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Q0338.離れていったお客さまを呼び戻し、またお得意さまになってもらうのによい方法はありませんか?
駅前でスーパーを経営しています。最近は大手の店舗が近隣に出店したため、客数が大きく減少しています。客数を維持・向上させる方法などありましたら、教えてください。

顧客を増加させる方向性としては、既存顧客の来店回数を増加させる、新規顧客を獲得するがあります。既存顧客の来店回数を増加させる方が、コストはかかりません。具体的な手法には「会員カード」による顧客の囲い込みや「DM」の科学的な活用などがあります。

Q03382016年3月16日

テーマ:宣伝・販促

売上の構成としては、「客数×客単価」になります。客数を2つに分けると、既存の顧客と新規の顧客に分かれますので、それぞれに対応させた販売促進を検討する必要があります。一般的には、新規の顧客を獲得するよりも、既存顧客の来店回数を増加させる方が、販売促進コストは少ないと言えます。既存顧客の来店回数を増加させる「会員カード」、「DM」の販売促進手法を説明していきます。

<客数増加の方向性>

(1)既存顧客の来店回数を増加させる

「会員カード」、「DM」などの販売促進があります。

(2)新規顧客を獲得する

「チラシ」などの販売促進があります。

【会員カード】

固定客化によるリピート率の向上の一つに、会員カードを発行して販売促進を行う手法があります。多くの企業で行われており、顧客を自店に取り込む仕組みを構築します。週に2回来店する顧客に、3回来店してもらいましょう。会員カードの活用例には、次のようなものがありますので、参考にしてください。

(1)スタンプ型

1,000円購買するごとにスタンプを1個押して、20個たまると顧客が500円の商品券として使用できる、または景品と交換するなどの仕組みです。スタンプを貯めることにより、来店意欲が高まるなどの効果があります。また、仮に800円の買い物ならば、あと200円以上購入してスタンプを1個獲得しようという購買心理が働き、客単価の向上にも繋がります。紙のカードで十分なため、コストがあまりかかりません。

(2)ポイント型

顧客が購買するごとにポイントを付与し、ポイントの累計が高い顧客には高いインセンティブを与えるなど、優良顧客に高いサービスを提供する仕組みがあります。POSシステムと連動して購買データを分析することによって、どの顧客が優良顧客なのかを判断することが可能となり、次のような活用例がありますので、参考にしてください。

  • 購買データをもとに、個別に販売促進が可能です。ワインを多く購買する顧客には、ワインフェアのDM送付を行うなど。
  • 優良顧客に対しては、食事会などのイベントを開催することで、ストアロイヤルティを高めることができます。優良顧客の口コミで、新規顧客が増加することもあります。
  • 優良顧客に対しては、高い割引率とすることで、顧客の囲い込みが可能となります。また、目玉商品狙いの顧客が減少していきますので、利益率が向上します(例:プラチナ会員10%引き、ゴールド会員5%引き、シルバー会員2%引き)。

このようなやり方は、利益率の高い顧客の固定客化が実現可能です。自社から離れられないような囲い込み戦略と言えるでしょう。

また、ポイントカードシステムの場合には、カードリーダーなどの端末と磁気カード(通常数百回書き換え可能)などを用意する必要があります。

<POSシステムと会員カードを連動させた場合の効果>

  • 自社の顧客情報を的確に把握することができ、顧客ニーズに適合した品揃えが可能となります。
  • 顧客データ(購買商品、利用回数、年齢、地域)などのデータを分析することにより、効率的な販売促進ができます。

【DM】

一般的に、チラシよりも、DM(ダイレクトメール)による販売促進の方がレスポンス率(200人に出して20人来店すれば10%)は高いと言えます。また、レスポンス率を高めるためには、顧客リストの「あいうえお順」、もしくは「ランダム」にリストアップするよりは、何らかの科学的手法を活用して送付顧客を選択した方が、来店客数と客単価が向上すると言えます。科学的に行うセグメント手法に、RFM分析がありますので、参考にしてください。

自社の顧客データをセグメント分けする手法に、RFM分析があります。RFM分析を活用することで、レスポンス率の高い顧客へのDM発送などが可能となります。RFM分析の3つの項目は、次のようになります。

(1)Recency:最新購買日

顧客が最後に商品を購入した日を判断材料とします。購入日が近い顧客に高いポイントを付けます。

(2)Frequency:購買頻度

顧客がどの程度頻繁に来店しているのかを判断材料とします。購買頻度の高い顧客に高いポイントを付けます。

(3)Monetary:購買金額

一定期間の購買金額の累計を判断材料とします。累計購買金額の高い顧客に、高いポイントをつけます。

上記のような3つの項目にポイントを付け、合計ポイントによりAランク、Bランク、Cランクなどに顧客を分類する手法になります(表1)。

表1 RFM分析 セグメント分け例
Cランク Bランク Aランク
0~699ポイント 700~999ポイント 1,000ポイント以上

たとえば、自社の会員データ10,000人をAランク、Bランク、Cランクにセグメント分けを行い、Aランクの顧客には、一般セールと優待セールのDMを郵送し、Bランクの顧客には一般セールのみDMを郵送し、Cランクの顧客にはDMを送らないなど、販売促進を効果的に行うために活用します。RFM分析は、1つの手法になりますので、自社の特性に合わせて項目を変更してうまく活用してください。

上記のように「POS」、「会員カード」、「DM」などを効果的に活用することで、自店の客数を向上させてください。

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