ブランドマーケティング、ブランドマネジメントの経営コンサルティングのMCプロジェクト(MCP)

第2章 KAIZENの課題発見のための事実分析

C顧客分析-2

3)顧客層別分析

 分類された顧客層の、構成する人数・構成比率を求める。
   「年間購買回数」「平均購買点数」「平均購入額」「年間購買金額」「平均商品単価」可能なら「粗利率」
太字が分類軸とすることが多いが、それぞれ7段階で分けたとして、格分類軸の自社のボリュームゾーンが、「年間購入回数」「平均購買点数」「平均購入額」のどれか低いほうに偏っている場合が多い。
低いほうに偏っている、その軸に問題が潜んでいる。

 あくまで、一般的傾向だが、収益性が良くないのに、ボリュームゾーンが各軸の4(平均的顧客ゾーン)にあるのは特徴もなくジリ貧傾向の場合がある。集客力を高める抜本的な改善が必要であろう。
ボリュームゾーンがどれかの軸の低いほうに偏りがある場合は、現在の集客力で改善できる余地がある。
各層ごとの、「年間購入回数」「平均購買点数」「平均購入額」「年間購買金額」「平均商品単価」可能なら「粗利率」の平均値を出し、低い方に偏りのある軸をどの程度まで高めていけるかを目標設定できる。

 顧客属性が採られていて、顧客の購買履歴もある・・・・・・どのような商品を買われどんな属性の顧客の、年間購買回数(来店頻度)or平均購買点数or平均購入額を高めるのか課題がはっきりとする。
MD戦略は、「ターゲット顧客に、何を、いくらで、どのように提供するか」を決定することであり、まずターゲット顧客層が明確になっていなければならない。
分析で明らかになったボリュームゾーンの顧客に対するマーチャンダイジングが現在採られている。すなわち「品揃えの深さ」である製品ライン内のアイテム(サイズ、価格、スタイル、色など外見 で区別される単位の数)、「品揃えの幅」である扱う製品ラインの数、「品揃えの一貫性」である各製品ライン間の使用用途・グレードなどの関連度 など、現在のボリュームゾーン顧客にはあっているが、結果どれかの分類軸の低いほうへの偏りを招いている。

 それを改善する顧客ニーズや要望・願望は、同じく自社を購買に利用してくれている低い偏りを示す分類軸のより高い位置に分類された顧客層が持ち合わせている。
やや「平均購買点数」が低い3、「平均購買金額」3・2の顧客層がボリュームゾーンになっているならば、「平均購買点数」「平均購買金額」がそれぞれ6の 層の顧客のニーズや願望を明らかにしても、現実の顧客の中の中心層から外れている場合があるが、4・5のレベルの顧客は現在購買してくれている顧客の本来 中心に座ってもらうべき顧客層である。
その顧客にあったMDに修正する・・・・ヒントは本来中心に座ってもらう顧客の購買実態を分析する・マーケティングリサーチすれば明らかにできる。
(課題のあるボリュームゾーン顧客と上位層客との比較が必要)

 そして、顧客層別の購入商品のデータを比較分析すれば、どの商品群に問題が潜んでいるか分析で明らかにできる。
・・・・顧客階層別に購買履歴が引き出せ ない、またはデータ抽出が困難な場合もあるだろう。その場合は、顧客層間の購買履歴に基づく比較分析できなくても、この後の商品分析で示す分析を行い仮説 を導き出せばよい。


 「市場すべてのお客様が当社の顧客です」「当社の顧客はそんなに購買単価高くありません」・・・・そんなことを言っていると、何も改善されないばかりか店頭デフレスパイラルが進行しより厳しい状態になってしまう。
バイヤー・企画担当責任者は自分が担当している間の短期業績(目先の利益)ばかり問われ、KAIZENがおざなりになってしまう。


注)ランク分けの偏差値を、「平均購入回数」「平均購買点数」「平均購入額」の実際の値に直しておく。
   「偏差値」の求め方のページを参考に割り戻せば簡単に求められます。
   実際の数値におき直して、その値を基準にサンプリングではなく、全顧客を対象に顧客層分類が行える。

注)チラシ特売は、日常必需品(頻度高く消費するもの)は、現在日本ではチラシ特売競争が激しく、
  集客力や日々の売り上げ達成に欠かせなくなっているのは事実である(一部ディスカウンターを除けば)。
  エブリデーロープライスのアメリカ方式が、躓くもとである。
  しかし、高単価のチラシ商材だけで「平均購入額」はどの程度上がっているのか?・・・・疑問である。
  棚の定番商品の高回転商品(売れ筋)商品の周辺を構成する品揃え商品の深さ・幅・一貫性、
  これが、適切な顧客層に向けてあったものに修正されない限り、マーチャンダイジングの失策である。



 店舗別顧客分析

 ランク分けの偏差値を、「平均購入回数」「平均購買点数」「平均購入額」の実際の値に直しておくと、その実際の値にあわせて、店舗別の顧客のランク分け(層別分類)を行う。・・・・ここでは偏差値は使わない!

店舗顧客のランク分けを実際の値で行い、各層の人数・構成比をだし、全社データの格層別の構成比と比較すると、全社の中でその店舗の顧客構成の良い点・問題点が明らかになる。
顧客層別の、「年間購買回数」「平均購買点数」「平均購入額」「年間購買金額」「平均商品単価」可能なら「粗利率」を店舗顧客についてだし、全社データと比較すると細かく見て取れる。

 問題のある顧客層が明確になれば、ターゲット顧客層の購買履歴分析を行ったり、マーケティングリサーチを実施すればよい。
また、システム上の問題で店舗での購買履歴分析ができなくとも、この後の商品分析で示すその店舗の商品の販売実績データの分析を行い仮説を導き出し、顧客 は店頭に来て購買してくれているので顧客の買い物行動を観察する・ヒアリングすることもでき、十分に自分たちでKAIZENの方法は発見できる。


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