┏━━━ 2005/07/14 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
□■□ メ ル マ ガ マ ー ケ テ ィ ン グ 最 前 線
■◇■ 『 成 功 の 裏 側 を 探 る ！ 』
□■□ 【効果的メルマガ活用のノウハウ、秘訣はここから学ぶ】
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┃ ◆━◇ 今回のご出演メルマガ ◇━◆
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┃ 〜 実践データベースマーケティング 〜
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こんにちは。メルマガ最前線の藤田です。
通販に関する調べものをしていたとき、偶然、今回ご出演の岩瀬さんの
サイトに行き着きました。それはメルマガのバックナンバーのひとつ
だったのですが、「こんな情報を発信していた人がいたのか」と感銘しました。
それが、「実践データベースマーケティング」だったのです。
下記にバックナンバーが収録されていますが、通販に関わっている方は
ぜひ一度お目通しされてみてはいかがでしょう。改善のきっかけとなる多くの
ヒントが得られます。
http://www.bea.hi-ho.ne.jp/o-iwase/mail/dbm100.htm
すでに、岩瀬さんをご存知の方もいらっしゃるかもしれませんね。
メルマガはすでに停止されています。それでも、ぜひ、
メルマガ最前線の読者の方々にも知ってもらいたいと思い、岩瀬さんに
インタビューさせていただきました。
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●○● メルマガデータ ●○●
▼ タイトル ：実践データベースマーケティング
▼ 発行者 ：シーアールエム研究所 岩瀬 理（いわせ おさむ）氏
▼ 関連ウェブ ： http://www.bea.hi-ho.ne.jp/o-iwase/index.htm
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■「実践データベースマーケティング」の発行者、
岩瀬 理 さんへのインタビュー■
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〓〓メルマガは今、停止されていますが、岩瀬さんの現在のご活動について
お教えください。
通信事業や通信販売などのコンサルテーションをしています。
内容は、
◆事業試算/事業計画の作成
◆データ分析（マイニング/シミュレーション）
◆販促企画と効果測定
◆業務改善
◆コールセンターやWebの要求仕様作成
◆情報系システムの構築
などです。
〓〓今のお仕事をされるようになった経緯は？
元々、私は通信販売企業に就職しました。
当時、通信販売はまだマイナーでした。でも通販のノウハウを作ることができれば、
そのノウハウで独立できるのではないかと考えたのです。
創業を5年間、システム構築/業務改善/子会社の清算などを5年やりました。
当時のノウハウを元に個人事業を開始、コンサルタントをしていましたが、
現在はデータマイニングや販売の効果検証をする会社にしました。
〓〓お客様を指導する中での苦労はありますか。
「机上の空論」ではビジネスはできませんが、「既成概念」も恐ろしいものです。
実際のビジネスについては、私がお客様に敵うわけがありません。
それでもお手伝いできるのは、データの見方について私なりの視点があるからだ
と思います。
例えばビジネス数値は通常、平均で表されることが多いのです。
ところが実際のビジネスの場では、それとは違ったお客様の集団が存在して
います。
複数のお客様の集団の総平均が、平均になっていますが。
それは、一見のお客様とご贔屓のお客様をいっしょにした平均の数値です。
ですから、性格の異なる複数の市場を相手にしている、と考えるだけで
発想も変わってきます。
苦労という程ではありませんが、私の関わる部分はより現場に近いものです。
ですから担当の方とは話が進んでも、トップへのインパクトは小さいのかも
知れません。
〓〓改善において、経営資源の配分に関わってくるケースでは、トップの判断が
必要になるケースもあるでしょうね。
こんな改善をしたら効果があったという例はありますか。
通販の場合、商品によってビジネスのモデルは変わります。
衣類や食品/化粧品などの消耗品は、“RFM”という考え方が適用できます。
※RFM：顧客の購買行動を、Recency（リセンシー：最新購買日）、Frequency
（フリークエンシー：購買頻度）、Monetary（マネタリー：購買金額）
の3つの観点から分析する方法。
消耗品では、より「直近で購入された」お客様が重要です。
※化粧品や健康食品でも、品目数が少ない単品通販では、商品を元にした
「買換え期間」が、RFMよりも有効になることも。
しかし家具や雑貨などの耐久消費財では、買換え期間が長いので、
RFMとの相関は低いのです。
耐久消費財では、粗利益が大きいかどうかがビジネスにインパクトを
もたらします。
同じ企業でも商品によって、ターゲットを変える必要があります。
こうすることで、費用対効果を20%以上向上させることができました。
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「実践データベースマーケティング」
〜 分析手法の研究 〜
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１．１．顧客に関するもの
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顧客に関するものとは言っても顧客マスタだけで分析をすることは出来
ません。顧客の行動のルールや次の行動を予測するのが目的ですから、
行動の事実データを使う場合が圧倒的に多いものです。そして変化を
読み取ることが大切だと思います。例として
●受注予測（需要・受注など織り交ぜて）
●継続注文分析（継続率・ＬＴＶ）
●キャシュフロー分析（注文時期）
●購買と属性や過去の行動の関係（ビジネスルールの発見）
●地域メッシュでのシェア率（限界効用や強み弱み分析）
●顧客シェア率（戦略顧客の特定や競合戦略）
●重要度−満足度分析（資源配分の指標作り）
●顧客のクラスター分析（判別要因の抽出や育成モデルの作成）
●購入に至るディシジョンツリー（いわゆるマイニングの世界）
●イベント−購入の影響度分析（個別対応のトリガー抽出）
●前回対応と次回購入の影響度分析（サービスの効果測定）
などがあります。受注予測は顧客側からも商品側からもアプローチが
あります。今回は受注予測について少しお話ししたいと思います。
さて、顧客側から見た予測としては階層別予測が一番ベーシックでしょ
う。お客様を購買特性からいくつかのグループに分割します。例えば、
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計算式： 該当人数 × 予測注文発生率 × 予測単価
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●優良顧客 ：２００人×３０％×４万円＝２４０万円
●継続顧客 ： 千人×１５％×３万円＝４５０万円
●新規取り引き客：２００人×１０％×２万円＝ ４０万円
●見込み客 ： ２千人× ５％×１万円＝１００万円
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合計 ：３，４００人 ８３０万円
というようなグループです。あるいは法人・個人などの区別かも知れま
せん。人数×予測注文率×予測単価で金額を予測します。これも持論で
すが、まずは理想的な構造を考えてデータで検証しながら修正していく
必要があると思います。理想のモデルがあれば、必要な代替データの
収集やデータ変換の生産性が高いからです。このようなグループ毎に
購買実績の平均がほぼ予測できるようであれば、グループ毎の予測を
積み上げる訳です。予測が安定し易いグループ分けを見つけることが
大切です。
この他には個人別に受注金額と注文をいただける確率を計算して、積み
上げる方法もあります。個人別データで注文の判別分析をしたり、金額
の予測をします。細かくすれば当たるという訳でもありませんが、安定
し易い部分に分けて考えるところから始めるべきでしょう。実はあまり
細かくすると誤差の積み重ねを生んでしまいます。そうかと言って大括
りではデータ分布が一定しません。総合的な判断が求められるのだと
思います。
１．２．商品に関するもの
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商品に関するものも明細データから観察する場合の方が多くなります。
ただし顧客とは違って品ぞろえなど単体で分析出来るものも沢山ありま
す。例として、
●受注予測・需要予測
●ＰＰＭ分析（金額貢献と関係作りの貢献度）
●交差主義比率（何が儲かる商品なのか）
●ＡＢＣＺ分析（成長率とシェア率で対処法をルール化）
●併買分析（一緒に買われるものにはどんな特徴があるか）
●商品と顧客の主成分分析（位置関係の把握）
●回遊分析（前回購入商品との相関調査）
●ベイジアンアプローチ（選択要因の重み付け調査）
●商品拡大の限界点分析（限界効用の把握と最適化計画）
●価格弾性力調査（価格の可変範囲や商品群と個別商品の関係）
商品側からの場合も予測を見てみましょう。売り出す前の予測もあれ
ば、実際に売り始めてからの予測もあります。今回は初期の反応で予測
する場合を考えてみましょう。受注曲線の予測ということになります。
受注曲線の予測にも色々なものがありますが、まずは全体の進捗率から
考える場合があります。店舗や媒体としての総額予測から商品別に落と
す場合です。
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計算式： 実績 ÷ 進捗率 × 増減率
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●商品Ａ： ６万円÷５％×１２０％＝１４４万円
●商品Ｂ：１２万円÷５％× ８０％＝１９２万円
●商品Ｃ： ４万円÷５％×１５０％＝１２０万円
●商品Ｄ：２０万円÷５％× ９５％＝３８０万円
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合計 ：４２万円 ８３６万円
進捗が５％時点での金額というのを考えてみます。５％の進捗というの
が確立している訳ではありませんが、一つの方法として全体予測からの
割り返しを考えてみましょう。他の予測から考えて現在が進捗５％だと
します。実は進捗率を考えるための方法も別途あるのですが、また別の
機会にご紹介します。この時に商品毎の実績を進捗で割り返せば、個別
の予測が出来ます。
ただし商品によって先に波の来るものと、後から注文が噴くものがあり
ます。これは受注曲線のパターンになります。流行物は早めに波が来ま
すし、ベーシックな商品は最後まで平均的に注文が来ます。季節性や
ライバル商品との比較もあります。波を特定するのはパターン認識の
ようなものです。平均よりも後半の比重が大きければ、１２０％、
３００％などというパターンを代入します。これには過去の似た商品を
探す技術が必要になります。
あるいは進捗率まで含めて受注カーブ自体を予測することも出来ます。
クラスター化分析で受注カーブのグループを特定する方法もあります。
フラクタル（相似系）を使ったＮＮ法も使えます。あるいはＡＢＣＺ分
析のように成長率を使って分類する方法もあるでしょう。成長率はそれ
だけで大きな分野ですので、また回を改めてご紹介したいと思います。
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〓〓今のお仕事で岩瀬さんご自身にとって、喜ばしいこと、楽しいことは
どんなことでしょう。
新しいノウハウやビジネスモデルの種を見つけた時です。
各社それぞれに発見があります。商品が違い、お客様への露出（お客様のイメージ）
やビジネス規模が違えば、ビジネス上のルールもかなり違います。
各企業毎に発見があります。新しい発見があった時に喜びがあります。
〓〓仕事を通して気づいたことは？
「商い」は「飽きない」に通ずると言われますが、データを活用するにも
同じだと思います。
小さな“発見”や“改善の積み重ね”と“定着”が大事です。
またデータ活用とは言え、実際に現場で活用できなければ意味がありません。
人間が運用する場合に、どのようにすれば運用できるのかという部分が一番の鍵
になっているような気がします。
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〜 岩瀬 理さん プロフィール 〜
有限会社シーアールエム研究所 代表取締役
趣味は読書。歴史、特に戦史が好きです。先人の行動は最高のテキスト
だと思います。組織論や問題解決に関する本も多いようです。
家族は妻と男の子2人です。みんな性格も違うし、家族の中で観察して
いても、人間は千差万別で面白いものだ、と思います。
〜 岩瀬 理さん 愛読メルマガ 〜
●縁尋奇妙メール
http://www.melonpan.net/melonpa/mag-detail.php?mag_id=003030
●Marketer's EYE
●日経ＭＪ（流通新聞）メールマガジン
http://www.nikkei4946.com/syoukai/mj/data.html
●BizMarketing
http://www.bizmarketing.ne.jp/
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《メルマガ最前線発行人のコメント》
「机上の空論」と「既成概念」、相反する言葉であるけれども、どちらも
失敗をもたらす要因のひとつとして、語られることが多いですね。
机上の空論が、実践、体験に基づいておらず頭の中でうちたてられたロジック
で現実面での難があるものとしたら、既成概念は自己、あるいは他者の過去の
成功体験や失敗体験から導きだされた負の資産です。
理論と体験、どちらも必要ですが、とらわれすぎるとやっかいなもの。
この二つをバランスさせるのが上手な人が、通販でも成功するといってよい
でしょう。
それが、岩瀬さんのいう、小さな“発見”や“改善の積み重ね”と“定着”
というキーワードを実践することに言い尽くされています。
“発見”できる目を養い、“改善”のための時間とエネルギーをとり、
よいと思われたことを“定着”させる努力。
意外と社内だけでは、取り組みにくいことなのかもしれません。
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実践データベースマーケティング
http://www.bea.hi-ho.ne.jp/o-iwase/mail/dbm100.htm
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ネットでの集客手法に限界！？
−顧客育成への壁にぶつかる−
サイトを立ち上げ、相応の資金や人材を投資、ネットでの集客、販促手法を
実践すれば、ある程度まで売上を伸ば すことが可能です。ところが、
月商で1,000万円、年商１〜２億円を達成した後、「壁につきあたっている」と
感じる運営者の方々が近頃、少なくありません。
ネットが一般の人々に浸透して１０年。もう売上額だけを聞いて、「すごい！」
と驚いている時代は終わりました。
動かすお金は大きくなったけれど、利益率に疑問符、自転車操業から
抜け出せないといった悩みをもつところが増えているのです。
続きを読む ⇒ http://www.nk-club.com/
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