「CRMっていまいちどんな施策をしたらいいかわからない」という声をよく耳にしますが、実はそこに大きな落とし穴があります。リピート通販のCRMを上手く行えている企業には共通点があるのですが、それは「施策」にはなく「分析」にあったのです。本項では、その共通点である5つの課題の可視化方法を画像と共にご紹介します。
【Contents】
CRMの分析指標
通販CRMにおける分析指標は大きなカテゴリに区分すると単純化でき、そのカテゴリの中で成功企業は下記5つの指標を見ていることがわかりました。
① 顧客パラメータ
② LTV
③ F2転換
④ 回数別継続
⑤ 解約（離脱）理由
この5つは売上UPのための指標としては同一ですが、課題の可視化としての活用方法が異なり、
① 顧客パラメータ ⇒ 顧客分布の把握
② LTV ⇒ 施策影響の試算
③ F2転換 ⇒ 施策日数の選定
④ 回数別継続 ⇒ キャンペーンの継続効果の可視化
⑤ 解約（離脱）理由 ⇒ 施策内容の選定
となります。
詳細については次項より順を追って説明させていただきます。
① 顧客パラメータ
【顧客パラメータの把握方法】
RFM分析をご存知の方は多いかと思いますが、課題の可視化として、上記のようにまとめている企業様は少ないです。顧客は『新規・アクティブ・休眠』の3つに分類されますが、それぞれがどれくらいの割合なのかを細かく把握することが重要であり、この場合R軸の分布割合で判断します。
また、F軸で購入回数ごとの転換率を明らかにすることでF2転換率やF3転換率などもすぐに把握することが可能です。累計購入回数や累計購入金額を平均としてみることで、どの層を優良顧客とするのか、顧客の定義を決めることも可能になります。
この分布を主力商品ごとに行うことで、どの顧客群に施策を行っていけばいいかが明確になるのはもちろんのこと、その顧客群を細かく突き詰めていけばコミュニケーションツールやアプローチ方法が自然と選定されます。
② LTV
LTVは上記の表のように購買ステータスごとに管理すると全体LTVへの影響度合いがすぐに試算できるようになります。また、人数の記載をすれば箇所別の課題感がわかるので、その後の施策の反応率の目標が設置しやすくなります。総LTVよりも高い箇所、低い箇所においてそれぞれ施策の設計は異なります。この表では直定期のLTVが高くなっていますが、引き上げLTVの方が高くなるケースもあります。可視化することで自社の販売ルートにおける強みが明らかになるので、集客方法も見直すことが可能です。
③ F2転換
※横軸は経過日数
F2転換率は買い切りモデルでない限り、どこの通販会社でも重要とされる指標ですが、上記のようにF1からF2にかけての日数と累計の転換率を表すと、「いつまでにどれくらいF2転換率をあげる」という目標が明確になります。
商品特性によっても日数は前後しますが、全体の傾向としてこの日数が5日早まれば年間の売上は、約103％上昇します。休眠の定義ができていればそれまでの日数で施策試行するというリミットが設けられるのと、買い回りのタームが短くなることで単純にPDCAの回転が速くなるなどのメリットもあります。
④ 回数別継続
【回数別継続の把握方法】
回数別の継続率を見ると、季節要因やキャンペーン（オファー）の効果を長期的に追うことができます。この「キャンペーンの効果を長期的に可視化する」ことを行えている企業は少なく、可視化することによりCPO、CPAの運用からLTVの運用へ容易にステップアップすることができます。また同梱物などのキャンペーンも変化前と変化後とで効果を見極めることができるので、施策の費用対効果を合わせやすくすることが可能です。また、なんとなく「夏は売れない」と感じていても実際にそれが事実なのか、という確認ができるほか「夏は継続しにくい」など継続の観点で商材の特性を把握することが可能になります。
⑤ 解約（離脱）理由
【解約（離脱）理由の把握方法】
解約理由を回数ごとに管理することで継続させるための施策内容が固まります。この表の場合、在庫過多の理由で解約されている事がわかるので商品を余らせないような施策を設計します。回数ごとや月ごとに見ることで施策の効果がどれだけあったのかはもちろん、CRMのノウハウが溜まっていきます。また、商品の見直し・オファーの見直しなど様々な箇所で有効活用することができます。
まとめ
いかがでしたでしょうか。
この5つの指標を主力商品別や媒体別で行っていただくことで、自然と施策も細分化されます。施策の効果を最大化させるためにもCRMの本質としてまず、これらの分析を行っていただければ幸いです。
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