小売業でマーケティング活動をする場合、
KPIツリーをどう設計するか
まず考えるのは、売上を因数分解して
売上=客数×客単価
となる
もし、IDデータがあるならさらに分解して
売上=(ユニークユーザー×来店回数)×(平均商品単価×平均商品購入点数)
などとなる
では、NPSや満足度のような情緒的価値を
KPIツリーに加味するにはどうすればよいのか
アンケート調査回答者と購買データがIDで紐づいていれば、設計しやすい
でも、紐づいていない場合は
回帰分析などで情緒的価値と購買行動の関係に
定量的な意味を仮定する必要がある
ここが、企業によって独自性が出るところ
優良顧客の定義が異なるので、どんな顧客を増やすべきかを仮定して検証を繰り返す必要がある
この因子を高めればKPIツリーを辿って売上が上がる、
という構造が可視化できる
いままでは人がやっているけど、
数理に強い生成AIであれば、ローデータから
現状データとして最適なKPIツリーを作ってくれるかもしれない
もうそんな取り組みはありそうな気がする
MouseandMan