売上データから見える真実！初心者でもできる顧客分析3ステップ

田辺さん、顧客分析って聞くと、すごく難しそうなイメージがあるんですけど。統計とか、専門知識が必要なんじゃないですか？

全くそんなことはありません。最初にやるべきは、顧客を「最終購入日」と「購入回数」で4つのグループに分けるだけです。これを「簡易RFM分析」と言います。

4つに分けるだけで、何が見えてくるんですか？

まず「自社の売上がどのグループに依存しているか」が分かります。多くのビジネスでは、売上の60〜80%をAグループの優良顧客が生み出しています。ところが多くの事業者はDグループの新規獲得にばかり予算を使っている。これが非効率の原因なんです。

売上の大半を支えてくれているお客様に、もっと投資すべきってことですね。

その通りです。そしてCグループの休眠顧客は「過去にたくさん買ってくれた実績がある」ので、復帰する可能性が高い。ここにカムバッククーポンを送るだけで、かなりの売上回復が見込めます。

次にやるべきは、売上の「時間軸」分析です。月別、曜日別、時間帯別に売上を並べてみると、パターンが見えてきます。これもエクセルのピボットテーブルで簡単にできます。

曜日別の売上って、飲食店なら金土が高いのは想像つきますけど、それ以外にも発見があるんですか？

例えば「水曜日のランチだけ客単価が高い」とか「日曜日のディナーはファミリー層が多い」とか。こうしたパターンが見つかると、曜日ごとに異なるターゲットへの施策が打てるようになります。水曜ランチのビジネス層にはLINEでランチ限定メニューを配信、日曜ファミリー層にはキッズメニューの告知を送る、といった具合に。

同じお店でも曜日によってお客様が違うから、メッセージも変えるべきなんですね。全員に同じ配信をしていたらもったいないですね。

まさにそうです。ToolsBoxのセグメント配信を使えば、曜日ごとに異なるメッセージを自動で送り分けることができます。「毎週水曜12時にビジネス層タグのお客様にランチクーポンを配信」といった設定が、一度の設定で自動的に回り続けるんです。

3つ目のステップは何ですか？

客単価の分析です。具体的には「一緒に購入されることが多い商品の組み合わせ」を探します。スーパーでいう「ビールを買う人はおつまみも買う」というアレです。専門的には「バスケット分析」と言いますが、やることはシンプル。

エクセルで過去の注文データを並べて、「一緒に購入されている商品TOP5」を出すだけです。これが分かると、セット販売や「ついで買い」の提案ができるようになる。「この商品を買った人は、こちらもおすすめ」というレコメンドの元になるデータです。

ECサイトの「この商品を買った人はこちらも」って、こういうデータから来てるんですね。

そうです。これは実店舗でも使えます。例えば美容サロンで「カラーリングのお客様の70%がトリートメントも追加している」と分かったら、カラーリング予約のお客様にLINEで「セットでお得なトリートメント」の案内を自動送信する。これだけで客単価が15〜20%上がった事例もあります。

3つのステップは分かりました。でも、忙しい経営者がこれを続けるのって大変じゃないですか？

だからこそ「月1回、30分だけ」のルールを作ることが大切です。毎月1日に30分だけ時間を取って、先月のデータを確認する。最初は面倒でも、3ヶ月続ければ習慣になります。そして数字を見る習慣ができると、「勘」の精度も上がるんです。データと直感の両方が揃った経営者は強いですよ。

ToolsBoxを使っている場合、ダッシュボードで顧客数推移、配信反応率、売上データが自動集計されるので、エクセルで手動集計する手間も省けます。月1回ダッシュボードを眺めるだけで、3つのステップの分析が完了するんです。

自動で集計されるなら続けられそうですね。データを見るのが楽しくなりそうです。