高速インメモリBIツール「QlikView」をAWSで稼働
顧客単価の向上はこうすべし 「らでぃっしゅぼーや」のBI活用法(2/2 ページ)
利益の最大化に向けた顧客誘導の方法論
次に後者の既存顧客のフォロー施策は、既存顧客をより望ましいセグメントに誘導する活動だ。この施策を展開するに当たり、同社では実施する誘導活動に優先順位を付けた。最優先するのは、最も望ましい離脱客の掘り起こしを目的とする「短期離脱」から「高単価/アクティブ」への誘導だ。具体的なアクションは、電話や自宅訪問によるフォローなど。次いで、低単価客の単価アップのための、「低単価/アクティブ」から「高単価/アクティブ」への誘導などが続く。
「従来はやみくもに顧客全員へメールを送ることもあったが、対象顧客を分類し、最適な施策を行えるようにいなったことで、より効果的な誘導策につながった。顧客に対する一律の活動では、誘導効果が低下することが分かった」(西根氏)
また、QlikViewを活用してもう1つ分かったことがあるという。同社では電話や発注用紙でも注文を受ける体制を敷いているが、実はWeb経由での注文を詳しく分析すると、注文額に応じて変動する配送料の境目で、配送料を下げることを目的としたであろう余剰の購入履歴が確認された。
これを受け、同社では従来、発注額5000円以上と8000円以上で差をつけていた配送料体系を、4000円以上と6000円で差がつくように変更。その結果、高単価層の構成比率が引き上げられ、全体として購買単価を約1割も向上させることに成功したのだという。
当初目標の“利益向上”以外にも効果は波及
同社は、QlikViewによる分析のさらなる活用も視野に入れている。同社の集客システムは入会日や注文媒体、営業担当者などのデータを管理している。それらから在籍週数などは分析可能であったものの、売り上げデータが存在しないために購買動向とひも付けて分析することが困難であった。一方の販売管理システムは、受注額や受注金額、担当センターなどの情報を管理。センター別の売り上げなどは分析可能だが、媒体データがないために、入会時の媒体別の単価の算出は行えなかった。
だが、データの一元化によって、集客の分析軸で購買動向を分析できる環境を整えられた。西根氏は、「今春に入会した人の売り上げや、担当者別の売り上げなど、よりきめ細やかな売り上げの把握が可能になっている。当社には60人の営業スタッフが在籍しているが、その評価も客観的なデータを基に実施できるようになった」と述べる。
KPIの可視化や自由分析、アプローチすべき顧客の抽出など、上記以外にもQlikViewの活用を精力的に推し進めるらでぃっしゅぼーや。同社が新たな“武器”を手に入れたことに間違いはなさそうだ。
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