POSシステム

同じ1枚のレシートでも、持ち主が分かった瞬間に「1回の取引」から「ある人の買い物の履歴」へ変わります。この節でこれから扱う分析は、どれもこの変化の上に成り立っています。

優良顧客は「直近に来ていて、よく来ていて、たくさん使う顧客」ということになります。

軸が3本あるぶん、金額だけでは見えないものが見えます。使った金額が同じ2人でも、先週来た人と、1年前を最後に姿を見ない人とでは、打つべき手がまったく違う。この違いを拾えるのがRFM分析の強みです。

重なりを整理すると、

• 商品Aだけ買った … 200人（400 − 200）
• 商品AとBの両方 … 200人
• 商品Bだけ買った … 300人（500 − 200）
• どちらも買っていない … 1,100人

① 支持度（サポート）

支持度 は、全顧客のうち、その商品（またはその組み合わせ）を買った人がどれだけいたか の割合です。

$$支持度（商品B）= \frac{商品Bを買った人数}{全顧客人数} \times 100 = \frac{500}{2{,}000} \times 100 = 25\%$$

$$支持度（商品A \to 商品B）= \frac{AとBを同時に買った人数}{全顧客人数} \times 100 = \frac{200}{2{,}000} \times 100 = 10\%$$

支持度が高いほど、その商品や組み合わせが 店全体の売上に与える影響は大きくなります。店内には膨大な数の商品があるので、支持度の高い組み合わせから手をつけるほうが、打ち手の効きは大きくなります。

支持度の分母は、つねに全顧客人数。ここを押さえてください。

② 信頼度（コンフィデンス、確信度）

信頼度 は、ある商品を買った人のうち、もう一方の商品も買った人の割合 です。

$$信頼度（商品A \to 商品B）= \frac{AとBを同時に買った人数}{商品Aを買った人数} \times 100 = \frac{200}{400} \times 100 = 50\%$$

商品Aを買った人の半分が、商品Bも買っている、と読みます。

信頼度の分母は「商品Aを買った人数」。支持度との違いは、まさにこの分母にあります。

信頼度だけでは判断を誤る

信頼度には落とし穴があります。

商品Bがもともと店の看板商品で、来店客のほとんどが買っていく としましょう。このとき、商品Aを買った人が全員Bも買っていれば信頼度は100%になります。しかしそれは Bが単によく売れているだけ で、AとBのあいだに特別な結びつきがあるとは言えません。

逆に、Bはあまり売れていないのに、Aを買った人に限ってはBもよく買っている なら、両者の関係は強いと考えられます。

この偏りをならして2商品の結びつきを測るために、リフト値 を使います。

③ リフト値（併買リフト値）

リフト値 は、ある商品を買った人がもう一方も買う確率が、店全体の平均と比べて何倍か を表します。

$$リフト値（商品A \to 商品B）= \frac{信頼度（商品A \to 商品B）}{支持度（商品B）} = \frac{0.5}{0.25} = 2.0$$

商品Aを買った人は、平均的な来店客に比べて 2倍 の確率で商品Bも買っている、ということです。

※ リフト値は向きを入れ替えても同じ値 になります（A→BとB→Aは等しい）。

リフト値が大きいほど同時に買われやすいということなので、クロスマーチャンダイジングやセット販売 といった、いっしょに買ってもらう仕掛けを打つ価値が高まります。

目安として、1.0を超えれば意味があり、2.0を超えれば結びつきが強い とされます。

3つの指標の整理

3つを取り違えないコツは、分母が何かを見ること。これに尽きます。

この3つの呼び分けは、そのまま出題されることがあります。

貯めた情報で何をするか

集めた情報をもとに顧客を セグメンテーション し、層ごとに響きそうな商品・サービス・案内を届けます。

たとえば、購入履歴を RFM分析 にかけて優良顧客を抜き出し、催事の招待状を送る。あるいは、しばらく来ていない顧客を抜き出し、クーポンを付けた案内で呼び戻す。

こうすると 必要な人に、必要なときに届けられる ようになります。全員へ配るのをやめられるので広告宣伝費は抑えられ、一方で1人あたりの購買額は上がり、上得意は離れにくくなる。短期の売上ではなく、長く続く関係 を組み立てるための仕組みです。

LTV（Life Time Value）｜1回ではなく生涯で見る

LTV は 顧客生涯価値（あるいは生涯顧客価値）と訳されます。

1回の取引でいくら儲けたかではなく、同じ顧客が買い続けてくれることで、生涯を通じていくら残してくれるか をとらえる考え方です。そして LTVはCRMの中心に置かれる概念 でもあります。顧客と長い関係を築けば、利便性や満足度、信頼が高まり、結果としてLTVが伸びる ── CRMが目指しているのはこの連鎖です。

計算は次の式によります。

$$LTV = 平均購買単価 \times 粗利率 \times 購買頻度 \times 継続購買期間 - 顧客の獲得・維持コスト$$

高める方法は、式の形から決まる

式を眺めれば、打てる手は4つしかないと分かります。

前の3つは掛け算の項、最後のひとつは引き算の項です。掛け算の項を伸ばすほうが効きは大きい という見当が、ここから立ちます。

なぜLTVが注目されるようになったのか

売上を増やす道は2本あります。顧客の数を増やす か、顧客1人あたりの売上を増やす かです。

前者には新規獲得が欠かせず、知ってもらうための広告宣伝費がかかります。後者は、すでに付き合いのある相手にもう一度買ってもらったり、関連する商品をすすめたりするので、費用も手間も軽くて済みます。CRMで一人ひとりの好みがつかめていれば、後者はさらにやりやすくなります。

ただし、どちらを選ぶかは 市場がどの段階にあるか で変わります。

• 市場が伸びている段階 … シェアを取りにいくため、新規顧客の獲得に重心を置くことがある
• 市場が飽和した段階 … 新規獲得が難しくなり、LTVに目を向ける必要が生じる

成長期はシェア、成熟期はLTV。CRMが広く使われるようになった背景には、多くの市場が後者に入ったという事情があります。