CRM施策を実施する前に必ず顧客分析を行います。
単にメールやLINEのシナリオを組んだだけでは
施策にはなりません。
CRM施策のアクションを行ったのであれば
その効果検証とKPIとの差異の判断をします。
施策の効果を何となくにせず
どこが良くてどこを改善すべきなのか？
が分かれば圧倒的に改善のPDCAを回しやすくなります。
例えば、定期購入者の3回目のお客様へ
のフォローを行ったとします。
その場合、フォローを実施した母数と
フォローを実施しなかった母集団の比較は必須になります。
マーケティング的にはABテストと呼びます。
継続率がどれだけ伸びたのか？
お客様の解約理由がどれだけ改善されているのか？
などを数値化してみていきます。
クロスセル施策を行った商品の
併売率はどれだけ上がっているのか？
これらの数値を測定し改善率の悪い箇所から
ABテストやシナリオの見直しを行います。
これらの施策はCRMに限った
特別なものではありません。
しかしながら、既存顧客のフォローは新規より
威力が発揮します。
新規獲得におけるマーケティングや、
自社商品の見直し、お客様対応の改善など
ネット通販やD2C通販に必要な業務に
おいて全て共通のものといえます。
CRMにおいては自社の購買データを
分析しないと改善のポイントが分かりにくいため
手が付けにくいという事実が存在しています。
自社CRMの改善のポイントが分かりにくい場合には、
CRMに強いパートナーや人材の確保が必要となります。
またそれらを手軽に行う専門ツールも
効果的と言えるでしょう。
成長しているネット通販やD2C通販ほど
CRMに取り組んでいます。
北の達人コーポレーション様はその代表企業で
必ず専門の人材や優秀な外部パートナーがいます。
CRM施策を行った事例を紹介します。
実際にCRM施策を行った事例は数多く、
既にさまざまな企業が分析をしています。
そのなかには成功した事例を持つ企業も多く
今後CRMを導入する場合には参考にすることが可能です。
フォローの電話を入れることでLTV80万円の顧客が休眠から
復活した事例があります。
この成功事例には特徴があります。
参考にできる要素を多数見つけることが可能です。
どのような数値を確認したのかを共有いたします。
まずは、顧客別の購入回数別の最新購入日付け別に
データを抽出します。
そして、購入回数の多い順の降順で生データを並べ替えます。
その後、R値である最新購入日付けの期間が空いている
顧客から個別に対応していきます。
エクセルデータを通して個別にアクションを
起こしている顧客の購買情報をデータ化して、
RFM分析して、マーケティング施策に
活かすことを目的としました。