前回は優良顧客を発見するために、お客様との接触頻度を確認することをご紹介しました。
今回は、お客様との接点と、データ収集の仕組みについてご紹介します。
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活用できる顧客属性
前回はお客様との接触頻度を活用することをご紹介しました。
既存顧客との取引を継続したり、顧客の流出を食い止めるのに効果的です。
そのために取引頻度を良く利用しています。
ただ、もちろん個客属性は他にも数多くあります。
自社にとって、どの属性が活かせるのかを考えてみましょう。
B to Bの場合は、顧客を法人・個人に分けて属性を把握しておきます。
法人や部門に属するデータと、個人に属するデータは異なるからです。
B to Cの場合は、個人属性のデータを活用します。
法人の属性
- 業界、業界内での順位
- 売上、利益
- ここ数年のビジネス状況
- 従業員数、事業所数（支店・店舗）
- ミッション、ビジョン
- 意思決定プロセス
個人の属性
- 部門、役職
- 意思決定権、予算
- 流入経路（どこで最初に接点を持ったか）
- 年齢、性別
- 出身地、出身校
- 世帯収入、家族構成
- 仕事に対する価値観、趣味
商談、購買履歴
商談や購買履歴は、法人・個人、両方に関連する情報です。
法人や部門によって使える予算などは決まっていますが、商談の期間などは個人に依存することが多いです。
- 商談規模
- 商談期間の長さ
- 最初の購入した商品（商品カテゴリ）
- 購入金額
ここに挙げたような属性を全て利用する必要はなく、自社にとって有益な情報を活用すれば十分です。
お客様との接点でデータを収集する仕組みを導入する
ビジネスの内容によって、お客様が貴社と接するポイントは全く異なります。
- どこでお客様に初めて知ってもらうか？（例：広告、ホームページ、展示会、紹介など）
- どこでお客様と最初の接点を持つか？（例：電話、メール、ホームページ、SNS、来店など）
- どこでお客様に購入いただくか？（例：店舗、対面、ホームページ、ECサイト、スマホアプリなど）
- どこでお客様をフォローするか？（例：メール、チャット、電話、対面、Webミーティングなど）
お客様の各段階で、どこでお客様と接しているのかを整理しましょう。
以下は、あるマッサージ屋さんの例です。
- 多くのお客様は、既存顧客からの紹介で知ってもらう
- 興味を持ったお客様はホームページで場所・営業時間や料金を確認する
- 申込はWeb上の予約システムから行う
- 施術（サービス提供）は来店して受けてもらう
- 決済は店舗で現金、クレジットカード、キャッシュレス（PayPay）に対応
- アフターフォローはFacebookメッセンジャーで個別に行う
このように接点が分かれば、どこで情報収集できるかが分かります。
上記の例で言えば、
- Web上の予約システムのデータから顧客ごとの利用履歴（接触頻度）
- 決済データから、顧客ごとの売上状況
などが分かります。現金決済はデータに残らないので厄介です。
スマホなどで利用できるスマートPOSなどを利用すれば、現金決済もデータに残せるでしょう。
マルチチャネルの情報を統合する
ただし、このままですと、顧客情報が各ツールに分散してしまいます。
顧客ごとの接触頻度や売上状況をパッと確認することができないのです。
そのため、分散しているデータを個別に活用して成果が上がりそうなことを確認したら、データを1ヶ所に統合することをお勧めしています。
例えば、CRMというシステムを利用して、顧客データを一元的に管理します。
私も利用・導入支援したことのあるZoho CRMを挙げますと、以下のようにCRMにデータを蓄積します。
- 個客とのメールのやり取りは、CRMが自動的に収集
- SNS（Facebook、Twitter、Instagram）も自動的に収集
（お客様情報とSNSのIDを紐づける必要があります） - 電話はTwilioと連携することで、着呼の際にお客様情報を表示することが可能
（電話の内容はスタッフが入力する必要があります） - 決済はスマレジと連携することで、顧客の購買データを蓄積することが可能
その他、様々なツールと連携することが可能です。（詳細はこちら）
このように1ヶ所にデータを集めることで、すぐに顧客データを探すことができます。
また、データ全体を活用して分析したい場合にも便利です。
- 活用したい顧客属性を洗い出す
- 個客との接点を洗い出し、欲しい顧客属性が獲得できる場所を把握する
- その場所に適切なツールを仕掛ける
- CRMなどでデータを一元管理できるようにする
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【編集後記】
昨日は仕事を終えた後、自分の部屋でバイク練習（Zwift）。
Emily’s short mixに少し慣れたのか、前回よりも楽になったような気がします。
バイクVO2MAXも以前の数値に戻ってきました。
単に疲労が抜けていただけかもしれないので、次回、確認してみます。
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