通販プロデューサー西村公児のビジョン
単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
RFM分析はExcelでもできる
RFM分析は、最新購入日付、回数頻度、売上金額という3つの指標を用いて、
顧客セグメンテーションやマーケティング施策の最適化に役立つ分析手法です。
ツールを使用しなくてもExcelを用いてRFM分析を行うことは可能です。
手順1｜データの準備
また、データの準備
RFM分析に必要なデータをExcelに取り込みます。
具体的には、CSVファイルでダウンロードしたデータを顧客IDなどの顧客別に
仕分けをすることからスタートします。
エクスポートできれば時短になる
さらに、顧客IDや購入履歴などの受注情報を含むデータベースを
Excelにエクスポートすることができたら時短になります。
そして、その機能がない場合はダウンロードしたデータを個人情報を排除した形式で
顧客単位に並べ替えます。
手順2｜3つの指標の計算方法
なお、最新購入日付、回数頻度、売上金額の計算方法
RFM分析に必要な最新購入日付、回数頻度、売上金額
をExcelで計算します。
具体的には、以下のような計算式を用います。
・最新購入日付：直近の購入からの日数
・回数頻度：一定期間内（1年間）の購入回数
・受注金額：一定期間内（１年間）の購入金額
手順3｜スコアリング
加えて、スコアリング
最新購入日付、回数頻度、売上金額をデシル分析の10区分を5段階に分けます。
ちなみに、スコアリングの基準は、データの分布や目的に応じて設定します。
D2Cや通販の目安は、TOP1%の顧客層・TOP10%の顧客層・TOP20%の顧客層に分けて
基準値を検討していきます。
手順4｜RFMスコアの算出
RFMスコアの算出
最新購入日付、回数頻度、売上金額のスコアを組み合わせて、
RFMスコアを算出します。
RFMスコアは、最新購入日付、回数頻度、売上金額
のそれぞれのスコアを組み合わせた3桁の数字で表します。
具体的には、
５・４・３
５・５・５
などになります。
手順5｜セグメンテーション
セグメンテーション
RFMスコアに基づいて、顧客をセグメンテーションします。
例えば、R値が高く、F値の回数頻度が低く、
受注金額も低い顧客は
スリーパーセグメントとして分類することができます。
手順6｜分析結果の活用
また、分析結果の活用
RFM分析の結果をもとに、
顧客に対するマーケティング施策を考えます。
例えば、RFMスコアが高い顧客には
VIP会員特典を提供するなどの施策が考えられます。
さらに、以上が、Excelを用いたRFM分析の概要手順です。
新規依存から脱却する必要性
そして、新規獲得単価が年々アップをして新規獲得が厳しくなっています。
しかしながら、企業は年々成長し継続する必要があるため、
新規顧客に依存せずに成長デキルモデルを構築する必要があります。
LTV向上こそCRMの一番の目的
なお、そのモデルの第一歩は既存顧客のLTVの向上になります。
LTVを向上させることがCRMの一番の目的です。
そのためには、５つの手段があります。
1：獲得顧客数を増やす
2：平均購買単価を上げる
3：購買頻度を上げる
4：購買頻度を上げる
5：顧客獲得・維持コストを下げる
まとめ｜時系列で管理して変化を見る
加えて、これらの数値を時系列で管理し変化を見ることで
目的に沿っているか否かもわかります。
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事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
また、これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ステージごとの施策とKPIに抜け・漏れがある
さらに、ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
そして、これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
西村公児の活動・メディア掲載
企業ＨＰはこちら
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http://luce-consulting.com/
東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443
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