのですが、送付すべき人が分かりませんでした。

併売傾向は集計結果を参考に、大枠理解していました。見える化が行えていないかったので、直観的に状況をつかむ、直観的にわかる議論の材料となるグラフが出せませんでした。

導入する決め手になったもの

 併売傾向を、見える化できることが導入の決め手になりました。

今まで集計としての数値だけで確認していたものが、見える化されたことにより、直観的にも議論が出来るようになりました。格段に、議論の幅が広がりました。

実際の活用状況・利用方法

 自分たちの気になっている状況での比較を行う事で多くの事が理解できます。

例えば、今年ロイヤルカスタマーになったお客様と今年も通常のお客様との過去1年間の併売傾向を確認します。ロイヤルカスタマーになるお客様には、明確な傾向がありました。簡単に言えば、商品の購入の幅が広がっているのがわかります。
他にも、どの商品がハブになって、新しいカテゴリーの商品に興味を持ちだすのかも、見える化されているので、分かり易く理解です。ハブとなっている商品をより強力にPUSHすればお客様へ新しい購買の促進ができます。

利用した所感

 数値的に状況を知ることも重要ですが、直観的に理解できることも重要であることがわかりました。
特に、お客様の(無意識に)考えていることを理解するには、見える化が重要だと認識ました。

今後も社内で活用していきたいと思っています。

導入した効果

例えば、「どの人に口紅の試供品を送るか?」という議論に、知見をもって明確な方針が出せるようになりました。お陰様で、業務効率の向上、お客様の反応率の向上を達成しました。

今後の目標や期待

 今ある商品に関しては、かなりの効率化が見込めます。当然に、より効率の良い判断が出来るようにシステム化・自動化を目指したいと思っています。
それ以上に、今存在していない商品に対し、「どんな商品を用意したらよいか?」への疑問を解決できるようになったら素晴らしいと思っています。