Customer Relationship Management 顧客分析　事例

顧客分析は多くの企業が実践しています。しかし、顧客分析はRFM分析、デシル分析と考えていませんか？単にメールを配信したり、DMアプローチを実施するための抽出分析だけと捉えると休眠顧客を創出し続けてしまいます。

運用不足企業の特徴とは？

• RFM分析を行い、明確に顧客をセグメントしています。
  
• デシル分析で年間マネタリーの上位顧客のシェアは把握している。
  
• ユーザーモニターで傾向は把握している
  
  

とお答えになる企業が大半ですが、RFM分析は効率の悪い顧客セグメントに対し、マーケティングコストを削減する＝接触やアプローチを行わない、という効率重視に利用されているケースが大半です。これでは休眠顧客を生み続け、新規顧客を獲得し続けるための宣伝費を効率化できません。デシル分析もトップ20%の顧客は常に入れ替わっていますから顧客単位に落とさないと実践施策の役に立ちません。

ユーザーモニターは、サンプリングアンケートと合わせて初めてソリューションが理解できますので単体ではマーケターの恣意が盛り込まれて本来の意味合いを見出せません。

何故、運用不足なのでしょうか？

多くは、マーケティング部門の組織やスキルにかかわるところが大きいのですが、顧客一人一人に分解し、それらの顧客の三年間の趨勢や動きのデーターを把握してクラスター化、モデリングなどを行っていないためです。

図のように、効率の悪い顧客は多く存在し、そこを切り捨ててしまうと大量の休眠ユーザーを生み出すことになります。つまり、RFM分析、デシル分析は単に識別するだけの分析で顧客の「何故？」を把握できないのです。「何故？」を把握するにはデータマイニングの技術を活用しなければなりません。

顧客分析を正しく課題解決として活用するには、あらゆる社内の定義を明確にすることから始めます。

• 顧客の定義
  
• 売上の定義
  
• 受注の定義　など
  
  

それら定義付けをマーケティング、営業、商品開発の各局面で使い分けていくことが重要になります。

1. 先ずは、基礎統計や非定型分析により各定義づけを行い
   
2. RFM分析、デシル分析、分散分析、商品カテゴリー分析、販促効果測定などにより、売上を構成する要素に関わる分析を行って、棚卸を行います。
   
3. マイニングの実施に入ります。
   

RFM分析やデシル分析、商品カテゴリー分析の結果から、上位化する顧客、休眠化する顧客が明確化しますが、「顧客の何故？」を導き出し、その「何故？」の理由をグルーピングする解析を行います。

多くの事例をみると結果的には、商品企画が上位顧客や休眠顧客を生み出しているケースが大半です。単にマーケティングや宣伝・販促などのマーケティング部門管轄以外の商品開発事業部や商品部にその要因が見つかります。

部門を越えて改善や開発要求を行わない限り、顧客分析結果は売上利益に結びつかなくなりますので、顧客分析は企業のマーケティング意図に反映されなくなってしまいます。

第三者としての外部が携わる理由は本来はそこにありますので、結果的には組織やスキルの問題に結びついてくるのが現状です。

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