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
自宅のリビングにて
小さな会社のための
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本題へ
数値管理に必要なダッシュボードを作成する際には
最終系のイメージから逆算すると作成しやすいです。
例えば、顧客のクラスター分析をする場合
ダッシュボード構成としては、
5個のグループ(セグメント)分けた
既存顧客と離脱顧客で分割したクロス集計表
散布図は、縦軸を金額別
横軸を在籍期間別の分布にする
在籍期間=(初回購入日付から最終購入日付の差分)
顧客リストテーブル表
顧客ランク別明細
既存顧客と離脱客ごとに分割した
顧客別最終購入日別の顧客数グラフ
この4つで構成されてテーブルを
作成することで顧客のポートフォリオが見える化できます。
あとは、それぞれのグループを
分類するためのパラメータコントロールで
設定可能とすることで自社オリジナルになります。
顧客グループの考え方と分類基準を整理する
顧客グループの考え方および、分類基準は下記の通りです。
注意が必要なのは、分類基準は
一般的なものにこだわる必要はないということです。
自社の事業ドメインに合わせてむしろ
カスタマイズすべきだと考えます。
あなたも、積極的に自社独自の
勝ちパターンで分類基準を設計してみてください。
ただし、MECE(漏れ抜けがない)ように設計してください。
例ですが、基準で5グループに分けます。
(1)初回購入日から最終購入日までの期間(=在籍期間)を軸に考える
初回購入日から最終購入日までの日数の差:0
:初回客(=つまり1回しか購入していない客))
初回購入日から最終購入日までの日数の差:90日以内
:よちよち客(=90日以内に2回以上購入した客))
(2)さらに、購入金額基準を加える
a) 初回購入日から最終購入日までの日数の差:90日以上
&購入金額が70,000円未満
:コツコツ客
b) 初回購入日から最終購入日までの日数の差:90日以上210日未満
&購入金額が70,000円以上
:流行客
c)初回購入日から最終購入日までの日数の差:210日以上
&購入金額が70,000円以上
:優良顧客
(3)最終購入日から本日までの経過日数基準を加える
a) 最終購入日から本日までの日数の差:240日未満
:既存顧客
b) 最終購入日から本日までの日数の差:240日以上
:離脱客
F2転換商品・初回チャネル単位でのLTV最大化傾向
Tableau(タブロー)を使って、いつでも確実に
把握できる準備ができていると良いです。
(1)離脱客には帰ってこないそれなりの深い理由がある
(2)特に強いセグメントは何をやってもどんどん勝手に伸びていく
(3)現役優良客を徹底的に喜ばせると現役初回客が自然と増えることが多い
(4)スキルがもっとも問われるのは中長期的成長の鍵となるコツコツ客の育成
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ご興味をお持ちの方は、
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まずは、自社ECの「よくある間違い」
についてお読みください。
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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、
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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。
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