お客さんを切り分けて分類する
お客さんを「お客さん」という一種類で括って見ているといろいろと見落としてしまいがちで、お客さんをよく観察・分析して色分けする、種類別に分けてグルーピングする。
・・・すると不思議と今まで見えなかったものが見えてくるものです。
(これは、実店舗も EC も toB も同じ)
この辺が習慣になっている人だと、自分がお客さんとして入った店でも、ついつい周りを見て分析してしまいがちですよね。「色分け」とか「グループ」ってなんのことだっけ？ という話ですが、身近なところだと、「客層」というのがあります。
20代男性 / 20代女性 / 30代男性 / 30代女性 / 40代男性 / 40代女性 / ファミリー / シニア / 外国人
・・・みたいな感じです。こういう「切り口」を見つけられると、今までひとかたまりだったお客さんが複数のグループに分かれていって、それぞれの特徴や傾向などの分析がしやすくなるんですよね。そのほかにもいろんな切り口はあって、例えば「利用動機」で切ってみるのはどうでしょう。
FICO & POMUM の青山店のお客さんが「来てくれた理由」として、こんな感じの利用動機が考えられます。
１人ランチ / カフェめぐり / グループでお茶 / 作業する場所代 / 休憩する場所代 / 健康的な習慣 / 写真を撮りたい / 自宅へデリバリーオーダー / TABETEでフードロス削減 / 差し入れ / ファンだから
全てがこのうちのどれかに当てはまるわけではなく、まだまだ他にも動機が考えられるだろうし、複数の動機を持って来店されている場合もあります。
さて、実店舗やtoBでは「お客さん」が目の前で見えるので、じっくり観察すればお客さんの種類がわかりますが、お客さんの顔が見えない EC事業ではどうでしょうか？
世の中、デジタルマーケティングは時代の主流になっていますが、行動、購入履歴、どこで離脱したか、何回購入したか、などが見えるようになって、もともと分析しやすいのがオンラインビジネスの特徴です。
オーダーしてくれた方が、「どんなルートを辿って購入まで行き着いたのか」を分析すれば、どのプロモーションに注力すれば最も効率がいいのか、どこをテコ入れすべきかなどが見えてきます。
Google検索 / SNS広告 / メルマガ / Instagram / 個別キャンペーン施策 / 指名検索 / 店舗会員 / 身内
こんなふうに、オンラインビジネスでは実は「お客さんの実態が見えるようになりやすい」わけですが、最近は実店舗でもデジタルマーケティングができる環境が整いつつあります。
POSレジにある購買履歴や、アプリ会員などのデータを使えば、仕組みとして「どんな属性の人が」「何を」「どれくらい買っているか」がわかるようになるので、たとえば、「サンドイッチを５回以上買ってくれているお客さんに、サンドイッチの開発に関わる個別アンケートをしよう」
などの企画MK施策ができるようになります。
こんな感じで、一見ひとかたまりに見える「お客さん」の「法則性」を見つけて「分類」することで、
・売上を伸ばすヒントが見つかる
・新しい商品・サービスが生まれるヒントになる
ということで、日頃から癖にしておくと仕事でかなり有利なんじゃないかなーと思います。
(この記事は、2022年8月に社内用に発信された内容をもとに編集を加えています)
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