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2006年11月02日
レイナ：「タツヤ先輩、うちの営業部、今期は売上を上げるのにとても苦労しているみたいね。何かいい方法はないかしら。」
タツヤ：「そうだね。まずは顧客情報を収集して、顧客が真に何を望んでいるかを分析する必要があるね。」
レイナ：「顧客のニーズとウォンツを把握するってことですか。顧客の『生の声』を通して集められた情報の中に苦境を脱するヒントが隠されているんですね。」
タツヤ：「そういうこと。ただ、収集された情報を有効に活用するためには、情報を一元的にリアルタイムに管理する必要があるんだ。そしてこれを実現するためには顧客のデータベースを作らなきゃいけないんだよ。」
レイナ：「顧客のデータベース？」
タツヤ：「そう。企業が収集する顧客情報は大きく『顧客属性データ』と『取引データ』に分けることができるんだ。『顧客属性データ』には生年月日や性別などの静的なものと住所や電話番号などの動的なものあるんだ。一方で『取引データ』にはその顧客がそれまでに行ってきた取引の金額や種類、頻度、期間といった取引履歴や問い合わせ履歴、クレーム履歴などが含まれるんだよ。」
レイナ：「企業は『顧客属性データ』と『取引データ』から成る顧客のデータベースを構築しなきゃいけないってことか。」
タツヤ：「この『顧客属性データ』と『取引データ』を互いに組み合わせて、さらに統計解析ツールなどを用いて分析すれば、いろいろな観点からセグメント別の顧客の動向やニーズを把握することが可能になるんだ。加えて企業の顧客アプローチ方法の検証をすることもできるんだよ。」
レイナ：「企業としてはその分析結果を基にしてより有効なマーケティング施策を立案することも可能になるわね。」
タツヤ：「そうだね。ただ注意しなきゃいけないのはデータの分析が十分に行われたとしても、その結果が関連部門にフィードバックされなければ、さらに有効な施策の企画や立案もできず、マーケティング促進や顧客満足向上を実現することもできないんだ。」
レイナ：「ということは当たり前のことだけど顧客データベースの分析結果は商品開発部や営業部など関連部門に適切なタイミングでフィードバックしないと宝の持ち腐れになってしまうってことね。」
タツヤ：「その通り。だからデータベースを核にして、『情報収集→分析→仮説立案→実施→評価検証→フィードバック』というサイクルを全社横断的に実行できる仕組み作りが重要になってくるんだよ。」
【MBA講座：今回のTake Away】
◆顧客データベースの種類
1．顧客属性データ
・生年月日
・性別
・住所
・電話番号など
2．取引データ
・取引の金額や種類
・頻度
・期間
・問い合わせ履歴
・クレーム履歴など
◆顧客データベース分析のメリット
1．セグメント別の顧客の動向やニーズを把握できる。
2．企業の顧客アプローチ方法の検証ができる。
◆顧客データベース分析時の注意点
1．データ分析の結果を適切なタイミングで適切な部署にフィードバックしなければならない。
2．ータベースを核にして、情報収集→分析→仮説立案→実施→評価検証→フィードバックというサイクルを全社横断的に実行できる仕組み作りが重要になってくる。
投稿者 MBA : 2006年11月02日 07:49
