日本システム開発株式会社<NSK>は、旅行会社の業務改善、売上アップの提案が得意なシステム会社です。 貴社に最適で無理のないご提案をいたします。お気軽にご相談ください。

お客様の考え方(2)

(2011.08.31)

こんにちは。
日本システム開発<NSK>の山田です。
前回に続き「お客様の考え方」について、お送りします。

何をもって【良いお客様】とするのでしょうか?

◆たくさん買っていただけるお客様
◆いつも買っていただけるお客様
◆優しくしてくれるお客様
◆文句を言わないお客様
◆少々のことでも目をつぶってくれるお客様
◆手間のかからないお客様
:

捉え方は人それぞれかもしれませんね。

それでは、皆さんの社内には【良いお客様】の定義はありますか?
担当者それぞれの思いや考えだけで、
良いお客様の定義をされている可能性もあるかもしれません。

ここで、定番であり、小売や流通などでもよく使われるRFM分析を
復習の意味も含めて確認してみたいと思います。
定番でよく使われると言うことは、それなりに有効でないかと思われます。
社内で【良いお客様】の定義があいまいになっている方がいらっしゃいましたら、
是非ご活用ください。

[ RFM分析 ]

Recency(リーセンシー)最新購買日
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
あるお客様が直近の購入日を判断材料とするもので、最近購入した
お客様のほうが何年も前に購入したお客様より良いお客様と考えるものです。
全てのお客様の最後の購買日だけを拾い出し、新しい順番に並べ替えれば
一番上にくるお客様が良いお客様となります。

Frequency(フリクエンシー)購買頻度
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
お客様がどの程度頻繁に購入して頂けたかを判断材料とするもので、
頻度が高いほど良いお客様と考えます。
お客様の購買履歴から過去に何回購買したかを拾い出し、その回数が多い
順番に並べれば、一番上にくるお客様が良いお客様となります。

Monetary(マネタリー)購買金額
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
お客様の購買金額の合計で、この金額が大きいほど良いお客様と考える
ことが出来ます。
購買履歴からお客様ごとの購買金額の累計を計算し、それを金額の
大きい順番に並べれば最も上にくるお客様が良いお客様となります。

上記のリーセンシー、フリクエンシー、マネタリーの3つのデータを
1つにまとめることで、皆さんの会社、部門、担当者ごと等での
良いお客様リストが完成します。

思いや、感覚、フィーリングで「あのお客様は良いお客様だ」と
判断をしていないでしょうか?
数多くの旅行会社の皆様とお話をさせて頂くなかで、特に感じるのが、
担当者ベースでは、日々お客様と直接触れ合っている関係もあり、
感覚(?)で【良いお客様】と判断をされていることが多いように感じます。

旅行会社の皆さんは忙しくて中々難しいかもしれませんが、
担当者からヒアリングした【良いお客様】リストと、RFM分析から
導き出された【良いお客様】リストを照合してみると、
場合によっては面白い結果が得られるかもしれません。

最後になりますが、
RFM分析をはじめ、様々な分析データを作成するにあたっては、
元になるデータが必要です。
日々の営業、販売で作成されている予約情報、顧客情報がしっかりと
蓄積されていないと、有効な分析結果を得ることができません。
手間と思いながら、おざなりに予約情報などを登録していないでしょうか?

今週はここまでです。

今回お話したRFM分析ですが、
近日中に、無料でダウンロードして使える簡易エクセルツールを
アップして皆様にご案内したいと思います。
よろしければご活用ください。

最後までお読みくださりありがとうございました。

この記事は私が書いています

日本システム開発株式会社
ソリューション本部 サポート・サービス部
山田(やまだ)
[担当] 営業


 次回(【お客様の考え方】→【RFM分析】つづき)
 前回(お客様の考え方(1))
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