# チャプター1 データに惑わされず、顧客の寿命を伸ばします。 ユゲトルのマーケティング・ロゴクリ本日は、「フレームワークを武器にする庫宝と分析」というテーマでお送りします。 日頃多くの企業でマーケティングの指導をさせていただいていますが、経営者の皆さんから、 今月はリピート率が平均80%を維持していますとか、平均の購入単価が上がりましたという報告をよくいただきます。 しかし、データというのは、混ぜてしまうと見えなくなるという性質を持っています。 平均値という名の幻想に騙されず、お客さんの動きを正しく切り分けてみる。 そのために、今すぐ取り入れてほしい武器が、庫宝と分析です。 そもそも、庫宝と分析の庫宝ととは何でしょうか。 ちょっと聞いたことないと思うんですけれども、この言葉の由来は、古代ローマの保平体の単位から来ています。 現代のマーケティングにおいてはシンプルに、共通の属性や経験を持つ集団という意味で使われています。 もっとわかりやすく実務の言葉で言うなら、庫宝ととは、お客さんの同期生のことらと考えて下さい。 ある時期に、ある同じ時期に顧客になってくれたグループが、何人残っているのかを知るというようなことですね。 例えば、全体の継続率が安定しているように見えても、実は、昔からのファンがどんどん離れて行っているかもしれない。 それを、今月大量に広告を投下して獲得した新規のお客さんの勢いが、一時的に数字を埋めてカモフラージュしているだけかもしれない。 これって、非常に危険な状態ですよね。 このように、顧客を獲得した時期という縦軸と、そこから経過した時間という横軸を組み合わせて、ユーザーがどう定着し、あるいはどう離脱していくかを可視化する手法、これが庫宝と分析なんですね。 では、なぜそんな、わざわざクラス分けをしてまでデータを切り分ける必要があるのでしょうか。 それは、ビジネスの健康状態を測る上で、全体の平均値が最大の目隠しになってしまうことがあるからなんですね。 例えば、あなたがサブスクリプションのサービスや、リピート型の通販、あるいは店舗の会員ビジネスをやっているとします。 全体のデータだけを見ていると、今月もリピート率は横ばいだから安心だというふうに受け止められると。 しかし、庫宝と分析を使って、獲得月ごとに切り分けてみると、困った事実が見えてくることがあり得るんですよね。 どの月に獲得した人たちも、なぜか、入会からちょうど3か月目になると、一斉に4割ぐらいの人が辞めてしまう、というような、特定のタイミングでの異変ですね。 もしお客さんが、一様に3か月目で辞めてしまうとしたら、それは商品そのものが悪いのではなくて、3か月目のフォロー体制が手薄になっていたり、お客さんが心理的に飽きてしまう壁がその辺りにあるのではないか、ということですね。 そうすると、原因がピンポイントで特定できていきますよね。 でも、全体の平均値だけを見ていると、新規の獲得数が多ければ多いほど、この3か月目の大量離脱という原因、病気が見えなくなってしまうわけですね。 もうデータが混ざり合って、目くらましになってしまうわけですよ。 だからこそ、切り分ける必要があるんですね。 では、この広報と分析を、一体どの辺から活用していったらいいでしょうか。 すぐにでもできる、実践的な2つの手順をお話しします。 1つ目は、あなたのビジネスにおける離脱の壁を特定することです。 特別なツールはいらないんですね。 ExcelとかGoogleのスプレッドシートで十分です。 縦列に新規顧客の購入月を並べ、横列に1か月目、2か月目、3か月目と、経過の月数をとっていって、継続している人数や割合を書き出してみて下さい。 すると、数字ががくっと下がっている間の月が、視覚的に見つかったりします。 もし、2か月目から3か月目にかけて急激に減っているのなら、そこが手を打つべき場所ですよね。 2か月を過ぎたお客様に、何かご不満がないですかとサポートメールを送る、あるいは特別なお得なクーポンを届ける、こうしてピンポイントで試作を打つことで、あまり無駄なコストをかけずに、顧客の寿命、つまりライフタイムバリューを伸ばすことができるわけです。 2つ目は、試作の効果を正しく評価することです。 例えば、先月、半額キャンペーンを大々的にやって、新規のお客さんがたくさん入ってきたとしますよね。 その半額キャンペーンで獲得したお客様のグループを、広報と分析でその後追いかけていってみると、 通常期に定価で購入してくれた通常クラスのお客様は、3か月後も7割以上残っているのに、半額キャンペーンの割引につられて入ってきた、いわばキャンペーンクラスのお客様は、2か月目で8割がやめてしまっている、なんていうことがわかるケースがあるわけですね。 これでは、いくら新規が増えても、長期的には赤字ですよね。 そこで、広報と分析を使えば、どの試作で入ったお客さんが、本当に我が社に利益をもたらしてくれる、質の良いお客さんなのかという、真の効果が可視化されるわけですね。 ですから、良い試作と、そうでもない試作が、ここで切り分けられてしまうわけですね。 それに従って、正しい試作を打っていく、ということができるようになりますよね。 まとめですけれども、データは、混ぜると嘘をつく、切り分けると真実が見えてくる、ということですね。 まずは、皆さんの手元にある、過去数ヶ月のデータを、Excelを使って、購入好きごとに、優しく切り分けてみてください。 それだけで、明日から、どこにお金と時間をかけて、集中していくべきか、ということが、まあはっきりと見えてくるはずなんですね。 平均値の罠から、今すぐ抜け出しましょう、ということですね。 最後まで聞いていただき、ありがとうございます。ぜひチャンネルのフォロー、いいねをしていただきますと嬉しいです。