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ITエンジニア・中小企業診断士 松田充敏

必見！販売データ活用術（第６回）

2010年9月2日

販売データ＋顧客データ＝最強の分析データ

今回は、販売データに顧客データが加わった場合を説明したいと思います。顧客データが加わることで、販売データから分かる事柄に「誰が」という部分が加わります。当然、分析結果から得られるものも増加します。

顧客データを合わせて取得するには、普通のPOSレジのデータだけではできません。会員カードやポイントカードを使って、同時に情報を取得する必要がでてきます。

（補足）

会員カードやポイントカードは、お客様の囲いこみの手段として考えられていますが、このようなデータ取得の意味合いも強くあります。最近、コンビニなどで会員カードを発行するのには、こういった情報を活用することも大きな狙いです。

代表的なRFM分析

RFM分析とは、最終購買日（Recency）・購買頻度（Frequency）・購買金額（Monetary）の３つを分析して、お得意様などを発見する手法です。

具体的には、顧客データを元に上記の３つを求めます。単純に考えると、R・F・Mの３つとも良いデータのお客さまがお得意様ということになります。

下の図は、RとFを表に表したものです。縦軸のR1～R5は最終購買日を5段階でランク付けしたもの（R5が上位）で、F1～F5が購買頻度をランク付けしたもの（F5が上位）です。

このように分類することで、右上の表のようにお客様を分類することができます。このようにお客様を分類できれば、上得意客の属性データ（年齢、性別、来店時間帯など）を調べることで、品揃えや商品陳列を見直したり、不満発生客（以前は訪れていたが、最近来ていないお客様）に対してＤＭをお送りしたりするといった対策を練っていくことができるようになります。

また、もしお客様に再来店していただけなかった場合、表の右下のほうへとにお客様の分布が移動していくことになります。定期的にデータを確認することで、「客離れが起きている」ということ素早く認識することもできます。

次回

次回は、今回の「販売データ活用術」のまとめを行う予定です。