KUROCO株式会社代表の齋藤です。

データ分析は施策に落とせなければ意味がありません。データ分析結果に基づき仮説を固めて実行に移す。施策実行したことにより結果が本当に出たのかどうかを検証し、必要に応じて改善していく。このサイクルを回していくことが大切です。

そこで今回は「施策に落とせる顧客分析の事例」をご紹介します。

顧客軸で売上を因数分解する

図１．顧客軸での売上因数分解

売上減少要因を把握するに当って、因数分解していくことをよくやります。その際に、MECEにロジックツリーで分解していくことが重要ではありますが、例えば上図のように売上増減している原因を因数分解することで、どこで問題が起きていそうかを把握することができます。

例えば、上図の場合は

• 毎年会員のユニーク客数が減少している
  （非会員は13期まで減少していたが、14期には増加できている）
• 会員、非会員とも直近の14期は1回当り購買点数が減少している

というのが、売上減少の数値的な要因と言えます。

売上を上げる施策は無数にあります。全てに手を付けることは難しいですし、施策が多ければ多いほど力も分散してしまいます。売上を上げるため（あるいは下げ止めるため）には何をすべきなのかを判断するためにもこのように因数分解して数値比較することはとても重要です。

この売上の因数分解だけでもやるべき施策の優先順位を付けることに繋がるでしょう。

会員の継続状況を分析する

図２．会員の初回購入期別の継続状況

それでは

• 毎年会員のユニーク客数が減少している

という部分をもう少し深掘りしてみましょう。

上図は、毎期の新規会員が次の期以降にどの程度継続しているのかを図示したものです。翌期の継続率が非常に低いことが見て取れます。ユニーク客数の減少は一度会員となった新規顧客が次の年に継続していかないことが原因と言えるでしょう。

図３．会員の購入回数別の継続割合

そして上図は購入回数別の継続会員数と離脱会員数（※離脱：一定期間購入がなくなってしまった）を比較したグラフとなります。1回しか購入のない会員の継続率はとても低く、2回、3回と購入回数が増えるに従って、継続割合が増えることが分かります。

従って、1回購入してくれた新規会員に対して、まずは2回、そして出来れば3回リピートしてもらうことでその先の継続率が大きく変わってくることが言えそうです。まずは初回購入者にもう一度購入してもらう施策を講じることが重要だと言えるでしょう。