<MUP 本日のうさぎクラスLive> 2021-02-25 リピーターを使ったコミュニティ戦略
■はじめに
リピーターを作ろう
でもどうやって？
■結論
全ての顧客に同じような対応をするとどの顧客からも支持されない
- RFM戦略に基づき顧客にランク付けをする
- ランク別に施策を設定する
- 設定したランクの顧客別にCSイベントを準備し、細かくアクションを回し続ける（One to One Marketing → 返報性の法則）
- これを続けると
- １人の顧客が推奨してくれたら、顧客が顧客を呼ぶ（PUBG戦略）
- 何人になっても同じようにアクションを回し続ける
■大切なのは既存顧客
パレートの法則
売り上げの８０％は上位２０％の顧客で占められている
上位２０％
ここを維持する
- ファン層
- 固定層
- 継続層
残りの８０％
ここを上位に押し上げる
- 試し層
- 認知層
- 潜在層
RFM戦略
まずは以下を分析し、顧客のランク付けを行う
Recently：最近の購入日 Frequency：頻度 Momentary：購入金額
| ポイント | 直近日 | 頻度 | 金額 |
|---|---|---|---|
| 5 | 2週間以内 | 過去20回以上 | 100,000円 |
| 4 | 1ヶ月以内 | 過去10回以上 | 30,000円 |
| 3 | 3ヶ月以内 | 過去5回以上 | 10,000円 |
| 2 | 6ヶ月以内 | 過去2回以上 | 5,000円 |
| 1 | 12ヶ月以前 | 過去1回 | 2,000円 |
↓
| スコア | ランク |
|---|---|
| 12点以上 | A |
| 10点以上 | B |
| 8点以上 | C |
| 5点以上 | D |
| 3点以上 | E |
これを踏まえて具体的な施策を実施してゆく
※下記のアクションは飽くまで例
| ランク | お電話でのご挨拶 | お手紙の送付 | SNSでのアクション | DMやメルマガ送付 |
|---|---|---|---|---|
| A | ○ | ○ | ○ | ○ |
| B | - | ○ | ○ | ○ |
| C | - | - | ○ | ○ |
| D | - | - | - | ○ |
| E | - | - | - | - |
Q:もし金額が決まってる売り物だったら？→A:RF戦略
RFMからMを外したRF分析を行う
→購入日と購入頻度で4象限を作成する
| 購入頻度高 | 購入頻度低 | |
|---|---|---|
| 直近日近 | 優良（囲い込み重宝する施策） | 新規（より頻繁にさせる施策） |
| 直近日遠 | 離反（再度来客を促す施策） | 休眠（思い出させてあげる施策） |
↓
顧客毎にマンダラートで施策アイデアを広げてみる
PUBG戦略
Communityを成長させてゆく
5A
- Aware（認知）→ 実は一番難しい（情報量が増加したため）
- Appeal（訴求）
- Ask（調査）
- Act（行動）
- Advocate（推奨） → 顧客が広告してくれる
一度推奨（Advocate）になったら推奨された相手は調査から開始するので
認知（Aware）と訴求（Appeal）がスキップ （つまりここで3Aになる）
このサイクルを作り出すと雪だるま式に顧客が増えてゆく
ではこれをどうやって育てる？
One to One Marketing
1対1で時間をかけてやること
- 有料顧客のデータを割り出しランク付けを行う
- ランクに沿ったCSイベントの設定を行う
- 人間の習性を利用する（返報生の法則）
返報性の法則
人は相手からよくされると、お返しをしたくなる
この習性を利用して、顧客に対する細かいアクションを回し続ける
こういうことをすると人間は反応する
■まとめ
全ての顧客に同じような対応をするとどの顧客からも支持されない
- RFM戦略に基づき顧客にランク付けをする
- ランク別に施策を設定する
- 設定したランクの顧客別にCSイベントを準備し、細かくアクションを回し続ける（One to One Marketing → 返報性の法則）
- これを続けると
- １人の顧客が推奨してくれたら、顧客が顧客を呼ぶ（PUBG戦略）
- 何人になっても同じようにアクションを回し続ける
今回はここまで。
ではでは。
