通販ビジネスが科学である理由とは！

コロナ禍であってもwithコロナであっても
やるべきことは同じです。

なぜなら、問題解決だからです。

その問題になっていることが、
若干変わっているだけです。

その一番大切なことは、
「誰に」対して
「どうやって」アプローチするのか？
です。

D2Cや通販ビジネスは、
無料サンプルを提供して新規顧客を獲得し、
商品を購入してもらうのがパターンなんですが、
この通販モデルもだんだん変革しています。

ビジネスモデルのスキームにも
紹介されています。

このようにはじめに種をまいてから刈り取る
構造のビジネススキームはとても重要です。

通販＝科学
はとても重要です。

「仮説」「計画」「実行」「検証」
というPDCAのサイクルを繰り返すことになります。

精度を高めていくことが特に重要で
そういう意味で終わりはありません。

第一に
「誰に」対して
「どんな販路で」価値提供するのか？
というアプローチが必要で、更には

本商品を購入してもらうためには、
色々な販路が絡み合っていないといけません。

広告からのLPへ
SNSから記事広告からLPへ

とより複雑なフローになっています。

自社商品のターゲット顧客層をきちんと把握し、
ターゲットに届く販路と媒体が大切です。

小さな会社では、お試しサンプルから
本商品の引き上げ率の向上は更に重要です。

では、どうすれば「引き上げ率」が上がるのか？
一般的には、F値の向上と呼ばれています。

お試しから本商品を購入してもらうことを
引き上げと呼んでいます。

その数値のKPIは15%から25%が目安になります。

100人に対してお試しに対して20人から
本商品の注文があった場合、引き上げ率は20%となります。

D2Cや通販ビジネスの2つ目の関門は、
この引き上げ率の向上になります。
※1つ目の関門は、売れるLPです。

余談ですが、
売れるLP（MR0.8）→F値（25%）→LTV（60%）
が一つの基準になります。

こうしたKPIの数値にあわせて、
自社の顧客独自の反応パターンを分析することも大切です。

最後に、LTVを上げるための
リピーター育成のために考えるべきことは、
リピート率の向上になります。

そのためには、データ活用は重要な役割を果たします。

具体的には４ステップになります。

ステップ１
リピートした顧客とそうでない顧客をグループ化します。

ステップ２
それぞれの属性や行動特性を詳細に見る

ステップ３
特徴や傾向を割り出す

ステップ４
３に基づいてアクションプランを考える

よって、現場の感覚だけに頼って動くのではなく、
過去の統計データをもとに仮説を立て、
なぜリピートにつながらないのか？

なぜ、売上に結びつかないのか？
の原因を検証することが重要です。

具体的にはTOP1%の優良顧客に
ヒアリングすることから始めます。