顧客セグメントはRFMのみの購入基軸で分けるだけでは不十分。

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From:通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて

顧客リストをランク別に分ける
ことが最初の第一歩です。

通販業界ではランク別に分けることが
一般的ですが、そのほとんどがRFM別の
区分が多いです。

つまり、
購入してくれた金額(M)は、
Monetaryと言われており、購買履歴から
購買金額の総額を計算して、グループ分けをします。
総金額が大きいほど良い顧客だと言われています。

回数(F)は、
Frequencyと言われており、購入頻度から
グループ分けをするもので、
購入頻度が高い顧客ほど良い顧客だと言われています。

直近いつ購入してくれたか?(R)は、
Recencyと言われており、顧客の購入データのうち、
購入日時からその顧客が最後に
商品を購入したのはいつかを抽出する方法です。

しかしながら、購入の事実を追うだけでは、
顧客の心理が追えず、カスタマーサクセスが
描けないという欠点があります。

事前期待>事後評価:不満その結果、クレームへ
事前期待=事後評価:満足その結果、リピートへ
事前期待<事後評価:感動その結果、クチコミへ

この心理を見極めるためには、このような
質問ができます。

【〇〇に対する好感度について教えて下さい】
・人に紹介するほど大好き
・大好き
・好き
・まあまあ好き
・好きでも嫌いでもない
・あまり好きではない
・実は好きではない
です。

この顧客心理を探る質問と
RFMの組み合わせによって

セグメント分けすることで
その後のヒアリングや座談会が
やりやすくなります。

具体的には、
【顧客のご利用頻度】
・利用したことがない
・相談したことがある
・モニターを購入したことがある
・本製品を1回購入したことがある
・本製品を2回購入したことがある
・本製品を3回以上購入したことがある

そして、この2つの質問の掛け算によって
セグメントする方法をお勧めします。

【顧客のご利用頻度】と
【〇〇に対する好感度について教えて下さい】
をマトリクスにしてセグメントを切っていきます。

一般的に言われている顧客セグメントは、
対象となる顧客を傾向ごとに分けたグループを指します。

性別・年齢層・居住地域や行動を分類することを
顧客セグメンテーションと呼んでいますが、
具体的なアクションにつなげるのが難しいです。

心理を軸にした顧客セグメント設定をすることで、
適切に価値が届いているか否かを
判断することが可能となります。

この中で
本製品を3回以上購入したことがある
と人に紹介するほど大好き・大好きを

ファーストカテゴリーとして顧客を育成
することをお勧めします。

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ABOUTこの記事をかいた人

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。