顧客データベースを構築して、日々運用していますと膨大なデータが蓄積されています。
もちろん、データベースなので、必要な情報は必要な時に必要なだけ取り出して分析することができます。
膨大に蓄積されたデータは、俗にいう、ビッグデータです。
データを分析するのには、ある程度も統計の知識が必要です。
例えば、顧客の購買データから、A商品を購入した顧客に、あるフォローをすると、平均して14日後にB商品を購入するということがわかったとします。
しかし、平均して14日後というのは、14日後に買う人が多いという解釈をしてマーケティングプランを作ると失敗する可能性が高くなります。
なぜなら、データには外れ値というのが存在している場合が多いからです。
外れ値とは、少数だけど飛び抜けた値のことです。
先ほどの例で言うと、ある顧客はA商品を購買した後、60日後にB商品を購買したとします。
平均値とはその外れ値も母数に含んでしまうので、
結果的に実態より離れた数値になります。
この場合は、平均値ではなく、最頻値をとった方が実態に近いです。
このように、データが揃っていても、分析する方法で結果も変わってしまいます。
このように多少の統計の知識がないと、的外れなマーケティングプランをしてしまう可能性があるのです。
ところで、最近面白いマーケティング本を拝読しました。
著者は大企業のマーケティング部門に属するマーケターです。
彼が言うには、統計だけでは本当の意味での顧客はわからないと言います。
ある程度の顧客のグループ分けをして、そのグループの顧客の一人に話を聞いて、マーケティングのヒントをつかめと言うことらしいです。
これには、私も賛成です。
でも、顧客は案外、自分のことがわからなかったりします。
「どうして、この商品を買ったのでしょうか？」と聞いても、「欲しかったから」などあたり一辺倒の答えしか返ってこない場合があります。
私もネットである教材を販売していて、電話で注文があると、必ず「ネットには同じような教材を販売しているサイトがたくさんあるのに、どうして、私の教材を買おうと思ったのですか？」と聞きます。
そうすると、「うーん。そうですね・・・これがいいかなと思ったから」
と言う曖昧な答えが多いです。
ですので、質問する側も、もう少し質問内容を具体的にする必要があります。
色々と言いましたが、顧客に聞いてみると言うのは、質問内容をよく吟味すれば、とても良い情報になります。
これは、関係性マーケティングでは顧客フォローと言います。顧客フォローとは顧客の相互のやりとりのことです。
