通販業界のLTVを最大化するCRM戦略 | 通販プロデューサー

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インターネット・ビジネス活用で重要なことは、
お客様になる可能性がある見込み客
とのグリップになります。



その見込み客からお客様に
どのように教育をしたらよいのか
わかりません、というコメントを頂きます。

単にステップメール??
ではありません。 笑

そんなあなたのお悩みを
よりきめ細かい通販業界の
ノウハウをメルマガでもご紹介いたします。

通販業界のLTVを最大化するCRM戦略は、
成功する通販の勝ちパターンになります。

その勝ちパターンを情報提供したいと思います。

通販やECの新規顧客獲得コストが上昇している中、
売上と利益を安定的に確保するにはリピート顧客を
増やすことが欠かすことができません。

だからこそ、リピート顧客を増やすには、
正しいCRM戦略を実行することが不可欠です。

その一方で、CRMを実行する方法がわからない
CRMツールを導入したが、成果が上がらないと
いった通販事業者さんの声をよく聞きます。


通販会社が売上と利益を最大化するには、
どのようなCRM戦略を描けば良いのか?

そのCRMの成功パターンを解説していきます。
多くの企業がCRMを実行できないのはなぜか?


既存顧客のLTVを向上させるために
CRMの重要性は高まっています。

CRMを活用して顧客1人1人のことを
理解することで絵を描くことが重要です。

CRMを正しく実行すれば、LTVが向上します。

その結果、通販の利益は着実に増えていくことが
お客様の事例で証明されています。

化粧品や健康食品などのリピート通販をはじめ、
アパレルや食品、雑貨などの通信販売においても、
新規顧客を獲得するために広告費を投じています。

当たり前ですが、既存顧客の売上で広告投資を
回収するのがビジネスモデルになります。

そのため、リピート顧客の人数が増えると
継続率が上がるほど利益は増えるのです。

しかし、実際はCRMに十分に取り組んでいる
通販会社は少ないからです。

その理由については4つの課題があります。

課題1 データを扱い切れない
課題2 顧客の動きを把握できない
課題3 業務過多で手が回らない
課題4 PDCAを回せない(人手不足・ノウハウの欠如)

【課題1】
データを扱い切れない
1つ目の課題は、膨大な量のデータを扱い切れないことです。
通販やECでは会員情報や行動ログ、商品データ、
購買実績など、さまざまなものがデジタルデータとして蓄積されます。

よって、優先すべきデータがわからないということがあります。

データを活用し切ればマーケティングの幅は広がるが、
データ量が膨大になりすぎて部分最適になって
扱い切れない弊害が発生します。

【課題2】
顧客の動きを把握できない
2つ目の課題は、顧客の動きを把握できないこと。
カスタマージャーニーが描けないことです。

更には、カスタマージャーニーが複雑化したことで、
通販会社は顧客の実態を捉えにくくなっているのもあります。

CRMで一番重要なのは、顧客について理解することです。
そのためには、まずは1人の顧客を1つのIDで管理する必要があります。

売上単位ではなく顧客単位にするということです。

【課題3】
業務過多で手が回らない
3つ目の課題は、現場スタッフが忙しすぎて
CRMの施策に手が回らないことです。

分析を手作業で行なっていると、それだけで1日が
終わってしまうため更に作業で追われてしまいます。

【課題4】
PDCAを回せない(人手不足・ノウハウの欠如)
4つ目の課題は、施策のPDCAサイクルを回せないことです。
主に人手不足やノウハウの欠如が原因になります。

多くの通販会社はデータを分析できないために顧客セグメントを作れません。

そして、担当者はデータ集計など単純作業に追われ、
本来やるべき業務に手が回らないのが実態です。

これが、通販会社がCRMを実行できない理由になっています。

CRMは
(1)顧客データと購買データを統合する
(2)顧客1人1人の動きを分析する
(3)顧客セグメントを設定する
(4)マーケティングシナリオを作成する
(5)シナリオのPDCAを回す

といった手順になります。
売上がまだ少ない時から顧客1人1人を
「見える化」し、コミュニケーションを図る癖をつけてください。

1人の顧客を1つのIDで管理することはエクセルでも可能です。

その上で、RFM分析などを行うことで、
昔は優良顧客だったのに、1年以上買っていない顧客の
人数や特定の商品を買っている属性や購買行動といった情報がわかります。

その上で販促施策を行うためには、
・セグメント(誰に)
・配信時期(いつ)
・クリエイティブ(何を)
・チャンネル(どのように届けるか)

を最適化することで効果を最大化することが可能です。