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本題へ
通販のデータベースマーケティングの基礎について共有します。
通販の成功の秘訣は、費用対効果を明らかにするRFM分析につきます。
通販ビジネスをされている経営者なら
覚えておくべき通販のデータベースマーケティングの基礎になります。
その通販RFM分析について共有します。
そもそも、通販RFM分析って何でしょうか？
読者の中にはすでに通販のRFMのことを知っているよ、
という経営者もたくさんいると思います。
知っている方は復習だと思って目を
通していただけたらうれしいです。
RFMとはそれぞれ以下の頭文字をとったものです。
・R：RECENCY（最終購入日付）
・F：FREQUENCY（累計購入回数）
・M：MONETARY（累計購入金額）
この3つを組み合わせて顧客の分析をする方法のことを指します。
それぞれ、
R…１年前に商品を買ってくださった顧客よりも、
半年前に商品を買ってくださった顧客のほうが、
購入する確率が高い
F…1年に1回しか購入してくれない顧客より、
3回購入してくれる顧客のほうが、
よりたくさん商品を買ってくれる可能性が高い
M…年間で、1万円しか使ってくれていない顧客よりも、
3万円使ってくれる顧客のほうが再購入率も高い
という考えからRFMはできています。
要するに、お客様は
・いつ商品を買って
・どのくらいの回数商品購入をしてくれていて
・どのくらいの金額を使ってくれているのか
というこれらの内容をデータベース
にして顧客の状態を明らかにしたものが
RFMです。
このRFMを実際に現場で使うときの注意点があります。
必要のないものを先にお伝えしておきます。
それは、Mになります。
私が上場企業の通販会社にいた時は、
RFMのうちMは分析に入れていません。
理由は、マネタリーのMが
必要でないのかというと。
例えば、商品単価が1万円の商品があるとして、
A：累計購入回数が２回、累計購入金額が２万円
B：累計購入回数が５回、累計購入金額が５万円
という2つ顧客がいたとします。
会社にとってAとB、
どちらがより大切な顧客になるでしょうか。
本来的には、両方ですが、統計的には
違ってきます。
商品単価の金額は同じであっても、購入回数が異なります。
先ほどF値でお話をした通り、
購入２回のお客さまよりは
５回購入のお客さまのほうが、
次回購入してくれる確率が高まるわけです。
購入金額は商品を購入する数によって
かわりますが、購入回数は何個買おうがカウントは１です。
つまり、金額を見なくても
回数をみておけば、十分な分析ができる、というわけです。
月によっては２回３回と商品を購入が
されているケースがあります。
使用頻度の高い日常品であれば、
同月内で複数回購入の確率があがります。
しかし、同様に20％から30％の確度で
健康食品や化粧品も同月内に
複数回購入する確率を上げる必要があります。
あくまで通販のRFM分析を使う場合、
R値とF値の掛け算で分析する必要があります。
RFの目的は大きなくくりでいうと、
どのお客さまがどれだけの売上貢献を
してくれているのかを明確にすることです。
既存のお客さまに対して
ステップメールやDMやアウトバウンド
という顧客接点を蜜にしないと、
F値やR値があがってきません。
売上規模の大きな大手通販の会社は、
ある特定の既存チャネルだけに依存せず、
複数の既存販促チャネル、オムニチャネルを使って
顧客のフォローをしています。
通販ビジネスが順調に推移して顧客数が増えてきた場合、
ただやみくもに全件対象でフォローをしても、
金額とマンパワーがとてもかかります。
費用対効果という点で確実にかけた
コストに合わなくなってきます。
だからこそ、どのお客さまが
売上貢献してくれているのかを
明確にすることが大切です。
そのためには、
・顧客の区分を分ける
・区分された顧客別のフォローをする
という視点が重要になってきます。