本日もお忙しい中、
ご覧いただき
ありがとうございます。
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
銀座の事務所にて
突然ですが、あなたがもし、
通販事業をしていて、
『売上が伸びない、
だから集客に力を入れよう！』
そう考えたとしたら、
まずはこの【事実】を知ってから、
改めて集客を考えることを
おススメします。
良かれと思ってやったことが、
『利益が出なくなって会社を
潰してしまう』
・・・かも知れないからです。
通販ビジネスは、今や
7.5兆円の市場に膨れ上がり、
まだまだ右肩上がりを続けて行く
成長産業になっていますが、
——————-
・新規客の集客、獲得が難しい。
——————-
・ライバルとの価格の叩き合いに
なってしまい、利益が出づらい。
——————-
・リピート率が低くて、常に新規客の
獲得が大変だ。
——————-
・自動で売れる仕組みになって
いないから、手間がかかって
時間的な余裕が少ない。
——————-
・新しく事業を立ち上げたいが、
正しいやり方が分からない。
——————-
そういった悩みを抱える
通販会社や経営者が多いのも、
￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣
これまた事実です。
この悩みを打ち破るには、こちら。
http://investorsconnect.jp/lp/21962/965369/
本題へ
通販ビジネスのデータ分析の４ステップ
について共有したいと思います。
具体的にどんなやり方で、析を進めていけばよいでしょうか？
どんなビジネスも同様ですが、最初に仮説を立てることが重要です。
ステップ1：仮説を立てる
はじめに大事なポイントですが、
データを抽出する前に必ず仮説を立てる習慣を身に着けてください。
大学生にもビッグデータの活用の際には、
この仮説からスタートします。
例えば、1年以上の休眠顧客向けのDM費用対効果が
悪化しているので、ここをフォーカスする
といったことになります。
それならば、DMによるキャンペーンで、
1年以上の一定期間購入していない休眠顧客については、
費用の方が売上を上回って赤字になっている可能性があります、
と一歩踏み込んで、仮説を立案します。
具体的な声（クライアント様）で
イメージをしてもらいますね！
オフラインDMについて。
現在A5サイズが入る封筒などで
会員DMや新規ステップDMなどをやっていますが、
封筒や返信用の封筒が異形になってしまい、
コストを圧迫しています。
そこでB4サイズが入る封筒や、
A4サイズが入る封筒への変更を予定していますが、
A4サイズ（〇〇さんなど大手は軒並みこのサイズです）
だと大きくなり、反応率が悪くなったりする
可能性はありますでしょうか？
来年からA4サイズにして、
その時にはお客様に、より文字を大きくして
読みやすいように大きくしました、
という案内で進めようかと検討しています。
こんな事案からの仮説になります。
起こっている事象や想定している原因などを、
もう少しブレイクダウンし言語化できないか？
欠かさずに行いましょう。
ステップ2：必要なデータを定義する
ステップ１ができたら
浮かんだ仮説を検証するためには、
どのような数字をとる必要があるか？
を整理することが重要になります。
この場合は、過去1年以上経過の休眠顧客を抽出する
その上でＤＭを配布している実績
・レスポンス率
・平均購入単価と購入数
・Recency（最終購入からの月数）
・配布数
このように抽出して、平均発送費用と
比較すればよいと分かります。
ステップ3：システムからデータを抽出する
定まったデータを抽出するため、シンプレックスのような
顧客管理のデータベースにアクセスをして
抽出をお願いします。
たいていの通販会社は、財務会計や在庫管理などの
基幹システムと連携していたり、ＡＳＰカート
などと連携しているので抽出そのものは問題がないと
思いますが、注意事項としては、売上単位ではなく、
顧客単位にする必要があります。
キャンペーンからデータを取り出すなら
・R（最終購入日）
・F（累計購入回数）
・M（累計購入金額）
の顧客ＲＦＭを、それぞれ独立した項目として
顧客情報に紐づいてダウンロードできます。
顧客単位にDM送付前の最終購入日と
DMのレスポンス情報がエクセルシートに揃えば十分です。
ステップ4：数字集計をエクセルで実施する
私は、通販の会社員時代に使用していた
テラデータやSPSSなどの
高度なデータ解析ツールもあります。
しかし、一般的なRFM分析なら、
基本的にはエクセルで十分です。
加工してピボットテーブルで十分です。
ステップ４まで完了したら
データをもとに意思決定することが本当の
通販ビジネスの分析になります。
また、更に重要なのが分析を施策に反映することです。
ステップ1で立てた仮説が、データと合っているか？
などをデータにもとづいて確認していきます。
データにもとづいて施策の有効性を議論し、
その可否を意思決定していくのです。
・まずはデータベースから数字を出す
・エクセルで関数をいじってみる
と手を動かしてみるのもよいですが、
このように分析の全体設計図の像をあらかじめ
ステップとして理解しておくとスムーズに
通販ビジネスが加速していきます。
通販ビジネスの事例からみる効果的な活用法も
お話をしておきます。
ダイレクト通販マーケティングの現場では
どのように使われているのでしょうか？
このブログの読者にも多い化粧品や健康食品など
単品リピート通販では、今までの方程式が崩れて
いるので、事例を交えて見ていきましょう。
単品リピート通販では、Rと Fで十分です。
特に年商10億までの通販ビジネスは、
RFM分析のなかでも、レスポンスに最も影響を与える要素は
R（最終購入日）になります。
これこそ、効果実証済の傾向です。
大手通販の過去のデータから明らかになっています。
【追伸１】
通販専門のコンサルティングって何？
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
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。
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。
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。
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。
【追伸２】
・いわゆる定期縛りの規制
・楽天の商品画像ガイドラインの変更
など、通販業界ではこれまで成功パターンとして
当然のように行われてきた方法に規制がかかったり、
方法が使えなくなったりとまさに変化の時を迎えています。
これまでのやり方が通用しない時代に
どうやって事業を成長させていくか迷っている人も多いです。
通販事業をしている人に向けて、ルール激変の時代に
勝つための最新の通販成功ノウハウと最新の通販成功事例
を公開します。
単品リピート通販を行っている方はもちろん、
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