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ロング ラスティング ライン３L
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ビジネスの一番簡単でクリアな公式
客単価 X 販客数 = 売り上げ
と言うのは誰もが知っている基本中の基本です。
今回から何回かに分けてこの”客単価”と”販客数”をはじめ、売り上げ・集客を高めるために必要な“顧客分析”について書いてみます。
上述の公式についてでも
- 客単価と言っても、商品1個の平均単価と一人当たりの平均購入数の掛け算になります。
- また、販客数と言ってもそれはAさん、Bさん、Cさんの3人なのかあるいはAさんが3回なのか
等の違いがあります。
これらをもう少し掘り下げてこの公式を構成するどの要素を高める必要があるのかを見極めるために分析をします。
この分析を一般的に“顧客分析”と言います。
と言う話になると
そんな手間をかけていられないとか、それが何になるの？とかの言う人がいます。
でも、それは大きなお土産を運んで来てくれるのです。
顧客分析の結果得られるもの（目的）
顧客分析をすることで得られるものはたくさんあります。
が、一番大きなものは
売り上げ目標達成の為の戦略・プランの開発ができる
と言うことです。
逆に言えば、この顧客分析なくして戦略を立てたりプランを作成しても成功の可能性が低くなると言えます。野球で言えば打率が下がるということです。
ビジネスですので、無駄の投資（人的努力や実際のお金）をして、打率が上がらなければそれは大きな痛手となります。
顧客分析でまず分析すべき５項目
上記の戦略やプランを出来るだけ正しく作成するために少なくとも以下の項目は
知っておきたい（分析しておきたい）ところです。
ベースデータ
- 入店者数
- 販客数
- 客単価
- 一人当たりの購入個数
- 1個当たりの平均単価
上記は基本です。
これでだけでも、発見できることはたくさんあります。
- もちろん入店者数の増減
- 購入率 = ２÷１
- 客単価の内訳 = 4の購入個数の増減・5の1個当たりの平均単価の増減
例えばある月に特定の単品1品の２０％ディスカウントプランを行ったとすると
入店者数と販客数と購入率が上がっているが客単価が下がったので売り上げは上がらなかった。
さらに客単価の内訳をみてみると購入個数変わらず、1個あたりの単価が下がっていた。
等を把握することが出来ます。
そのことから
- ２０％ディスカウントのインパクトは十分あったと想定できる（入店者数、購入者数があがっている）
- 一方、ディスカウント対象品だけを主に目当てに来店・購入している（購入個数は変化なし）
- その他の定価品の購入には繋がらなかった（1個単価が下がっている）
と言う発見があります。
それだけでも大きなお土産なのですがそれをただ眺めているだけでは宝の持ち腐れになります。
顧客分析の本当の価値はそこから先
- そのデータと
- その背景にある行ったアクションやプラン（この場合ある単品１品の２０％ディスカウント）
を同時に眺めてみることで手に入れることが出来ます。
事実に基づいた発見や、次につながる仮定が想定出来るのです。
この場合であれば
そしてさらに以下を仮定として想定できます。
- 単品ディスカウントはそれの購入を目的として来るお客様には有効である。
- が、その購入だけでほとんど終わっており他の商品の購入には結びつかない。
- ２０％ディスカウント品を目的に来店した人に定価ではあるけれども魅力的な商品のアピールを店内で同時にしていたら、購入個数の上昇につながり結果として売り上げアップに結び付いたはず
- ディスカウント商品購入のお客様に再来店を促すプロモーションを同時に行えば結果的に長い目での売り上げ上昇につながるのではないか
- ２０％ディスカウントを単品設定したが、複数購入でディスカウントキャンペーンにすると個数の上昇となり客単価のアップ（あるいはダウン幅の縮小）に繋がり、結果として売り上げアップにつながるのではないか。
等です。
この仮定に基づいて次のプランを作り実行することになるのですがその後またその結果を分析し再度仮定を想定し次のプランを作成する。
その結果が黄金律の発見につながります。
これが一連の顧客分析によるビジネスのプロセスになります。
仮定 － 実行 － 分析 － 仮定 － 実行 － 分析 － 仮定
と続くサイクルです。
以上を読むと当然の事だと思うと思いますが、実際にそれを“毎回“やっているか。そのプロセスを継続して取っているかと聞かれると日々の忙しさに任せて実行している人が案外少ないのが現実です。
勝ち組と呼ばれる企業は当然の様にこれを行っています。
それを専門としている組織があるのが普通です。
当たり前のことですが、顧客分析と言うのはそれほど重要であると言うことです。
さらに進んだ顧客分析
より効果的な戦略やプランを立てる場合にさらに進んだ分析が必要となります。
- ディカウント対象品を購入した人としなかった人の数
- それぞれの客単価と購入個数や内訳
- ディウカウント品購入者の購入内訳の過去との比較
- ディスカント品の販売個数の過去との比較
- 客単価が平均より上回った人の購入品内訳
- 時間ごとの入店者数と販客数推移
- 客単価上位の人の購入内訳
等です。
これらを知ることで仮定の精度が高まります。
さらに進むと
- 購入者の個人別の購入内訳
- 同じく来店頻度
- 同じく客単価
つまり個人を特定しての分析へと進みます。
個人を特定してのデータ分析に基づき顧客をいくつかに区分し、その区分ごとに目標を定め個別のプロモーションを行うと言うステップです。
これをCRM (Customer Relationship Management)と呼びます。
CRMの実践まで行くとなるとデータを取るために一般的にコンピューターシステムの導入等の費用がかかるので資金力のない中小企業ではしんどいところがありますが、少なくともその手前（個人の特定の手前）までは手作業で出来るはずです。
例えば、レジの伝票を整理すれば簡単にできます。
確かに手間でしょうがそれをやるとやらないでは大きな違いが出ます。
そのレベルでもきっと大きな発見があります。
大きな発見の例
個人経営のバーの例
- 売り上げの上位５０％を取るお客様は実はいつもの常連のXX人だけだった。
- その中で特に上位のお客様は1回あたりの単価ではなく来店頻度が高かった。
- フリーのお客様はほとんどがカクテルを頼むが、客単価の高い方は決まって高めのウイスキーをオーダーする
- 葉巻を吸う人は、客単価（葉巻除く）が平均より２０％高い
- 滞在時間が2時間を超えるとそこからの単価が下がる
Etc
このバーは特に大きな投資や作業をすることなく伝票とちょっとしたメモをつけるだけで後は毎日営業終了後にエクセルでまとめただけです。
それに基づいて取ったいくつかのアクションのおかげで東京の渋谷であっという間に大人気のバーになっています。
この様に手作業だけでできる顧客情報とその分析だけでも大きな発見とそれに基づくアクションが取れるのです。
勘に頼ってやっているのとでは大きな差が出ます。実際に勘や感覚とデータで見る現実には乖離があります。
何人かの例えば店頭スタッフに先月の売れ筋上位３個を聞いてみてください。かなりの確率で答えがバラバラになります。それは感覚、この場合であれば最近たまたま良く売れたものが大きなインパクトで記憶に残っているからです。
まずは取れる範囲でデータを取ってまとめてみましょう。
必ず次につながる発見があります。
次回は顧客分析をもう少し掘り下げて書きます。
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