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Data Capital
For Retail
小売業界においてこれからの顧客戦略を
考える上での示唆を提供
既存顧客の過去の購買履歴を元に、
小売業界を代表とする非契約商材・サービスでは
算出が難しい顧客一人ひとりの『 CLV 』を予測します。
はじめに
自社・自店舗の顧客を
理解できていますか？
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どれぐらいの購買頻度・客単価ですか？
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お客さまの入れ替えサイクルはどの程度ですか？
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店舗を支えている優良顧客はどのような方ですか？
マーケティングが短期的で
ハイコストになっていないでしょうか？
商品やサービスのマーケティングの
積み上げで売上・利益を積み上げる
問題点
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顧客のアクション単位でコストがかかり、そのリターンもそのアクションでしか評価できないため、かなりコスパが悪く見える。
検証したい仮説
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人の買い方（頻度やタイミングなど）や買う商品は変えられるだろうか？
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変えられてもかなりの力（コスト）が必要ではないか？
優良顧客の判断が
主観的になっていないでしょうか？
中間指標とその独自の閾値による定義
問題点
-
上記の例では、例えば、3ヶ月に1回と比較的低頻度の顧客でも長く付き合ってくれたり、1回の購入金額（客単価）が大きい場合、そのほうが生涯（通算）の投資金額が大きいということもありうる。
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短期的な売上を目指そうとすればするほど、頻度や客単価を上げようという思考になりがち。
これからは顧客価値の積み上げで
中長期的な売上を作る
商品・サービス軸での売上の積み上げから
顧客軸での売上の積み上げへ
それぞれのターゲットがもつCLVと獲得コスト、市場ポテンシャルなどを加味して獲得すべき戦略ターゲットを定め、戦略ターゲットの獲得に投資していく。ターゲットのCLVと獲得コストの実績からROIも算出できるので、その評価もこれまでよりも妥当なものになります。
これからの戦略
Data Capital For Retailの
ご利用をおすすめしたい業種
アパレル
外食・宅配
美容院
歯科医院
インテリア
各種EC
ご利用がおすすめの業種
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Data Capital For Retail
小売業を例にしたデータ分析の考え方と手法
日時：coming soon
会場：オンライン開催
費用：無料
顧客の購買履歴をもとに分析してどのようなアウトプットが得られるのかを解説します
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