今回は、顧客プロファイルによる比較についてお伝えしたいと思います。
仮に
・上得意客
・常連客
・浮動客
・バーゲンハンター
・間に合わせ客
数値からも見て取れる通り、
上から順に売上金額の貢献度が下がってきています。
いかに上のランクに顧客を持っていかなければならないか
数字で実証されています。
こうした客観的データを基に貴店の顧客をランク分けしてみるのも
良いのではないでしょうか。
次回は、お買上価格レンジ別移動合計についてお伝えしたいと思います。
今回は、データでみるデシル分析6社例をお伝えしたいと思います。
今回、例としてA～F社のデータを用意しました。
上位３０％の顧客データを見てみると
一番低い会社でも売上構成比は６２．６％を超えています。
このデータからも分かるように、いかに上位３０％の顧客が
売上に貢献しているかが分かりますね。
逆にボトム５０％の顧客の売上構成比は、
８～１８％とあまり貢献していないことが分かります。
下位１０％に至っては売上構成比が１％以下と
全く売上に貢献していないことが分かりますね。
こうしたデータを収集し、営業戦略を練ることが
今の小売業には必要になってきているのではないでしょうか。
次回は、顧客プロファイルによる比較についてお伝えしたいと思います。
今回はFSPについてお伝えしたいと思います。
FSPとは、
Frequent Shoppers Program（フリークエント・ショッパーズ・プログラム）の略で、
ポイントカードやサービス提供カードといった顧客カードを発行して
顧客ひとりひとりの購買データをとらえながら、
顧客を購入金額や来店頻度によって選別し、
セグメント別にサービスや特典を変えることによって
個々の顧客に最も適したサービスを提供し、
かつ効率的な販売戦略を展開して、
優良固定客の維持・拡大を図るマーケティング手法です。
図でもあるように
各企業はセグメント別に特典を変えている事がわかりますね。
次回は、データでみるデシル分析6社例をお伝えしたいと思います。