データベースマーケティングをメインコンセプトとするCRMはなぜ限界があるのか。最近購入した顧客、頻度の高い顧客、購入金額の高い顧客は優良顧客であるという定義によるRFM分析には、明らかな問題点がある。これらを考察することなくCRMシステムを構築しても、それは売れる仕組みの構築にはならない。全4回の連載で売れるCRMシステムの仕組みを追求する好評企画。第3回のテーマは、売れるための真のソリューション力について考察する。
BREALOGIC（BREA理論）には、営業マンの契約率を高める理論と、店舗、ネットビジネス、通販での顧客維持育成、今月顧客創造によるLTV実現理論との2つがある。
まずは店舗からのB2Cビジネスを中心としたBREALOGICを解説しよう。
これまで店舗系、通販系、ネットビジネスでのCRMといえばデータベースマーケティングであった。データベースマーケティングはデータの見える化を追求する歴史でもある。データベースマーケティングは通販業界の発展と連動している。通販でデータを分析して一番ヒット率が高いであろう顧客に絞り込んで通販カタログを送る。その成否が売り上げや利益に直結するために、データを分析し、購入見込みの高い顧客をいかに見つけるかが最大のミッションであった。その分析の立役者がRFM分析である。
RFM分析は1930年代にアメリカの通販業界で考案した、通販カタログを送らない顧客を発見するための顧客発見方法である。
別の言い方をすれば、企業サイドから関係を切るべき顧客を発見する方法である。
当時、ナンバー1の通販会社は年間1100万部に及ぶ通販カタログを全米に郵送していた。しかし、送付した顧客全員が購入してくれるわけではない。そこで最近購入していない顧客、購入頻度の低い顧客、購入金額の低い顧客にはカタログの発送を止めようと計画したのである。
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