顧客データを活用する。顧客管理は経営の要だと感じる。

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顧客データの活用の仕方が分からない。
顧客管理の仕方が分からない。

この問いに対して、既存のクライアント様から問い合わせが結構あります。

この問いに対しては非常に難しいですし、考え方によっては非常にナイーブな問題ですよね。
繊細さを要する所?だったりもします。

顧客データを活用するのに、パターンは沢山あった事に越した事はない。

例えば、顧客データをどのように管理するのか?を考えた際

FBグループと言うオンライン上の一部制限を設けているが、お客様同士がコミュニケーションが取れる管理を設けたとする。

これだけでは私としては非常に危険だと思う。

何故ならば、ライバル会社からの内偵が潜んでいる可能性があるから。
または同じ業種の人がお客様の知人で、○○はこういう事をしているよ?と話し、ご丁寧にライバルと分かっていながら、知人から説明され、招待をし、参加される事もあるので。

では、どうするか?
オープンなコミュニケーションの場は一つとしてはありだと思います。
また、運用も投稿やコメントに十分に気をつけている事、また定期的に投稿をする事で、運営や運用は可能となるケースが多いですね。

もう一つ、LINEなどのプライベートつまり、1対1でのやり取りやコミュニケーションがとれる場も絶対に一つは持っておくべきです。
面倒な作業にはなるかもしれないし、1対1と言う、会社が大きければ大きい程、億劫な作業ではあるが、この面倒さ、繊細さが顧客データ活用に対しては非常に重要なのではないか?と思います。

新規獲得の労力とコスト

現在ではネットに広告を出稿されている会社は非常に多く、新規一件あたりのコストを計算する術もはっきりとネットに現れており、獲得コストが非常に容易に計算が出来ます。

但し、新規獲得に注意をしすぎるのは危険。

0→1が新規、1→2が既存の振り分け

0の状態は何もない。何も関係性がない状態と言う定義をするならば、0→1が新規獲得が出来たこと。

1回来店1回当店のサービスをご利用頂いた方。
この1回で止まっている方はどれくらいいるだろうか?と考えます。

このデータを取るだけでも全然違います。

1で止まっているのを2にするのが顧客データの活用結果の指標

顧客データと言うのはいわゆる自社内でのビッグデータです。
様々なデータがある中で、どこに着目するべきか?で1度迷います。

そして、表示されている数値に対して、どのような施策を用い、どのような結果にする事が可能なのか?を見るのが、データ分析の面白い所。

そして、経験上の話で恐縮であるが、1から2に動いたお客様は、リピート化します。

2~10までは0→1、1→2に持っていくまでの労力を考えれば、全く労力を要せず、リピート化してくれます。

何故ならば、コミュニケーションが取れているからだと思うんです。

コミュニケーションの必要性、距離感のずれ

0→1の局面で想定できる事は、お互い腹の中を探り合っている状態なのか?と思います。
1で止まっている場合は、コミュニケーションが取れてはいたが、時間の経過と共にお客様自身、忘れてしまっている。
または時間の経過で、勝手に思われている事だが、気まずさが出ている。だから、また新しい所を探そう。と思う。

これはあくまでもケースバイケースであり、全てがそうであるとは思ってはいないが、こういうケースがやはり多いと感じます。

だからこそのデータを活用する。

業種によって様々ですが、まずはパターン訳をしていく

まずはパターン訳ですね。

  • 主婦層なのか?
  • 年齢で分けるのか?
  • 富裕層、中間層なども対象。

年齢層が高めの場合、LINEではなくメール
HPサイトではなく、新聞、折込ちらし
等、アプローチ方法が変わってきますよね!

パターン訳をし、細分化していく。
そうすることによって、DM、ダイレクトメールが、ハガキなのか、それともメールなのか?どちらが有効なのか?

まさにA、Bテストのアナログ版とデジタル版で試すような感じです。

この結果に対して、PDCAサイクルでぐるぐると回して見ます。

1回の結果に対して、レスポンスのパーセンテージを取得し、何回もやって、パーセンテージは上がる事が可能なのか?
それともこの数値と言うのはデフォルトとして、設定しても良いのか?と言うのを施策を行った後は見ていきます。

一番危険なのが固定概念

一番危険なのが、固定概念です。
この年齢幅だし、きっとこうだろう!って言うのが一番危ない。

数値は感情もなく、自分勝手に+から-に変わったりなんかはしません。
動かない絶対値として、値が出ます。
この値をどう処理するのか?と言う際に、感情を持った人間が処理します。

これがやっかいなんですね。

どう処理するか?と言うのはその処理する人に全てかかってきます。
なので、処理する方々は固定概念は持たず、多角方面的に物事を俯瞰し見ることが必須です。

人に相談する事も大事でしょうし、何回も試して、確定していく用心さも良いでしょうね。

しかし、このデータ分析が自分の読み通りに走ったときの感動は、全て責任がかかってきたプレッシャー全てを歓喜と言う形で返ってきます。

顧客データを活用するのまとめ

  • 現在どのようなデータが揃っているのかをまず見る。
  • 0-1で止まっている顧客様に着目する。
  • 分類分けを行う。
  • 分類分け後の施策に対しての結果、値を集計する。
  • 数種類施策を試した後、PDCAサイクルでぐるぐると回転させる。
  • 自分の考えが偏っていないかを確認する。
  • 1-2までに行った数が増えたら、施策成功!
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