服部隆幸CRMブログ アーカイブス

vol.010｜売り上げを伸ばすために何が必要か

【2005.12.16配信】

（これまでのまとめ）

これまではシステムさえ入れれば、それでＣＲＭは導入されたと考えられていた。多くの企業が競ってＣＲＭパッケージを導入した。どこどこの会社がＣＲＭに数十億円の投資をしたなどという巷のうわさはいくつもあった。

しかしシステムを導入しただけではＣＲＭは回らないと言うことが分かりだしてきた。けれどもシステムを販売した企業の多くはシステム屋さんであったから、回らないといってもどうすれば回るようになるのかの解を持たなかった。

それがＣＲＭ低迷の引き金となった。欧米のＣＲＭパッケージベンダーの、最近の様子を聞くとＭ＆Ａの対象となって､あそこはどこに買われたという話ばかりである。

営業改革と言うからには売り上げが上がらなければ意味をなさないのであるが、それを従来のデータベースマーケティングに頼った。データベースマーケティングはデータベースで分析をして､顧客を抽出するまでのことであるがそこにマーケティングという言葉がついたためにＤＭやメールをだすことが付随した。

データベースでお客を抽出するための分析は一定期間における定点分析である。これをタイムスライス分析とも言う。例えれば富士山に登頂した30名の人が記念撮影をした。撮影後30分休んで下山し、翌日はそれぞれが各自の職場へ出勤した。

ある人はデパートに勤務し､買い付けでフランスへ飛んだ。ある人は学校の教師として教鞭を振るっていた。

ところがデータベースではこの30名は富士山の頂上にいる人として定点観測されている。

現実には今は誰一人富士山の頂上にいやしない。顧客は動くのである。けれどもデータは定点観測だからＲＦＭの５・５・５にいる人として扱ってＤＭを出し続ける。次に富士山の頂上を定点観測すると別の人が写っている。すると今度はこの新しく写った人にだけＤＭを出して追い続ける。これがデータベースマーケティングの現実である。

これでは売り上げが伸びるわけがないのである。儲かるのはただ一社。郵政公社だけである。

 

（今日の本題）

それではどうすれば売り上げが伸びるのか。

まずは顧客戦略を駆使して何をどうしたいのかを明確に定めることである。

ＢＲＥＡ理論では、このプロセスを顧客育成モデル構築プロセスと名付けている。顧客をどのように育成して行くか該当企業に合わせて顧客育成方法をモデル化することである。

この作業はコンサルティング作業である。システムが導入されれば解決できるテーマではない。企業に合わせて､顧客育成モデルを構築していくアナログ的な作業である。顧客育成とは、顧客を維持し育成していくということである。育成するとは顧客がアップセルクロスセルを継続していただく関係に育成していくことであり､維持とは離脱をさせないように関係を構築していくことである。

顧客をどのように育成するかの定義、それは業態や業種に合わせて異なるのであるが、例えば自動車販売で考えると､次期購入も当社製品を当社から購入いただくようにして､次も実際にその通りになっていただくことであり､百貨店婦人靴売場で例えれば､ブーツ、ハイヒール、ローヒール、コンフォートなど靴の種類を問わず、購入するときは当売場から継続して購入いただくことである。

損害保険業であれば､次の契約も当社の保険契約を継続することであり、自動車保険だけではなく傷害保険も火災保険も、また保険の種類によっては本人だけではなく家族も同様に契約していただくことである。

旅行業であれば､顧客が旅行に行くときは､必ず当社の旅行に参加する関係を築き上げることである。顧客育成とはこのようなことを指している。

さらに顧客育成モデルには、新規顧客の獲得も含まれる。新規顧客をどこから獲得するのか。そこを含めてモデル化することである。

顧客育成モデルはコンサルティングで創り上げるものであるが､同時にシステムに目標として何らかの形で搭載できるようになればベターである。何らかの形としたのは､同じ形でシステムにそのままの形では搭載することはできないからである。顧客育成モデルを構築し､実現するには顧客育成シナリオを作成することと、顧客育成モデルを実現するためのリレーションシップ力が必要になるからである。したがって顧客育成モデルをモデル化し目標とするには､成果を評価する指標と合い照らし合って比較できるような成果目標指標に搭載することが必要で、それは顧客育成モデルとは相似形にはならない。そこがシステムにそのままの形で搭載することは出来ないと言った所以である。

vol.009｜「そもそも論」の欠如

【2005.12.09配信】

ＣＲＭを担当し、顧客データベースを分析する人は、どの企業でもいる。彼らは「自分は顧客のことは何でも知っている」と必ず胸を張っていう。例えばランク・年齢別一覧表などをいつも見ているから当社にとってＡランク顧客のうち40歳から49歳までは21％、50歳から59歳までは19％などと、すらすらと言える。

うちはウイークエンド型で土曜日に全顧客の28％が来店し買い物をすると暗記しているかのように言える。

初めは会社の役員も興味深そうに顧客データベース担当者の話を聞き、資料を見入る。

「すぐにＣＲＭの効果が出たね。コンピュータはさすがすごいね」と絶賛されるのは、大体３ヶ月である。４ヶ月目になると「これはもうわかった。それでいつ売り上げが上がるのか。どうあがるのか。なぜあがったのかを報告して欲しい」となる。

多くは抽出した顧客にＤＭをだすようになる。そのヒット率を報告しようとするわけだ。

当然、ＲＦＭ分析で直近に購入し、頻度の高い、購入金額の高い顧客はよい客だということになっているからＲＦＭ分析でハイスコアにいる顧客にＤＭをだす。

事実低いランクにいる顧客と高いランクにいる顧客とではＤＭのヒット率は桁外れに違う。こうしてＤＭを出すとヒット率が分かる。報告書には4.5％のヒット率でお買上金額は865,320円、ＤＭを作成した費用と切手代で58,300円。14.84倍の売り上げ効果です。収益効果では粗利率平均28％として242,290円。費用対効果は4.16倍ですと書かれる。

けれども顧客はいつも買い続けない。特定の顧客群、例えばＲＦＭのハイスコア客にだけ出し続けると、ハイスコア客のヒット率は下がってくる。顧客はＤＭに反応をしなくなるのだ。そこでＣＲＭ担当者は窮地に陥る。次に模索するのは当たるＤＭだ。安くしなければ顧客は来ない。だからセールのお知らせをＤＭで、知らせようということになる。初めは20％引きでもヒット率が上がるが、やがてヒット率が下がり、次は30％にしないと顧客は来ないのではないかということになる。安くしてインセンティブを付けなければ顧客は来ないとする、チラシを作る時の心境に陥ってしまうのである。以上が流通業でＣＲＭを導入する一般的なパターンといえる。

 

何が不足しているのだろうか。

一点は、原理原則的なことからいえば何をどうしたいのかという「そもそも論」が欠落していることがわかる。

ＲＦＭ分析の本質を見極めないまま、「ＲＦＭハイスコアにＤＭを出しておけば問題はない。上司からヒット率が下がったがどういう抽出をしたのかと問われた時に、ＲＦＭハイスコア顧客にＤＭを出していけば文句のつけようがない」という発想で顧客を抽出している現場。つまり企画から現場にいたるまで販売組織にそもそもＣＲＭとは何ぞやとする議論がなされていないことが一番の課題である。

私は、「コンサルティングとは定義をすることなり」と、考えている。

ここでいう企画ポジションから売場にいたるまで一気通貫に貫く議論とは定義をすることと同じことである。まずはＲＦＭ分析とは一体どのような分析なのかをＩＴベンダーの説明を鵜呑みにしないでよく考えて議論してみることである。

ＲＦＭ分析は1930年代、アメリカの通販業者が,無駄な通販カタログを送るのをやめるために、送らない顧客抽出基準を作った。最近買わない人には送らない（Ｒ）。購入頻度の低い顧客には送らない（Ｆ）。購入金額の低い顧客には送らない（Ｍ）。つまりＲＦＭ分析は、そもそもは顧客との関係切断メソッドである。

ＲＦＭ分析はタイムスライス集計である。タイムスライスとは時間を輪切りにして切り取った一瞬の断面のことである。ＲＦＭ分析で優良顧客と言っても顧客には優良客とフラグが紐付いていないから、その顧客がＲＦＭハイスコアから外れれば優良顧客ではなくなる。顧客は買い続けないからＲＦＭスコアをいつも動く。最後に一年間未購入であれば切り捨ててしまう。潜在能力のある顧客であったとしてもだ。こういう議論がなされていたらＲＦＭ分析では顧客を育成することはできないと、すぐに分かるはずである。

だからデータベースから集計データで顧客を抽出しＤＭを出す行為は、結果としては意味なく目的なく無選別にＤＭを出していることと同じことになる。顧客を育成するのだとする「そもそも論」を解決しないで、ただ単にＤＭのヒット率を競うから、ヒット率を論じる以前に決めておかなければいけない定義を無視しているがために実際の作業が大混乱をしてしまっているのである。しっかりと定義がなされていれば混乱は生じないことなのである。

全てを定義していれば目的と実施に至るプロセスが、営業組織の末端まで運用がぶれることはないのである。

vol.008｜ＣＲＭの失敗の次に見えるもの

【2005.12.02配信】

通販と共に発達したデータベースマーケティングは、データベースを分析することによってさまざまなことがわかるようになることに魅入られた人々の手でブラッシュアップされていったわけだが、このことは十分に価値あることであった。

データベースマーケティング手法は今も着々と進化を続けていて､分析手法としては大きく確立をしている氏これからも発展をしていくだろう。

しかしながら顧客を維持育成することによって継続した売り上げを得ようとする企業のマーケティング活動の観点からデータベースマーケティングを見ると､部分活用は出来ても、全面的にはめ込んで活用できるとはいえない。

企業がワントウワンマーケティングに求めている顧客獲得と顧客維持育成による継続した売り上げ拡大策のことだが､この実現を図るにはデータベースマーケティングではメソッドが違い､分野が違い、データベースマーケティングの力が及ばないということである。

 

西暦２０００年当時、初期ブームになったＣＲＭが根付かなかった最大の要因はここにあると私は見ているのである。当時を振返って見るとワントウワンマーケティングという用語が大ブームになって、ＩＴ各社がワントウワンマーケティングをキャッチフレーズにして大きな宣伝をしたが､実体は何もなかった。その後にＣＴＩやＳＦＡがＣＲＭという看板を背負って登場し､この二つが大ブームになった。ＳＦＡはそれまでブラックボックスにあった営業活動を可視化しできた。ＣＴＩは、当初は「誰からの電話なのかがわかる」から「いつもの商品ですね」と言えるのでワントウワンマーケティングだと宣伝をしたが､そうしたことはすぐに消えうせ、コンピュータと電話のインテグレーションからコールセンターのインバウンド、アウトバウンドへ変わっていった。

ＳＦＡは可視化できたあとの処置がなかった。多くは多大な工数を掛けてデータのインプットだけを行い、何の成果も出なかった。企業が要求した成果とは突き詰めれば全社生産性が上がり結果として売り上げが上がるということである。

生産性を上げることと､売り上げをあがることは分野が違い､メソッドが違うことだが､今でもここは混在したままでいる。

さて､この時代のＣＲＭパッケージの機能を精査するとデータベースマーケティングをそのままＣＲＭに持ち込んでいることがわかる。

売りにしている部分は全てフロント部分といわれる顧客との接点部分。例えばＥメール発信機能､マイページ作成機能、ＳＦＡ、ＣＴＩであって、バック部分といわれる部分はＲＦＭ分析などでデータを分析したり、顧客をクラスターごとに分析したりする機能であって､ワントウワンマーケティングがゴールとしていた顧客を獲得する､新客を創造する､顧客を維持育成する､結果として売り上げを継続するためのメソッドは一切組み込まれていなかった。つまりは今まではマスマーケティング一辺倒であったが､これからは顧客を特定してＥメールを出せるので顧客獲得、顧客維持育成が出来るのだという論法であったのだ。

しかもこうしたＣＲＭを導入検討し､予算を握るポジションが企業の情報システム部であったから、多くの場合には、なおさらマーケティングの本質を理解しないままに導入が始まったわけである。以上が私はデータベースマーケティングのメソッドをそのまま顧客獲得､顧客維持育成と言っていたワントウワンマーケティングに適合しようとしたところに誤りがあるという所以である。

また、日本国内で発売されているパッケージも､顧客を絞り込んでＥメールを出せるからＣＲＭ、ＡＢＣ分析をして上位優良顧客にＤＭを出せるように住所をＣＳＶで吐き出せるからＣＲＭと言っているが､このことはデータベースマーケティングそのものである。顧客を抽出して優良顧客にＤＭをだすのですということと何一つ変わっていないのである。

もう心あるＩＴベンダーの経営者、あるいは心ある企業の情報システム部からも、ＣＲＭは死語であると明言している人が増えている。

一つはデータベースを分析して顧客を抽出し、そこにＤＭをだしたり、メールを出したりすることが､企業の命運を懸ける顧客政策の本質なのかということである。絞り込んでＤＭをだすのがＣＲＭというならＣＲＭはもはや死語であるというわけだ。

二つはＣＲＭのＭにある。Management（管理）では意味をなさないと言うのである。

営業を管理してどうするのか、社内在社時間が長すぎるから営業時間を増やせと言って売り上げが上がるのか。あるいは店舗でもタイムスライスに過ぎない分析結果として抽出された顧客リストを､これこそ我が社の優良顧客と定義して後生大事にしても顧客はいつでも買わなくなる。常に動いている顧客を定点観測データで優良顧客と定義して管理しても意味をなさないということである。

 

こう叫んでいる人たちは、ＣＲＭに変わる新しい理論と実践はないのかと言い始めている。

営業をサポートし、バックアップするシステム。確実に売り上げが上がる理論と実践ノウハウを持っているシステム。この仕組みに､自らの企業生命の全てを懸けると担当者に言わしめるシステム。あるいは企業の命運をこのシステムに懸けると言わしめるほどのシステム。営業マンや販売員から圧倒的に支持されるシステムはないのかと。

ＣＲＭに変わる新しいＣＲＭ､顧客を獲得し、維持育成し、契約率を高め、売り上げを伸ばしていく企業が待ち望んだシステム、それをここでは仮に「ＮｅｗＣＲＭ」と呼ぼう。残念だがＮｅｗＣＲＭはシステムだけでは出来ない。必ずコンサルティングとシステムを連動させたものが必要である。さらにリレーションシップツールとシステムと､コンサルを連動させた企画から運用指導までの、一気通貫のシステムが必要なのである。

そしてそれは存在しているのである。

vol.007｜売り上げが伸び、契約率を高めることが営業改革の本質

【2005.11.25配信】

１９９５年にドンペパーズ、マーサ　ロジャースズ著で「ワントウワンマーケティングフィチャー（ダイヤモンド社）」が出版されて、「ワントウワンマーケティング」という用語が一気にＩＴ業界に広がった。本書では来るべきインターネット時代に備えて、マーケティングの施策を顧客にフォーカスしなければならないことを説いたもので、本書がヒットしたことを受けてＩＴベンダーが開催する展示会はワントウワンマーケティング一色の時代があった。各大手ＩＴベンダーはドンペパーズ氏を招聘し大きなセミナーを開催するなどワントウワンマーケティングの普及に努めた。いまから８年位前の頃である。

しかしながら本書は概念論であって、具体的な手法を提示していなかった。そのため掛け声とは別に中身がなくてＩＴベンダーの展示会に参加しても何が、どこが、なぜワントウワンマーケティングなのか理解できないものばかりが展示されていた。

その多くはデータベースそのものや、分析ツールのようなものであった。

すでにこの時代に、１９９６年頃からＩＴベンダーが提案するものとマーケティング観点から見たものに差が生じていたのである。

どのＩＴ企業が紹介したかは定かではないが、ＣＲＭという用語が日本に紹介され、同時にＳＦＡがパッケージとして日本に紹介された。パッケージを得たことによってＩＴベンダーは一気に勢いついた。いままで大騒ぎをしていたワントウワンマーケティングという用語は消えて、ＣＲＭ一色になった。

この時代に、つまり２０００年前後には世界中のＣＲＭパッケージが日本に集まったと言える。日本の経済界ではＣＲＭが話題になり、特に製造業を中心にして営業マンのプロセスを数値化することによりプロセス管理と案件を紐付けるＳＦＡが大ブームになった。

ＣＲＭパッケージではどちらかというと顧客との接点をもつもの、Ｅメール発信、マイページ作成、ＳＦＡなどいわゆるフロント部分が中心となっていて、データベースをどう使うかということについては新しい概念はなく旧来からのデータベースマーケティングそのものであった。つまり通販とともに発達したマーケティング手法で分析して抽出した顧客にＤＭを出す、メールを出すというものであった。

ＣＲＭブームに乗って、さらに色々なパッケージが出てきたものこの時代である。

Ｅメールを発信する機能をＣＲＭと呼び、ＨＴＭＬメールを出す機能をＣＲＭと言った。

中にはＦＡＸを送付する機能までもＣＲＭと呼んだ。コールセンター機能もＣＲＭと言った。ＳＦAはもちろんのことである。何でもＣＲＭになってしまったのである。

いずれにしてもＣＲＭという用語はきわめて上位概念的な用語であって、言い換えれば非常にあいまいな用語になってしまった。

心あるＩＴベンダーの経営者の中には「ＣＲＭは死語である」と言い切っている人もいる。ＣＲＭという名は体を表わさない。またマネージメントでは売り上げは上がらないというわけだ。

そうなのである。ＳＦＡで日報をつけてプロセスを可視化できても、売り上げを上げることはできない。Ｅメールを発信できても売り上げを上げることはできない。営業マンの行動を厳しく管理しても売り上げを上げることはできない。行動を管理することによって販売生産性を上げるという概念はいかにも製造業のＴＯＰには受けそうなことである。

しかしながらこの概念は一番重要なことを忘れている。それは、製造部は社内であるということだ。ＴＯＰは社内に対しては指示命令をすることができる。製造プロセスを可視化できるようにして、納期を短縮しコスト削減をせよと。製造部は忠実に従うであろう。組織ＴＯＰからの指示命令であるからだ。一方営業に対して営業プロセスを可視化して販売生産性を上げて売り上げを増やせと指示命令をしても増えるとは限らない。

購入を決定するのは顧客であり、営業マンではないからである。

営業マンや店舗での販売員に対し、早朝会議を行うので朝８時に出勤をせよと指示すれば営業マンや販売員は指示に従う。しかし本日中に目標ノルマを達成せよと指示しても、営業マンや販売員は指示に従うことができない。従いたくとも従うことができない。

だから新しいマーケティング手法が必要となる。それは売り上げを上げる仕組みをどう作るかというテーマになる。

ここで営業改革という言葉を考えてみよう。営業の目的は売り上げを上げ、維持し、増やすことに尽きる。利益を上げることは営業だけの働きではない。製造部のコストダウンで利益を上げることもできるし、在庫を正しく調整できれば利益を伸ばすこともできる。全社の人的生産性を向上させれば利益を増やせる。

しかし売り上げを増やすことは営業部の仕事である。営業部以外に、企業のどの部署も売り上げを作ることはできないからである。その営業を改革することとは結果として売り上げを増やすことと連動しなければ意味はない。少なくともプロセスを可視化することは手段の一つであって可視化したプロセスをいかに契約率アップにつなげていくのかという思想がシステムに組み込まれていなければ導入することに何の意味はないのである。

営業マンのプロセス管理ＣＲＭを見ても、大部分の営業マンはいやいや仕方なく使っている。なぜいやかといえば二つある。一つは自ら作成するデータで自らが厳しく管理されることを営業マンは厭うのである。管理されても売り上げが上がらないことを一番に知っているからである。購入を決めるのは顧客であり、営業マンを管理することで売り上げが上がるとはつながり難い。不良社員を撲滅し、乱れた風紀を是正することが導入の目的ならかちはあろうが。二つにはプロセス管理ＣＲＭには売り上げが伸びる仕組みが付加されていないからである。

言い換えればワントウワンマーケティングとＣＲＭの歴史といっても１０年足らずのものだが、ここにきて、歴史的にいろいろなパッケージやエンジンが登場し、それらが浮沈しながら時代は売り上げを上げる仕組み、契約率を高める仕組みをもったメソッドの登場を要求するようになってきたということである。

vol.006｜ＩＴで出来ることと、実際に出来ることの差分

【2005.11.18配信】

顧客識別の難しさはこれまで話してきたことにある。

システムだけで顧客を識別することは決してむずかしいことではない。システムを使って画面上に顧客のランクや属性を表現することはいとも簡単にできることだ。しかし現場でそれをどう使うのかという観点では､別な課題が出てくる。

ＩＴに表示したからといってどう使えば業務がどう改善され､結果として売上げがどうアップするのかは、マーケティング理論に基づかないと、解決することではないのだ。

 

ＩＴでできることと、出来た結果として何が実現できるのかとの差分が明らかに問題になっている。

例えば営業プロセスの可視化もＩＴ企業なら可視化することはいとも簡単にできる。

しかし可視化したらその後にどうすれば売上げが上がるのかとなると解はもたない。

だから、多くの企業はプロセスを可視化したあと、そのプロセスが正しく定義されたとしても、つまりは営業マンの行動管理に終始してしまう。

ＲＦＭ分析もそうだ。ＩＴ企業はＲＦＭ分析を簡単に作ることが出来る。

しかしその先、ＲＦＭ分析を使って何を実現するのかの正しい解を持つところは少ない。

その結果､ＲＦＭ分析を使うどの企業も､ＲＦＭ値の高い、つまり最近来店し、頻度も多く、購入金額も高い顧客を優良顧客と定義して､常にＲＦＭ値の高い顧客だけを対象に関係費を特化して、関係を深めようとしている。しかしＲＦＭ分析は一定期間の集計情報をタイムスライスしたものであって､別の期間で集計し直せば､ＲＦＭ値の高い、つまり優良顧客と定義した人たちの多くが入れ替わっていることが当たり前である。

ＡＢＣ分析では２年間の比較で売上げの８０％を占める上位２０％の顧客のうちなんと４０％が入れ替わっていることが各社のデータで明らかである。

ＲＦＭ分析をどう使えば正しく使え、どのように使ったら間違いであるかをＩＴ企業の多くは知らない。だからＲＦＭ分析で顧客を抽出してＤＭやＥメールを出している企業は成果率が低いことを嘆くだけで､手法が誤っているから成果が少ないことを知らないでいる。

私はこの差分が、顧客マーケティング系、あるいはＳＦＡ系などいわゆるＣＲＭに関してＩＴに対する不信感になっていることを感じてならないのである。

 

その理由は、導入企業の担当者が代弁している。「なんだ。いくらやっても売上げは伸びないではないか」「ＲＦＭ分析でＤＭをだしても全然ヒットしないじゃないか」「ＳＦＡで業務プロセスを可視化しても契約率は伸びないではないか」「営業マンの時間管理をすることが営業生産性の向上か」

巷ではこうした声が満ち溢れているのである。

だから鳴り物入りで登場したＣＲＭのパッケージの､その宣伝文句､例えばＬＴＶを実現するとか､顧客の維持育成､離脱防止を実現するなどということを鵜呑みにする人はいなくなった。

 

ことは全てデータベースで抽出されるデータをどのように扱って目的に向かって業務プロセスを再構築するのかという技術が欠落していることから起こっている。

ここがわからないとＩＴ企業と顧客企業の差は埋まらない｡差を埋めるためにはＩＴ企業はデータを使って業務プロセスを再構築する技術を学ぶことしかないのである。

ＩＴが全てを構築するのではなく、ＩＴは単なる道具に過ぎない。この認識が必要だ｡その上でこの道具を使って何を実現するのか。顧客維持育成なのか､離脱防止なのか、ＬＴＶ実現なのか｡そこが大事なところなのである。

ＩＴがあって､そのＩＴに実現したい理論と手法が搭載してあれば､業務がどのような膨大な量であっても精緻に決め細やかに決めたプロセスを実現することができる。

だからＩＴは必要不可欠な道具なのである。

ＩＴは必要不可欠の「道具」という認識があれば、道具に何を載せるか､あるいはこの道具を使って何をどうするのかということが指示できるようになる。

パッケージさえ導入すれば、全てができると思ってしまうから、期待値と実際値に差分が生じる。その差分が何度も言うが問題になっている。

したがってこの差分が埋まらないかぎり、人気商品であってもいつかは消えていく、また差分がしっかりと埋まって､成果が出れば必ず企業に定着し､根を張っていく｡そういうものなのである。

 

顧客識別が難しいのは､顧客識別というところに顧客を識別する理論が定義されていないからである。定義さえしっかりとされていれば、定義に添ってＩＴを設計し、定義に添って顧客を抽出することが出来る。

この役割は、本来はマーケティングコンサルタントである。マーケティングコンサルタントが､顧客企業にあわせてＩＴの使い方をしっかりと定義することが出来れば差分は相当に埋まるはずだが､残念なことにマーケティングコンサルタントにマーケティングをわかる人がいない。日本のマーケティングはマスマーケティングが主流であって､マーケティング会社とは電通､博報堂などの広告代理店のことでもある。広告代理店以外のマーケティング会社といえば､マスマーケティングを補完する調査会社しかないのが実態である。市場調査やアンケート調査には長けていても顧客を定義し、売上げを上げる手法を定義し､その上でＩＴを定義するようなところまで成熟していないから、多くのマーケティング会社はこうしたことができない。そこで相変わらずＩＴ企業と顧客とには、差分が生じたままなのである。

vol.005｜販売の現場で顧客をどう識別するか

【2005.11.09配信】
何十年も病気一つせず、店舗を切り盛りしているようなパパママストアーの奥さんなら目の前にいる見知らぬ顧客がまったくの新客なのか､十年ぶりに来店した顧客かを識別することは出来るだろう。

ＩＴを必要としないで､目の前の顧客は半年前に来店した新客で、夫の人事異動で近所に引っ越してきた顧客で最近はよく来店していると識別することが出来るであろう。

けれども販売と経営が分離し、多くのパートタイマーさんが時間刻みで店舗を運営しているケースでは、目の前の顧客が新客なのか､なじみ客なのかを識別する手段があるわけがない。そこで顧客識別にはＩＴの力を借りる必要がある。

自動車販売会社で一般にやっている例では、来店した顧客のナンバープレートナンバーを打ち込むことによって顧客情報を画面に出す手法である。

自動車業界ではクルマと顧客を紐付けているし、しかもクルマにはナンバープレートという個別データが紐づいているので、こうしたことはいとも簡単にやることができる。

私が行ったケースでは大手温浴施設でおこなったものが非常にユニークであった。

この施設は超大型ともいえるもので、総合受付けをして顧客にはバーコードが記載されているゴム製の腕輪を貸与する。顧客は以降、館内施設のあらゆる場所、宴会場からレストラン､寿司､焼き鳥など飲食コーナーからゲームコーナー、マッサージコーナーなどをバーコード付きの腕輪一つで利用でき、最後にバーコード付きゴム輪を返却する時に精算を一括するシステムを構築した。

そこで本題の顧客識別であるが､会員カードを発行し、来店時にカードをスキャンすることでこれまでの利用回数、利用金額、利用施設数などからランク分けをして、顧客を３段階に区分けした。そしてバーコード付きのゴム製腕輪のカラーを変えることで､館内にいる従業員の誰もが、顧客を識別できるようにした。

厨房へのオーダーシステムを改良し、店員はバーコードをスキャンし、オーダー品をインプットすれば、厨房へはオーダー品と顧客の氏名とランクが印刷された伝票が届く。

料理人はどのランクのだれだれがこの料理をオーダーしたとわかるのである。

ウエートレスは､伝票を見て優良顧客なら必ず名前を３回は呼ぶことを義務付けた。

名前は伝票に書かれてあるので、憶える必要はない。

精算時でも総合受付では優良顧客には、名前を呼ぶことにした。

顧客から評判が良いのは当然なことだが、ＩＴを使えばこのように顧客を識別することはたやすいことなのである。

もう一例を示そう。

カードをスキャンするだけで､目の前の顧客情報がアイコンでＰＣ上に出る装置を開発したことがある。

アイコンを見ると現在の顧客ランク位置、売上金額ランク、頻度ランク､顧客名などがわかるようになっている。

顧客情報をアイコンにした理由は、アイコンを見ることにより左脳で考えなくても、右脳で一瞬にイメージを掴むことが出来ることと、顧客が画面を見ても意味がわからないなどが特長として挙げられる。

この装置はいくつかの企業で採用いただいた。

私は目の前の顧客がどのランクにいる､どのような顧客であるかを知ることは接客をする上で重要と思うが､多くの企業は入店時にわからなければ､支払いをする段階でわかってもしかたがないというスタンスであった。したがってこの装置を導入した企業は十分に意を汲んで理解いただいている企業といえる。

しかし運用の段階では二つの意見に割れた。

一つは､積極的に活用するグループで、大変ありがたい情報だと高い評価があった。

ランクの高い顧客なら､販売後も会話をして親しくなろうと努力をする。新客も同様に販売後の会話で顧客と関係を深めようとする。いずれにしても有益な情報というわけだ。

二つは､顧客情報をみても対応力を見出せない。見たからどうすればよいのかがわからないというものである。

結局、顧客識別をＩＴで果たしたとしても販売の現場では販売員の能力に左右されるという意見に集約されたのである。顧客識別情報を与えても活用できるセンスを持ち合わせない販売員に対しては猫に小判であるという意見である。

一方、建設的な意見としては販売員の採用基準にこうしたリレーションシップ能力があるかどうかを考慮すべきであるとする発言もあった。

販売の現場でどう顧客を識別するかはいろいろと手法はある。ＩＣチップが会員カードに搭載されてくると顧客が入店しただけでどのような顧客かをバックヤードへ知らせることが容易に出来るようになる。

しかしそれが出来るということはＩＴで出来ることであって､運用をどうするのかということとは別の話なのである。運用の結果､売上が伸びなければ企業にとっては顧客識別をしても意味のない話になる。大事なことはマーケティング上でどのようにできるか､その結果、顧客満足度も増し､売上がどのような仕組みに添ってどのように伸びるかが重要なのである。

先のケースでは、私は社員研修を計画し、顧客情報をＩＴで見た後の販売員のアクションを議論し定義し、販売員をトレーニングした。

研修会を重ねることによって販売員はＩＴでの顧客情報を活用した接客が出来るようになり、顧客維持・育成によって売上が増えたことはいうまでもない。

vol.004｜顧客の定義と識別

【2005.11.04配信】

優良顧客とは何か。多くの場合は次の二つの分析方法で優良顧客を定義しているのが普通にとられている方法である。

■分析による定義

■ＡＢＣ分析による定義

一定期間の顧客別売上げ一覧表を降順に配置し、上位顧客を優良顧客とする定義方法のことで、一般にいう２：８の法則に従い上位2割を優良顧客とする定義方法である。

もちろん企業によっては上位の率を任意に設定し、例えば5％を上位顧客とする考え方などがある。

■ＲＦＭ分析による定義

ＲＦマトリックス、ＲＭマトリックス、ＦＭマトリックスを作成し、それぞれの上位顧客を優良顧客と定義方法である。

ＲＦ分析では直近に購入し（Ｒ）、購入頻度も高い（Ｆ）顧客群を優良顧客と定義する。
ＲＭ分析では直近に購入し（Ｒ）購入金額も高い（Ｍ）顧客群を優良顧客と定義する。
ＦＭ分析では購入頻度も高く（Ｆ）購入金額も高い（Ｍ）顧客群を優良顧客と定義する。

この2つの方法での最大欠点は、一定期間における分析のため、次回分析をすると同じ人が同じ場所に留まっていないということ。言い換えれば優良個客という定義は個客一人に紐づいた定義ではなく、「セル」についた定義であることだ。

これまでの経験ではどこの流通業もＡＢＣ分析の上位個客は1年間に３５％～４５％も入れ替わる。2005年度の優良顧客のうち平均40％が脱落して、残りが下位ランクから上級移行してくる顧客である。

しかしながら下位ランクから上級移行してくるボリュームが減少する傾向にあって、売上げ減現象は優良顧客の離脱現象によるものと結論付けるケースが多い。

この経験談からいろいろな課題を炙り出すことが出来る。

一つは、優良顧客とは何かという根本的な課題である。ＡＢＣ分析手法でもＲＦＭ分析手法でも、優良顧客領域と定義した分析のセルに入った顧客は一定期間に置ける通過点であって、顧客はセル内をいつも移動する。

それでは優良顧客と名付けたセルを通過しただけの顧客を優良顧客と定義してよいのか。

優良顧客が下位セルに移動した場合に、その顧客は優良顧客ではなくなってしまうのか。

これまで販促チームは限りある予算を有効的に使うためにＡＢＣ分析やＲＦＭ分析で抽出した上位顧客にのみＤＭを送付することを考える。

ところが前述したように、優良顧客領域のセルに滞在している顧客の４０％は下位ランクに落ちるからＤＭは止まることになる。

このやりかたでは、顧客を育てることにならない。全ては場当たりに発送するＤＭになってしまい、関係構築を主眼に置いた手法にはならないことがわかる。

優良顧客とは何か。これまでの分析方法では結論付けられないことがわかる。

二つに、困るのは分析結果を以って販売の現場に指示強要をすることである。

これは例を挙げないと理解しづらい。

例えばこの話も実例であるが「売場で新客を育成して優良顧客に育てろ」という指示が本部から全社に販売部目標として下されることがある。

本部では新客とはＲ５Ｆ１（ＲＦ分析5段階のセルとして最近購入いただいているが来店頻度がはじめての顧客）と定義、このセルに入る顧客はすべて新客と定義している。

けれども販売の現場では誰が新客なのかを捕捉することは出来ない。少なくとも顧客に「あなたは新客ですか」と聞かない限り新客であるかどうかわからないことである。

次に「育成しろ」と言うけれども育成しろとはどういうことを行うことなのか、売場ではわからない。しかし本部ではＲ５Ｆ２にし、Ｒ５Ｆ３にすることだということが概念ではわかっている。「どうやればよいかは現場で考えろ」これが本部の答えになる。

こういう指示を出している本部がある限り、永遠に顧客は育成できない。

次に、売場に優良顧客に育成しろと指示をしても、優良顧客の定義が分析から考え出されたものと、売場の感覚とはまったく違うので、わからない。

本部ではＲ５Ｆ５あるいはＲ５Ｍ５、あるいはＦ５Ｍ５が優良顧客だという。そして顧客リストをプリンターで打ち出して、これが優良顧客リストだから顔と名前を覚えろと指示を出す。こうしたことが現実にどの流通業でも行われている。

それはアドバイスの一つとしてはあり得ることだが、新客が誰かもわからない。育成手法もわからない。優良顧客の定義も定かではない。つまり優良顧客の 40％は一年間に移動してしまうなかでは｢新客を見つけて育成し優良顧客にしろ｣という指導は現場の感覚とあまりにも乖離していることになる。

以上のように、顧客を定義することは並大抵のことではないのである。

これまででわかることは、分析から生じる顧客定義と現場で考えている顧客の定義とは大きな乖離があり、本部は分析で抽出した顧客概念を以って売場に落としたからそれで仕事は終わりと思ったら大きな間違いであって、実際には何一つ進んでいないことを認識するべきなのである。(2005年）

 

 

 

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vol.003｜同じことは店舗系でも言える

【2005.10.26配信】

営業プロセスを数値化することによって可視化できることと、データベース項目を分析していろいろなことがわかる（可視化）とは同じ意味である。

データベース項目を分析すればさまざまなことがわかる。どの顧客が一番の売上げかもわかるし、順位表を作成することも出来る。最終来店日の古い順に顧客を並べることも出来るし、購入頻度の高い順に顧客リストを作成することも出来る。

商品別に購入顧客を並び替えることも出来るし、商品別購入年月日別顧客リストを作成することも出来る。

この商品の寿命は３年だから、この商品を購入して３年経過した顧客をリストにすることも出来て、このリストにＤＭとカタログを送るのですと、分析ソフトを販売した営業マンは使い方を指導することが出来る。

まさに営業プロセスが可視化できることと寸分違わない。

けれども商品寿命３年の商品を購入し３年経過した顧客に商品カタログを送っても、そのことで購入する顧客は、ゼロとは言わないが、限りなくゼロに近いのが普通なことである。ある自動車用品ＦＣ店のオーナーが、タイヤを交換して３年経過した顧客にタイヤのチラシを送付してリスポンス率を期待したが、結果はゼロであったということがこうしたことが理論ではあっても実際にはありえないことであることを如実に物語っている。

プロセスが可視化することと、契約率向上とはまったく別なことなのである。データベースを分析してさまざまなことがわかっても、それで売上げアップにはつながらないのが普通なのである。

私はＣＲＭで営業改革の成功事例が少ない理由はここにあると考えている。

数値化することによってプロセスが可視化出来て、その数値を分析しても売上げアップにはなかなかつながらないのである。データベースを分析して、いろいろなことがわかることと、売上げを上げることとは別なことである。しかしこれまでのＣＲＭエンジンはここを無視していたといっても良い。データベースの後ろには分析ソフトとメール送受信ソフトがついているだけである。あるいはＯＬＡＰ分析ツールが付き、ＣＳＶでも、エクセル形式でも吐き出せるようになっている。さらには絞込み機能がついている。いたれりつくせりであるのだが、データベースマーケティングの立点から一歩も抜け出していない。

通販の発達と共に普及していったデータベースマーケティングが、約２０年前の衣を着たままＣＲＭエンジンに鎮座しているのである。

分析することは価値あることだが、分析することと売上げを上げることとは別なことであって、売上げを上げるためには売上げが上がることを仕組み化しなければいけない。

ＢＲＥＡ理論は、まさにこの部分を解決した理論であり、実践方法である。

ＢＰＲ（ビジネス・プロセス・リエンジニアリング）について、ＢＲＥＡＬＯＧＩＣでは次のように考えている。

１．ビジネスプロセスとは、これまでは最終見積書を提出するまでのプロセスであった。

２．ビジネスプロセスで打ちたてた項目は、最終見積書を提出するために必ず通過しなければいけないマイルストーンのことであった。

３．ビジネスプロセスを進めても契約に到るとは限らない。契約に到るまでには別のプロセスを再構築（リエンジニアリング）し、可視化し、営業支援する必要がある。

４．ＢＲＥＡＬＯＧＩＣでは、この点を重視する。

５．別のプロセスとはＢＲＥＡＬＯＧＩＣではＡＳＫとエモーションである。

６．エモーションは「情のエモーション」と、「理のエモーション」とがある。

７．ＡＳＫとエモーションを組み合わせてビジネスプロセスを見積書提出までではなく契約に到るまでに押し上げていく。

８．店舗系でもＡＳＫとエモーションは重要である。

９．これらを包含したプロセスをリエンジニアリングしなければ、営業改革とは言わない。

真の営業改革とは、売上げを上げる仕組みを創る改革である。行動管理を厳しくして余剰時間を販売活動に充て、売上げを上げていこうとする営業生産性向上、営業活動の効率化による営業改革は真の営業改革とは考えない。それはプロセスを可視化して効率をあげただけであって、詰まるところは生産性を向上させて余剰時間を創製し、挙句の果ては人員削減をして、一人当たりの売上高を高める道に入り込むか、営業マンの行動を厳しく管理して追い立て営業の道に入り込むかのいずれかである。

真の営業改革は、顧客を育成し、維持し、継続した売上げを構築していくための仕組みを創るか、契約に到るプロセスを構築することによって、契約率を高め、かつ継続して顧客と関係を深めていくためのプロセスを構築していくかのいずれかである。

プロセスの見える化や分かる化は数値化することによって簡単に出来る。しかし営業マンの行動を見える化しても、ＰＯＳ情報を分かる化しても、それと売上げを上げることとはまったく別なことであって、見えてもわかっても売上げを上げることにはならないのだということを認識しなければならない。

 

 

 

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