ターゲットを絞る。

予測因子を使い、
理想的な顧客を引きつけよう。

予測因子とは優良顧客、
見込み客になってくれる
可能性の高い条件のこと。

見境なくお客を増やそうとするのは
賢いやり方ではない。

そのやり方は簡単だが
何より無駄に費用がかかる。

ダイレクトメールでは
投資収益率の高さが重要だ。

やみくもなやり方で得たお客の
平均的価値というのは基本的に低く、

あまりにも低いとマーケティングの施策を
打つことができなくなる可能性もあるのだ。

質が悪く、価値が低く、
適切に保持もされない
お客たちは事業の流れを滞らせかねない。

ではどうするか？

予測因子を使い、
価値が高く最も反応しそうな
お客だけに絞り込めということだ。

その人たちに合わせて
綿密にメッセージを練る方法に変えるのだ。

処理できるリードやお客の数は減るだろうが、

大変効率の良いマーケティングが
できるようになる。

自動車ディーラーを例に考えてみよう。

私たちの大規模な広告によって、
200人のお客がショールームに押し寄せ、
20人のセールスマンがでたらめに
割り当てられたとする。

手の空いているセールスマンが
次のお客を担当するという形式だ。

しかし、200人のお客のうち、
見込みがあり、
真剣に購入を考えている人はほんのわずか。

大半が思いつきで訪れた買い物客だった。

20人のセールスマンのうち、
トップレベルが2人、
腕のあるセールスマンが8人、
残りが10人だ。

しかしこれでは、
例えばトップレベルのセールスマンが
購入意思のないお客に2時間かかり、

残りの腕の悪い10人が
最も見込みのあるお客を担当してしまう
というケースがあり得る。

ならば、
質の高い見込み客を40人選んで招き、
腕のあるセールスマン10人だけを雇って
接客させる方が効率も良く利益も上がる。

だから、まずは
最優良顧客のデータを徹底的に
調べて、
優良顧客になる特別な予測因子は
何かを
割り出さなければならないというわけだ。