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Q0363.お客さまを囲い込んで低価格商品に勝つための方法を教えてください。
贈答用の果物を中心とした高級食材の小売店を、セルフと対面の両方で営んでいます。中元歳暮時期には地元の固定客のご来店が増えるのですが、駅前立地なのでOLさんなどの一見客が売上の50%以上です。地域にチラシも配っていますが、普段はスーパーなどの低価格商品に勝てません。ご来店になるお客さまを「囲い込み」して、固定客にしたいのですが、どうすればよいのでしょうか。

会員カードシステム導入により、RFM分析を行いましょう。上得意を大切にして増収増益を図るFSPや、分析結果を品揃えなどに活用することによって、顧客のロイヤルティを高めましょう。

Q03632016年3月17日

テーマ:宣伝・販促

あなたのお店は、チラシをみて買いに来るお客さまが圧倒的に少ないことが想像されます。ということは、チラシ広告の効果が相対的に低いということです。

チラシを撒かなくてもご来店になる一見のお客さまが多いのでしたら、その顧客層を固定客にしたいですね。固定化が図れていないのは、厳しいことを言えば、お客さまにとって2度目に来店する魅力が不足しているのではありませんか。

チラシの予算を使って、来店するお客さまがあなたのお店の魅力を感じて固定客になるような施策を考えてみましょう。

【お得意さまほど高いポイントを付ける】

顧客固定化戦略では、大勢のなかに何人あなたのお店のお客さまがいるかという「市場シェア」ではなく、1人のお客さまがライバル店ではなく、あなたのお店にどれくらい来店するかという「カスタマーシェア」が重要です。

お客さまにとって、あなたのお店で買えば買うほどメリットがあるから、果物はあなたのお店で買うことにしようと思うような商品やサービスを提供する必要があるわけですね。

これを実現するためには、磁気データを読み込める会員カードとPOSデータを使って、顧客の購買履歴データを分析するシステムが有効です。

購買履歴データを分析する尺度の一つでRFM分析と呼ばれるものをご紹介しましょう。これは、個々の顧客の購買履歴から、最新購買歴(Recency)、購買頻度(Frequency)、購買金額(Monetary)の要素を抽出し、お客さまが「買えば買うほど」、つまり頻繁に高額で購入を継続するお店にとって優良なお得意さまであるほど、高いポイントが付くように換算するものです。

次の評価ポイント例で分かるように、個々のお客さまのポイントは算出する都度変化し、当然ポイントが低下することもありますので、何年経っても累積したポイントが減ることのない通常のポイントカードとは仕組みが違います(表1)。

表1 RFMの評価ポイント例
最新購入日(Recency) 1ヵ月以内 30P
3ヵ月以内 25P
6ヵ月以内 20P
1年以内 10P
2年以内 5P
購買頻度(Frequency) 1年以内の購入回数 @3P
(最高30P)  
購買金額(Monetary) 2年以内の購入金額の1% @1P
(最高30P)  
R/F/Mのウェイト R:3 300P満点で算出
F:4
M:3

この分析結果の活用方法として、まず、点数の高いお客さまには重点的なプロモーションを行うことによって、販売効果を高めることを考えましょう。たとえば、次のようなインセンティブの提供が考えられます。

  1. 購入時のポイントに応じた率で即時割引を実施
  2. ポイントに応じて商品券やオリジナルギフトをプレゼント
  3. 提携他社のギフトやサービスをプレゼント(例:隣の喫茶店のコーヒーチケット)

提携他社については、もちろん相手方にも同様のプログラムがあって、顧客の相互紹介につなげることが大事です。

お客様に「この店でちょくちょく買うようにするとお得なんだ」という意識が徐々に浸透すれば、固定客化が期待できるのではないでしょうか。

このような、購入頻度に重点をおいて、よりよいお客さまにはよりよいサービスを提供する手法をFSP(Frequent Shoppers Program)と呼びます。「二八の原則」つまり20%のヘビーユーザーが売上の80%を占めるという経験則から、上得意を大切にすることによって増収増益を図り、無駄なチラシ費用を節約するわけです。個々のお客さまのニーズに応えていくことを目指したワン・トゥ・ワン・マーケティングにつながるものです。

【REF分析を品揃えに反映させる】

RFM分析のもう一つの活用方法は、お店にとって大切なお得意さまが何を欲しているのか、という顧客別の売上動向を捕捉することによって、品揃えに反映させることです。

一握りの親密なお客さまとの会話から、売れ筋商品のヒントを得ることはあるでしょう。しかし、その人たちやあなたの感覚が間違っている可能性もあります。

RFM分析に基づいてポイント別に顧客をランク分けし、高ランクの顧客層のPOSデータの購買履歴から売れ筋、死に筋商品を見極めることや、それらの顧客層にDMなどによってアンケートを実施することによって、潜在している顧客ニーズを把握することが、より客観的で間違いの少ないマーケティングにつながるのではないでしょうか。

このような顧客データベースを活用したマーケティング活動を「データベースマーケティング」と呼ぶことがあります。

最後に、お客さまのロイヤルティを高めるために、お客さまに魅力を感じていただき、「あなたのことをよく知っていますよ」というメッセージを伝えるために、ぜひ励行していただきたいことをお伝えしましょう。

  1. 接客は個人名できちんと対応する
  2. お客さまの購買履歴や好みを知っている
  3. お客さまに合った専門的で有益な情報を提供できる
  4. アフターサービスも含めてファンになっていただく

回答者中小企業診断士 岩佐 大

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