ネット通販やD2Cにおいての数値の重要性について

数値の重要性はネット通販やD2Cにおいても
同様です。売上アップやLTVを向上させるためには、
顧客の属性データの収集と分析は急務です。

なぜなら、通販ビジネスの成功において、
顧客のニーズを正確に把握することは非常に重要だからです。

そのためには、顧客の属性データを収集し、
分析することが必要です。

顧客の属性データとは、顧客の年齢、性別、趣味、
購買履歴などの情報を指します。

特にネット通販にはRFM分析とデシル分析の
２つは最低用いて顧客単位のデータを収集して管理してください。
10等分することでデシル１とデシル２は優良顧客としてファン化のプログラムを
別に走らせてください。

その第一歩は、顧客の属性データの収集になります。

顧客メモをしっかり収集しアンケートや購買履歴のデータベース
などを活用することができます。

これらのデータを収集し、分析することで、
顧客の嗜好やニーズを把握することができます。

これにより、より効果的な商品やサービスの
提供が可能となります。

アンケート収集のデータはとても
貴重な意見や感想がたくさんありますので
テキストマイニングを実施し、フィードバックを忘れずに対応しましょう。

特に形容詞は重要になります。
なぜなら、人の感情を表すキーワードになるからです。
形容詞の周りの名詞を把握して流れもつかんでください。
そうすると、座談会や顧客様の声もとても気になってきます。

次に、販売促進活動の記録と効果測定の重要性について

通販ビジネスでは、販売促進活動の記録と
効果測定も重要な要素です。

販売促進活動の記録をしっかりと行い、
その効果を測定することで、効果の高い
プロモーション戦略を立てることができます。

特に既存顧客のLTVを上げる施策は重要です。

優良化していく仕組みを先に構築しましょう。

販売促進活動の記録には、宣伝広告の効果や
クーポンの利用率などのデータを活用します。

これらのデータを分析し、販売促進活動の効果を
測定することで、顧客の反応や需要の変化を
把握することができます。

新規顧客の獲得単価は顧客の平均LTVが
わかればその金額の30%以上はかけて
アクセルを踏んでいきたいです。

顧客のニーズを把握するためには
データの活用が欠かせません。

顧客の属性データの収集と分析、
販売促進活動の記録と効果測定を行うことで、
通販ビジネスの成功に近づくことができます。

定性データと定量データの両方が必要で
顧客の人格のパーソナルな側面を把握
できるようになると差別化ができます。