眠っている顧客データを宝の山に！データ活用で売上を伸ばす実践テクニック

田辺さん、顧客データを活用しましょうって言われても、正直何から手をつければいいか分からないんです。

その悩みは非常に多いです。原因は明確で、「データを見る目的」が決まっていないからです。データは「何かに使えるかも」と思って貯めるものではなく、「この問いに答えるために」集めて分析するもの。まず「何を知りたいか？」を決めることが最初のステップです。

なるほど。目的なくデータを眺めても、何も見えてこないわけですね。

その通りです。では具体的に、どんな「問い」を立てれば売上に繋がるデータ活用ができるか、パターン別に見ていきましょう。

最初のパターンは何ですか？

まず最初にやるべきは、購入金額順に顧客をランキングすることです。多くのビジネスでは「パレートの法則」が当てはまり、上位20%の顧客が売上の80%を生み出しています。この上位20%が誰なのかを特定し、その人たちを大切にする施策を打つだけで、売上の土台が安定します。

具体的には、年間購入額トップ20%の顧客をリストアップし、彼らに共通する特徴を探ります。年齢層、購入頻度、好む商品カテゴリ、来店曜日——こうした共通点が見えると、「次のVIP顧客」になりそうな人を予測して先回りのアプローチができるようになります。

閑散時間帯のクーポンって面白いですね。暇な時間に売上を作れたら効率的ですもんね。

飲食店でよく使われる手法ですが、あらゆる業種に応用できます。ToolsBoxの配信予約機能を使えば、特定の時間帯に合わせたクーポン配信が可能です。例えば毎週水曜の12時に「本日14時〜16時限定で使えるクーポン」を配信する、といった設定ができます。

バスケット分析って何ですか？

「一緒に買われやすい商品の組み合わせ」を見つける分析です。スーパーの有名な事例で「おむつとビールが一緒に買われる」というのがありますが、自分のお店でも同じような法則が必ずあります。例えばアパレルなら「このトップスを買った人は、このパンツも一緒に買う確率が高い」といった組み合わせです。

あ、それアパレル時代に体感的には分かってました。「このワンピースにはこのカーディガンを提案すると高確率で買ってもらえる」みたいなのがあって。

それをデータで裏付けるのがバスケット分析です。感覚を数字で確認し、全スタッフが同じ提案ができるようにする。さらにToolsBoxでタグ機能を使えば、商品Aを購入した人に自動で「商品Bのご案内」をLINEで配信する、といった施策も可能です。

4つ目は、お客様がどのタイミングで離脱するかを特定する分析です。初回購入後に離脱する人が多いのか、3回目以降に離脱する人が多いのか——ここを把握することで、重点的にフォローすべきタイミングが見えてきます。

離脱のタイミングが分かれば、その直前にアプローチできますよね。

まさにそうです。例えば「初回購入から30日以内にリピートしない人は90%が離脱する」というデータが出たら、25日目にリマインドクーポンを配信するシナリオを組む。ToolsBoxのシナリオ配信で「初回購入から25日後にメッセージ配信」という自動化が設定できます。

アンケートってなかなか回答してもらえないイメージがありますけど、コツはありますか？

3つのコツがあります。まず回答のインセンティブを用意すること。「アンケート回答でクーポンプレゼント」が定番です。次にタイミングを選ぶこと。購入直後や来店直後が回答率が最も高い。最後にLINE上で完結させること。別サイトに飛ばすと離脱率が高いので、ToolsBoxのフォーム機能を使ってLINE内でアンケートを完結させるのがベストです。

平均値の落とし穴って怖いですね。数字って一見分かりやすいけど、見方を間違えると判断を誤りますよね。

おっしゃる通りです。だからこそデータは「傾向を掴む」ために使い、最終判断は現場の感覚も合わせて行うのが重要です。データと感覚の両方を大切にすることが、賢いデータ活用の姿勢です。