通販顧客との絆を深めるフォローのためのシステム戦略
顧客分析機能
通販システム＝「顧客情報管理システム」と呼びます。すなわち顧客属性、購入履歴、媒体履歴、支払いや様々ご要望などに関する情報がデジタル情報として管理されていることが基本です。さらに、そうした情報を必要に応じて、引き出せることができなければ販売戦略に応用できません。顧客分析機能とは、こうした情報を戦略的に活用するための機能です。
ABC分析
ABC分析とは、複数の事物や現象について、あらわれる頻度によって分類をし、管理効率を高めようとする分析手法です。頻度の高いものから、Aグループ、Bグループ、Cグループのようなグループ分けをすることにより、努力を集中または分散させることができます。
具体的には下記のような方法で、グループ分けされます。
- 商品ごとに売上金額（数量）を集計し、金額（数量）の大きい順に並び替べる。
- その順に売上金額を累計し、総売上金額に対する累積構成比（％）を算出する。
- 売上金額累積構成比を基に商品をA・B・Cの3つのクラスに区分する。
CPO分析
広告を出した場合の費用対効果を検証することができます。
CPO-A（広告費÷受注金額） 売上に対する広告費用がどのくらいか？
CPO-B（広告費÷受注件数） 1件に対しての広告費用がいくらかかったか？
レスポンス率（受注件数÷発送部数） 広告に対して注文がどのぐらいあったか？
RFM分析
RFM分析とは、顧客の購買行動・購買履歴から、優良顧客のセグメンテーションなどを行う顧客分析手法の1つです。顧客1人1人に関して次の3つの観点から指標化します。
Recency：最新購買日 いつ買ったか、最近購入しているか？
Frequency：累計購買回数 どのくらいの頻度で買っているか？
Monetary：累計購買金額 いくら使っているか？
この各指標の数値に重み付けした上で合算してランキングを作成すると、その上位の顧客は「最近、何度も、たくさん買ってくれている顧客」、すなわち優良顧客と見ることができます
