発信することで、小さな会社でも
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
小売業の変革を通販で実現する、
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【共創価値を科学的にする】こと
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あなたのビジョンと価値提供を
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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
顧客の購買履歴や行動パターンをベースにしたセグメンテーション、
およびLTV（顧客生涯価値）やリピート購入率を用いた
具体的な顧客プロファイルの詳細について解説します。
これらを詳しく理解することで、顧客理解を深め、
より最適なマーケティング戦略を立てることができます。
顧客の購買履歴や行動パターンをベースにしたセグメンテーションを最初に取り組みます。
1. 購買履歴によるセグメンテーション:
【購入による分類】
購入頻度:
・高頻度顧客: 定期的かつ頻繁に購入する顧客
・低頻度顧客: 不定期に購入する顧客
・新規顧客: 最近初めて購入した顧客
購入金額:
・高額購買顧客: 平均購入金額が高い顧客
・低額購買顧客: 平均購入金額が低い顧客
購入カテゴリ:
・特定カテゴリの製品を多く購入する顧客
・複数カテゴリで購入する多様化顧客
2. 行動パターンによるセグメンテーション:
ウェブサイト訪問頻度:
【購入者による分析】
・頻繁に訪問するが購入しない顧客
・少ない訪問数で多い購入をする顧客
閲覧履歴:
【未購入者によるデータ推移】
・特定の商品やサービスを繰り返し閲覧する顧客
・ランディングページやクーポンページをよく見る顧客
エンゲージメントレベル:
・メールマーケティングやSNS投稿に対して高い反応を示す顧客
・反応が低いが購買行動を起こす顧客
・LTV (顧客生涯価値) やリピート購入率に基づく顧客プロファイル
. LTVの定義と計算について
LTV (Customer Lifetime Value) とは、
顧客がビジネスにわたってもたらす総収益のことです。
具体的には、平均注文額、購入頻度、顧客のライフサイクルなどを考慮して計算します。
基本的なLTV計算式として
LTV = 平均注文額 × 購買頻度 × 顧客の平均ライフサイクル
2. リピート購入率の計算とその意義について
リピート購入がKPIになります。
一定期間内に再購入した顧客の割合を示します。
この指標は顧客の満足度や忠誠度を測定するのに非常に重要です。
基本的には1年間で通販や小売業は見ていきます。
リピート購入率の計算式もKPIです。
リピート購入率 = 再購入者数 ÷ 全体購入者数
60%以上が必達です。
3. 顧客プロファイルの種類:
高LTV顧客とは
これらの顧客は、長期間にわたって多くの収益をもたらす忠実な顧客です。
通常、高いエンゲージメントを維持し、高頻度のリピート購入をします。
デシル10に該当します。
低LTV顧客とは
単回購買や不定期に購入する顧客。これらの顧客は、マーケティングの努力が必要です。
通常は2回までになります。
3回以上から9回までが中LTV顧客層になります。
高リピート購入率顧客は
短期間内に何度も購入する顧客。
これらの顧客は高いエンゲージメントを持ち、特定の製品やサービスに非常に興味を持っています。
低リピート購入率顧客は
初回購入は行うが再購入をしない顧客。
このセグメントにはリマーケティングや改善策が必要です。
顧客プロファイルの応用として
マーケティングキャンペーンの最適化があります。
高LTV顧客に対してはロイヤルティプログラムや
専用サービスを提供し、さらなるエンゲージメントを高めます。
低LTV顧客には特別な割引やプロモーションを通じてリピート購入を促す。
パーソナライズされたコミュニケーションが決め手となります。
各セグメントごとに異なるメッセージングやオファーを送ることで、
顧客の興味と関心を引き出す。
このように、顧客の購買履歴や行動パターンを
ベースにしたセグメンテーションと、
LTVやリピート購入率を用いた顧客プロファイルの詳細な分析を行うことで、
自社のマーケティング戦略を高度にパーソナライズし、
顧客満足度とロイヤルティを向上させることができます。
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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、
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。
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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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