ところで、購買データ分析はしましたか？

お店として長くお付き合いしていただきたいお客様はどの層なのか、分析データをながめながら、じっくり販促戦略を考えると良いアイデアがうかんでくるものです。

購買データがあるなら、やっぱり分析してみるべきですよね。

ある小売店で、年数回にわたって会員あてのキャンペーンDMを数万枚発送しています。

他にチラシも配布しており、合わせて年間で30百万円近くの販促費を使っています。

たしかに販促策を打つと来客が確実に増えて、売上も増加するのが認められるのですが、効果測定がなされていません。

そこで、まずは一回で200万円かけているDMの反応について分析することにしました。

一定期間の会員購買データを使ってRF分析とデシル分析で離脱者層を特定。離反者層の分析を進めると、チラシ特売の時に来店されて会員になった方が多いことがわかりました。

ちなみに、RF分析とは最終購買時期の近さと、購買頻度の高さの2軸で顧客をグループ化する分析方法です。最近も来店してくれていて、なおかつ何度もお店に来ていただけるお客様はありがたいお客様ですという考え方で層別します。

デシル分析は一定期間の購入金額が多い順に並べて10等分に層別する方法です。

その後のキャンペーンで離反者層の購入金額を追ってみたところ、ほとんど購入実績がないことが判明。

この層へのDM発送を控えるだけで、なんと年間500万円ほど販促費を削減できそうです！！

発送をやめるだけでなく、常連層やリピーター層に対してサービスを手厚くするために、店頭で実施しているある施策を充実させるという前向きな議論もできました。これも購買データを分析したからできたことです。

DMを出したら、かならず結果を分析することにしましょう！