こんにちは、販促相談員の伊丹芳則です。
『Ｒｆｍ分析』という分析手法をご存知でしょうか？
これは、お客さんの過去の購買履歴を分析することで、ＤＭなどを送る際のリストの絞り込みに使われることが多いです。
目的は、反応率を高めるためと、販促コストを抑えるためでしょう。
◆『Ｒ』とは、Ｒｅｃｅｎｃｙの頭文字で、『最終来店日』
◆『ｆ』とは、Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙの頭文字で、『年間来店回数』
◆『ｍ』とは、Ｍｏｎｅｔａｒｙの頭文字で、『年間利用金額』
というような意味合いがあります。
＜例えば＞
『Ｒ』の『最終来店日』から、最近利用されたお客さんにＤＭを送る場合、最終来店日が２カ月前以内のお客さんに送ればいいわけです。
もしも、しばらく利用されていないお客さんにＤＭを送る場合、最終来店日が１年前から６カ月前のお客さんに送ります。
このようにすると、『誰に、どのような内容で送るのか？』がハッキリするので、反応が良くなるのです。
＜例えば＞
『ｆ』の『年間来店回数』から、リピートされているお客さんにＤＭを送る場合、来店回数が６回以上のお客さんに送ることができます。
また、休眠のお客さんにＤＭを送る場合は、来店回数が１～２回のお客さんに送ることもできるのです。
＜例えば＞
『ｍ』の『年間利用金額』の場合は、この利用金額以下のお客さんには、ＤＭを送らないとすることもできます。
そうすると、先程の『Ｒ』の『最終来店日』が１年以内で、『ｆ』の『年間来店回数』が３回以上で、『ｍ』の『年間利用金額』が２０００円以上とすれば、もっとハッキリとして絞り込みができるのです。
このようにして、来店の可能性が低いお客さんを除くことで、手持ちのリスト全員にＤＭを送らなくてよくなります。
ここまでが、過去の購買履歴のデータを使った分析の話です。
しかし、過去のデータをどれだけ分析しても、数字からは大事なものは見えて来ません。
＜例えば＞
『Ｒ』の『最終来店日』が分かっても、『次回、いつ来店されるのか？』は、分からないのです。
ところが、現場のスタッフさんに、『このお客さん、次回はいつ頃こられますか？』と聞いてみると、
『あぁ、このお客さんなら、おそらく〇月〇日頃には来られるはずですよ』と答えられます。
『どうして、分かるのですか？』とさらに聞いてみると、
『だって、〇月〇日に、〇〇のイベントがあるので、それくらいにきっと来られるはず』と言われるのです。
これは、お客さんとスタッフさんが、しっかり会話されているから分かるのだと思います。
＜例えば＞
『ｆ』の『年間来店回数』が分かっても、『なぜ、それだけの回数を来なければいけないのか？』は、分からないのです。
しかし、これも先程のスタッフさんに聞いてみると、『あぁ、このお客さんは、こんなことを大切にされているので、これくらい来なければ満足されないからだと思います』とすんなり答えてもらえます。
＜例えば＞
『ｍ』の『年間利用金額』が分かっても、『お店を、どのように利用されているのか？』は分からないのです。
『割引きの時だけ利用されているのか？』、『１つ上のコースをいつも利用されているのか？』、この辺りが分かっているかどうかが大切になります。
過去のお客さんのデータは大切です。
しかし、目の前のお客さんの情報や将来のお客さんの情報は、もっと大切になります。
過去だけを見ていては、そのうち何も見えなくなってしまうかもしれませんよ。
ご注意を！
最後まで読んでいただきありがとうございました。
伊丹芳則