通販のLTVを最大化するCRM戦略とは？「カスタマーリングス」を活用した“勝ちパターン”公開

株式会社プラスアルファ・コンサルティング 執行役員 カスタマーリングス事業部 副事業部長 山崎 雄司氏　
日本大学経済学部卒業後、トランス・コスモス株式会社に入社。 以来、電話やwebによるマーケティング支援やCRMプロジェクトを経験し、2011年にプラスアルファ・コンサルティングに入社。 現在では、営業とマーケティングの両部門を管掌し、ITを駆使したデータ活用から、マーケティング現場の付加価値を向上させる各種システムの企画・推進に従事。新規事業の企画・開発や既存事業の企画推進、人材育成など多方面で活動している。

通販やECの新規顧客獲得コストが上昇するなか、売上と利益を安定的に確保するにはリピート顧客を増やすことが欠かせない。そして、リピート顧客を増やすには、正しいCRM戦略を実行することが不可欠だ。一方で、「CRMを実行する方法がわからない」「CRMツールを導入したが、成果が上がらない」といったEC事業者の声をよく聞く。通販会社が売上と利益を最大化するには、どのようなCRM戦略を描けば良いのか。EC事業者向けCRMツールでトップクラスの市場シェアを持つ、株式会社プラスアルファ・コンサルティング 執行役員 カスタマーリングス事業部 副事業部長 山崎雄司氏が、CRM／マーケティングオートメーションシステム「カスタマーリングス」の成功事例を踏まえて“CRMの成功パターン”を解説する。

多くの企業がCRMを実行できないのはなぜか？

株式会社プラスアルファ・コンサルティング 執行役員 カスタマーリングス事業部 副事業部長 山崎 雄司氏　

「通販会社の新規顧客の獲得が年々難しくなるなか、既存客のLTV（顧客生涯価値）を向上させるためにCRMの重要性は高まっています。CRMを活用して顧客1人1人のことを理解し、顧客セグメントを構築した上で、マーケティングオートメーションを実行する。さらに、PDCAサイクルを高速で回して施策を最適化していく。このようにCRMを正しく実行すれば、LTVが向上し、通販の売上は着実に増えていくことが弊社のお客様の事例で証明されています」

山崎氏は、CRMの重要性と効果について、こう強調する。

化粧品や健康食品などのリピート通販をはじめ、アパレルや食品、雑貨など多くの通販会社は、新規顧客を獲得するために広告費を投じ、リピート顧客からの売上で投資を回収する。そのため、リピート顧客の人数が増え、継続率が上がるほど利益は増える。

CRMを通じて既存顧客との関係を強化し、リピート顧客を増やしてLTVを最大化することは、ほとんどの通販会社にとって不可欠な施策。しかし、実際はCRMに十分に取り組んでいる通販会社は多くない。その理由について山崎氏は、次の4つの課題が通販会社のCRMを阻害していると指摘する。

課題1　通販・ECに関する膨大な量のデータを扱い切れない
課題2　顧客の嗜好が多様化し、顧客の動きを把握できない
課題3　CRMを担う現場が慢性的な業務過多（手が回らない）
課題4　施策のPDCAを回せない（人手不足・ノウハウの欠如）

【課題1】膨大な量のデータを扱い切れない

1つ目の課題は、膨大な量のデータを扱い切れないこと。通販やECでは会員情報や行動ログ、商品データ、購買実績など、さまざまなものがデジタルデータとして蓄積される。これらのデータを活用し切ればマーケティングの幅は広がるが、データ量が膨大になりすぎて扱い切れない弊害も生まれている。

「顧客のセグメントを作ったり、施策の効果検証を行ったりするには、データ分析が欠かせません。しかし、多くの通販会社が今感じているCRMの課題は『データの一元化』と『分析』を行えないこと。扱うデータ量があまりにも多すぎるために、手に負えなくなっているのです。その結果、勘と経験に頼って施策を打つことになり、作業が増えても効果が上がらない悪循環に陥っている企業は少なくありません」

【課題2】顧客の動きを把握できない

2つ目の課題は、顧客の動きを把握できないこと。消費者はウェブやアプリ、SNSなど、さまざまなチャネルで情報収集し、1人で複数のデバイスを使い分けるのも当たり前になった。顧客の嗜好が多様化し、カスタマージャーニーが複雑化したことで、通販会社は顧客の実態を捉えにくくなっている。

「CRMで一番重要なのは、顧客について理解することです。そのためには、まずは1人の顧客を1つのIDで管理する必要があります。そうしないと、本来は1人の顧客なのに、デバイスやチャネルごとに別の顧客だと認識し、顧客について間違った理解をしてしまう。しかし、1人の顧客を1つのIDで管理できている企業は非常に少ないのが現実です」

【課題3】CRMを担う現場が慢性的な業務過多

3つ目の課題は、現場スタッフが忙しすぎてCRMの施策に手が回らないこと。

「CRMは複数の社内データベースをマッチングさせたり、データベースごとの顧客IDを名寄せしたりと、膨大な業務が発生します。また、期間や顧客属性、商品カテゴリごとにデータを抽出し、それぞれ分析してレポートを作成する必要がある。これらを手作業で行なっていると、それだけで1日が終わってしまうでしょう」

【課題4】施策のPDCAを回せない

そして4つ目の課題は、施策のPDCAサイクルを回せないこと。主に人手不足やノウハウの欠如が原因だ。

　「CRMを活用して施策を打ったら、その効果検証を行い、改善することが最も重要です。PDCAを回して効果が高い施策へと経営資源を最適化しなければ、CRMに取り組んでいる意味がありません。しかし、データ集計やレポート作成に追われ、分析と次の打ち手を考えるところまで手が回っていない企業は多いです」

このように、多くの通販会社はデータを分析できないために顧客セグメントを作れない。そして、担当者はデータ集計など単純作業に追われ、本来やるべき業務に手が回らない。これが、通販会社がCRMを実行できない理由になっている。

CRMの課題を解決する「カスタマーリングス」の3つの特徴

プラスアルファ・コンサルティングが提供するCRM／マーケティングオートメーション（MA）システム「カスタマーリングス」は、こうした通販会社の課題を解決し、売上拡大や業務効率化へと導いてきた。

「カスタマーリングス」の提供を開始したのは2011年。現在、通販・EC事業者を中心に450社以上が利用している。プラスアルファ・コンサルティングによると、通販売上高上位50社のうち40%が「カスタマーリングス」を採用しており、EC特化型のCRM／MAシステムとしてはトップクラスの市場シェアを持つという。

「カスタマーリングス」を活用したCRM／MAは(1)顧客データや購買データを統合し、顧客1人1人の動きを分析(2)顧客セグメントの設定(3)マーケティングシナリオを作成・実行(5)PDCAを回して施策を最適化——といった流れで進む。

「カスタマーリングス」はどのように通販会社のCRM／MAを実現するのか。山崎氏は「カスタマーリングス」の特徴を解説し、成功事例を公開した。

【特徴１】通販会社が持つデータを、そのまま使える

「カスタマーリングス」のDMP（データマネジメントプラットフォーム）は、通販会社が持つさまざまなデータをカスタマイズせずに統合できるのが特徴。そのため、データ処理の手間やカスタマイズ費用をかけることなくデータを統合・分析できる。

「データのカスタマイズが不要なので、新しいデータを追加したいときも手間なく行えます。データ分析を行いたいと思ったときにすぐに実行できる点を、多くのお客様にご評価いただいています」

【特徴2】顧客1人1人を「見える化」し、コミュニケーションを図る

会員情報や購買データ、アクセスログなどを「カスタマーリングス」に取り込むと、顧客の名寄せを行い、ユニークユーザーとして認識する。これにより、1人の顧客を1つのIDで管理することが可能。その上で、RFM分析などを行うことで、「昔は優良顧客だったのに、1年以上買っていない顧客の人数」や「特定の商品を買っているのは、どのような属性・購買行動の顧客か」といった情報を瞬時に導き出す。

「顧客の動きを顧客単位で分析し、セグメントごとに施策を打つことができます。メルマガやLINEのプッシュ通知、ダイレクトメール、SSMS、ウェブ接客、リターゲティング広告など、外部サービスとも連携して顧客とのさまざまな接点を作り出せるのが強みです」

【特徴3】セグメント設計は自由自在

CRMにおいて、顧客分析を行うにせよプロモーション施策を打つにせよ、顧客セグメントを作ることが必要になる。販促施策を行うのであれば、セグメント（誰に）、配信時期（いつ）、クリエイティブ（何を）、チャネル（どのように届けるか）を最適化することが、施策の効果を最大化する鍵になるという。

「マーケティングを成功させる方程式は、誰に、いつ、何を、どのように届けるかという4つの要素を最適化すること。その際に最も重要なのが『誰に』、つまりセグメントです。施策を打つ対象が決まって初めて、その先のシナリオを考えることができますから」

セグメント（誰に）、配信時期（いつ）、クリエイティブ（何を）、チャネル（どのように）を最適化する

「『カスタマーリングス』はセグメントを自由に設計できます。会員属性や購買実績で分類するのはもちろんのこと、『メールを開封した顧客』や『特定のページにアクセスした顧客』でセグメントを切ることも可能です。アンケートの回答で絞ってみるのも有効でしょう。顧客に関する、さまざまなトランザクションのデータを組み合わせることができます」

定期購入への引上率が大幅に向上した通販会社の事例

セグメントを行う際のポイント

「カスタマーリングス」を活用してセグメントやマーケティングオートメーションを実施し、売上を増やすことに成功した通販会社の事例を紹介したい。大手化粧品通販会社様でサンプル会員を定期購入へと引き上げるために取り組んだ施策のフローが図1になる。

図1　初回購入から定期購入へと引き上げる流れ

カスタマーリングスを提供するにあたり、同社では大事にしている流儀があるという。「あえて、お客様へ商品企画などの上流コンサルティングを行わないようにしています。商品を形にしたり、そこに思いを乗せることは、コンサルタントではなくお客様でなくてはできません。当社の社名にコンサルティングと入っておりますが、お客様でしかできない領域には踏み込まないようにしております」と山崎氏は言葉を選ぶように語る。

それを踏まえて、カスタマーリングスはさらに進化を続ける。「今後はテキストマイニング技術に力を入れていきます。CRMの世界でも、テキストマイニングの重要性は高まっています。お客様にメールを送る場合にも、どのような件名にすると開封されやすくなるのかなど、適用範囲は多岐に渡ります。これからもお客様により役立つCRMとして、カスタマーリングスの機能を充実させます」

CRMを言葉だけでなく、実際に行動へ落とし込むためには、それを実現できるツールが必要だ。カスタマーリングスは、それを具現化するシステムとして、これからも進化を続ける。
初回購入者に対して、商品を発送した「3日後」「5日後」「10日後」「15日後」にメルマガやLINEのプッシュ通知を配信する。顧客に送るコンテンツは3日後が「購入のお礼と到着確認」、5日後は「成分／効果の説明や、使い方の訴求」、10日後は「30%オフの販促キャンペーン」、15日後は「追加の販促キャンペーン」といった内容だ。こうしたシナリオを組むことで、2回目の購入率を高める。

2回目に購入した顧客のうち、定期コースを申し込んだ顧客には「継続施策」と「クロスセル」を実施し、LTVの向上を図る。2回目も単品購入だった顧客には、定期コースに引き上げるキャンペーン訴求などを行う。メルマガが到達しない顧客や、開封しない顧客には、ディスプレー広告やリターゲティング広告なども活用する。

配信対象のセグメントや配信条件などを『カスタマーリングス』に登録しておけば、一連のマーケティングシナリオは自動で進む。

そして、施策のPDCAを回すことで効果検証と改善を繰り返す。それにより、施策を効率化し、「勝ちパターン」を確立できる。

「『カスタマーリングス』を使っている通販会社の中には、こうした取り組みによって定期購入への引上率が300%アップしたケースや、メルマガ経由の売上が200%アップした事例があります。また、データ分析を自動化できたことで、レポート作成業務を92%削減したケースもありました」

「カスタマーリングス」の事例はたくさんあるが、ここでは紹介しきれないため、興味がある読者は導入事例を参照してほしい。

分析をブラックボックスにしない　通販に“本当に必要な機能”を提供

「カスタマーリングス」は非常に多くの機能を備えている。導入を検討する企業からは「機能を使いこなせるか心配」という声も寄せられるほどだ。多機能化を進めてきた理由は、クライアント企業に必要な機能を網羅して提供するためだという。

「さまざまなお客様に使っていただきたいと考え、多機能で、あらゆる可能性を提供できるシステムをめざしています。『カスタマーリングス』を使いこなすまで時間がかかるというご意見をいただくこともありますが、自動的にマーケティングシナリオを導き出すような単純なシステムでは通販会社にCRMやMAのノウハウがたまらないため、あえて複雑な機能を残しているという側面もあるのです」

「また、『カスタマーリングス』の分析フローをブラックボックスにせず、できるだけお客様側で操作していただけるようにしています。なぜなら、施策のアイデアはお客様自身で考えた方が、絶対に良いものが生まれるからです。商品やサービスに愛着を持っている当事者が出すアイデアは、システムが勝手に出すようなアイデアとはレベルが違う。その点を踏まえ、弊社としては『カスタマーリングス』の使い方のサポートやアイデアの提案といった側面からお客様を支援します」

さらなる進化へ「テキストマイニング」で顧客の行動理由を分析する

プラスアルファ・コンサルティングは現在、「カスタマーリングス」をさらに進化させるため、テキストマイニングの開発を進めている。顧客分析や購買分析といったデータマイニングに加え、アンケートの結果やレビューなど文章を分析することで、顧客が「なぜ購入したのか」「なぜ買わなかったのか」「なぜ定期購入をやめたのか」といった行動理由を特定する。

すでに、メールの件名と開封率を分析し、優良顧客や休眠顧客、新規顧客といったセグメントごとに開封率が高いキーワードを特定しているという。

開封率が高いメールのタイトルを、顧客ランクごとに分析する

7月には、RFM分析で導き出したセグメントごとに、開封率が高いキーワードを分析する機能を実装した。今後は、ECサイトの商品説明文などを解析し、コンバージョンしやすいキーワードを特定する機能も実装する計画だ。

「テキストマイニングを行うと、顧客に関する新しい気づきを得られます。通販・EC事業者の商品に対する情熱に、テキストマイニングによる『気づき』が加われば、これまでにない施策のアイデアが生まれるはず。LTV向上につながる新たな施策が実現するでしょう」

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