データを使って仮説検証をベースする重要性とは？

私たちが得意なことは、
データを使って仮説検証をベースに
した販促になります。

広告だけではなく既存のお客様の育成も
当然、データが重要になります。

特に、今は、広告による新規獲得効率が悪化している中
新規客をリピート顧客に育成していくことは
従来以上に重要性が増しています。

また、広告をメインにしないSNSとの連携も必要です。

従来のネット通販の事業においての
ポイントは、
１） 新規顧客の２回目への移行率
２）顧客フォロー設計図
３） 同梱ブランドブックのツール作成
４） LTVの向上
です。
今は、
１）体験を通じての価値提供
２）エンゲージメント
です。

２本目の柱として、新規事業として通販ビジネス
を構築していく際に、何が必要なのか？

どのような進め方が効率的なのかを共有いたします。

私たちの会社にも
「モノを売りたくて」やってくるケースがあります。

色々、質問をさせて頂きますと
「知って頂けるとこの商品の素晴らしさを
理解して頂けます」という経営者も多いです。

その知って頂けると売れるというのが
広告費になるので、そんなに甘い世界では
ないのです。

また、データは分析しているが、
施策に反映できない
広告代理店の分析結果の報告がわかりにくいので
情報共有がよくわからない
という課題を抱えている企業様も多いです。

データ分析は現状や課題の把握にとどまらず、
具体的な施策の提案にまで
つなげないと意味がありません。

特に細かい数値は、現場の担当者が実施するにしても
経営者は、大枠の把握のみで大丈夫です。

それよりも、現状から何をどう改善するのかを
スタッフにもコミットできる環境を作ることが重要です。

その結果、打ち合わせの定例会にも
つながっていくのです。

当然ながら、経営者だけでなく、
現場社員にも理解できるような
表現方法で報告を心がけることが重要です。

基本は、小学生にもわかるようにする
ことが大切です。

一般的な研修と違って、コンサルタントが講師を
担当している場合は、豊富な事例を引き出して、
売上アップにつなげてみてください。

いずれの場合も、戦略は仮説であるという前提が重要です。
戦略を実行可能なmacの法則に
従って計画に落とし込みます。

戦略が絵に描いた餅にならないよう、
具体的な計画をつくります。

そして、戦略という仮説を実行に移します。

戦略を実行して、PDCAをまわします。
つまり、単に結果を待つだけではなく、
実行状況を追いかけます。

実行するにあたっての中間目標とのズレ
というギャップが見られれば分析をし直します。

必要に応じて実行計画を修正したり、
場合によっては戦略レベル の仮説にまで戻ります。

このように通販マーケティングの本質は、
・誰に
・何を
・どうするのか？
になります。
これが、結果、エンゲージメントと顧客体験を高めて
いきます。