ネット通販の顧客分析の手法について

ネット通販の顧客分析の手法について

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From:通販プロデューサー西村公児
大阪の実家にて

データマイニングでよく用いられる手法のうち、
優良顧客の抽出の重要性についてお話をしたいと思います。

デシル分析、RFM分析は、何を買ったかはデータ定義しない
顧客分析手法です。

本題

大学の授業の中でも情報のABCDについては時間を割いて解説をするのですが、今回はGWの課題もあるので大学の予習の意味を込めてお話をいたします。

情報のABCDですが、
A:AI
B:ビッグデータ
C:クラウド
D:データマイニング

の頭文字を指します。

その中でも、データマイニングは、小売業の売上アップには欠かすことができません。

データマイニングの目的は、購買予測です。どの顧客が買ってくれそうかを予測し、効率的にその顧客にアプローチすることが求められます。

そのためには、顧客をKPI指数の基準で絞り込んで抽出する必要があります。

特定の属性による絞り込みは、データを抽出し仮説を立てる上でも重要です。

個人を特定することができるデータとして、あらかじめ顧客DBに登録してもらった会員データがネット通販の企業にはあります。

最も単純で簡単な絞り込みは属性を手がかりにした顧客の抽出です。

その昔、私が勤務していたカタログ通販会社は、メンズカタログとレディースカタログに分けて、男性にはメンズカタログを配布し、女性にはレディースカタログを配布していました。

当たり前といえば、当たり前ですよね。男性は男性が好む商品を、女性は女性が好む商品を購入する可能性が高いという仮説のもとに、購買予測をしているわけです。

また、年齢が分かっていれば、ヤングカタログやミセスカタログ、シニアカタログなどを送り分けることも可能でした。

この手法は、購買履歴がなくて登録データだけあれば用いることができます。

購買金額を軸に高度に分析する手法にデシル分析があります。デシルとは語源はラテン語で、「10等分」という意味です。

この語源からわかるように、全顧客を10等分してそこから有益な情報を得ようとする分析法と理解しておけばよいでしょう。

やり方は、エクセルでも十分可能です。顧客を購入金額の多い順番に並べ替えます。仮に顧客数が1,000人の場合、10分の1なので上位から100人ずつデシル1からデシル10までのグループ化します。

各グループの購入金額の合計を出して、データの性質を知ります。

1,000人全体の購入金額合計に対して、10のグループそれぞれの購入金額が何パーセントになるかを計算します。

上位から累積でどの程度の比率を占めるかの、累積購入金額比率を算出します。

2:8の法則が一般的に知られていますが、これはまさに、デシル分析によってできたのです。

通販の分析には、時間軸が必要になります。デシル分析には、売上金額と顧客数の関係なのでこの中には、時間軸は存在しません。

売上データに時間軸を加味した分析手法がRFM分析になります。

RFM分析とは、
・Recency (直近)
・Frequency (回数&頻度)
・Monetary (購入金額)

の3つの指標で顧客を並べ替えます。

顧客をグループ化した上で、それぞれのグループの性質を知り、通販マーケティング施策を講じる手法です。

直近という概念が入っているので、デシル分析では表現できなかった最終購入日付を基準に分解します。

・Recency(リセンシー):最新購買日
最近購入した顧客のほうが何年も前に購入した顧客よりよい顧客と考えます。

・Frequency(フリークエンシー):購買頻度
どの程度頻繁に購入してくれたかを判断材料とします。

・Monetary(マネタリー):購買金額
顧客の購入金額の合計で、この金額が大きいほど良い顧客と考えます。

RFM分析については、通販業界でよく言われている解釈も共有します。

・R値が高い顧客ほど将来の収益に貢献する可能性が高い
・R値が低ければF値やM値が高くても他社に奪われ離反している可能性が高い
・R値が同じならFが高いほど相関係数が高く、常連顧客になる
・R値が同じならF値が高いほど購買力がある顧客になる
・R値やF値が高くてもM値が少ない顧客は購買力が低い
・F値が低くM値が高い顧客はR値の高い方が良い顧客になる
・F値が上がらないか下がっている顧客は他社に奪われている可能性が高い

いずれにしても、RFMすべてが低い顧客は顧客の育成プログラムから切り捨てることも検討する必要があります。

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ABOUTこの記事をかいた人

西村公児

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。