顧客オペレーションデータ分析（ディーラーが習得すべき顧客データ分析手法）

ディーラーが学ぶべき顧客データ分析手法

科学技術の発展に伴い、インターネット+やビッグデータなどの概念が徐々に提唱され、インテリジェンス、5G時代、モノのインターネットが徐々に生活に応用されてきました。これらすべてが示すのは、今日がデータ マーケティングの時代であるということです。 「データがなければ決定は下せませんが、データがあれば決定は容易になります。」現在のディーラーの動向もこの声明を裏付けています。

しかし、多くの伝統的なディーラーは依然として家族経営または個人経営の企業であり、具体的なビジネス指標を明確に理解していません。いずれにしても、自分のお金は両手に持っているので、自分がどれだけ稼いだのか、どの商品が売れているのか、各営業マンがどれだけ貢献したのか、最も売上が高いコア顧客は誰なのか、まったくわからないのです。多くの上司はすでに何らかの管理ソフトや端末を利用しているものの、そこから得られるデータをうまく活用できておらず、おおよその数字しか把握できていないのが現状です。

今日はディーラーの視点から顧客に関するデータの活用についてお話しします。

ディーラーの売上高と利益はすべて顧客から生まれ、ディーラーの核となる資産は実は顧客数です。商品が顧客に販売されて初めて利益が出るわけではなく、ブランドオーナーが販売代理店を重視するかどうかも、販売代理店が持つ顧客の数によって決まります。ですから、顧客を徹底的に理解する必要があります。そうでなければ、どうやってビジネスを行うことができるでしょうか?どのようにマーケティングするのですか?では、顧客をどのように理解するのでしょうか?分析は主に以下の側面から行われます。

1.顧客活動

この指標は、顧客が商品を購入する頻度を意味します。頻度が高ければ、当然販売量も増えます。これは最も一般的で一般的なデータ分析です。

2.顧客数の増減

ディーラーの核となる資産として、顧客数は把握すべき最も基本的なデータであり、顧客の増減も極めて重要です。このデータは、毎月何人の新規顧客が追加されたか、何人の既存顧客が失われたかなど、月に一度まとめることができ、その後、これらの顧客が失われた理由を検討して分析することができます。そうしないと、年末に合計数を見ると、営業担当者が 150 店舗を担当していたものの、店舗を転々とし、顧客と良好な関係を維持できなかったため、年末には顧客が 110 人しか残っていないことがわかります。この時点で他人を批判したり叱ったりしても無駄です。したがって、この指標は定期的に確認および分析する必要があります。原因を調査・分析することで、失われた多くの店舗に対する対策が見つかり、損失を最小限に抑えることができます。長期的には、10 人の営業マンがいて、それぞれが毎月 3 人の顧客を開拓すると、年間 360 人の顧客が開拓されることになります。そして、古い顧客を取り戻し、失う顧客を減らすために最善を尽くせば、時間の経過とともに顧客数は増加します。

3.顧客コスト比率

各顧客のコスト比率を明確にします。現在、市場競争は激しく、多くのチャネルでは多額の投資が必要です。近代的なチャネルにはプロモーションスタッフ、展示料、リベート料などがあり、伝統的なチャネルにも特別な展示料などがあり、ポリシーを与えなければ商品を仕入れることすらしません。データ分析が行われない場合、一部の営業担当者は上司に方針を尋ね続けるだけになります。場合によっては、顧客に投資したコストが利益よりも高くなることもあります。そのような出費は無意味です。

4.顧客売上ランキング

多くのディーラーには何千人もの顧客がいます。では、これらの顧客の中で、あなたのコア顧客は誰ですか?役に立たない顧客とは誰でしょうか?これを明確にする必要があります。高い売上高を維持し、さらに増加させる方法を考えましょう。売上高が最も低いものについては、その理由を突き止め、売上高を最大化する方法を考える必要があります。競合他社からの圧力によるものでしょうか、それとも本当に店の業績が悪いのでしょうか?すべてを理解する必要があります。売上や利益のある顧客はコア顧客であり、保護される必要があります。売上はあっても利益率が低い顧客こそが、調整が必要な中心顧客です。

5.顧客利益ランキング

ディーラーの利益は各顧客への販売から積み上げられるため、各顧客から得られる利益を明確にし、利益を増やす方法を見つける必要があります。顧客が 1,000 人いて、各顧客が毎月平均 100 元の利益を生み出すとすると、年間 120 万元になります。顧客1人あたり月200元の利益があったらどうでしょうか?また、売上はあるのに利益が出ていない顧客を迅速に特定することも可能です。

まとめると、これらのデータ分析を通じて、各顧客の状況を明確に把握することができます。各社の売上高、粗利益、純利益、1トンあたりの平均コスト、1トンあたりの平均利益などを詳細に反映できます。

データがあれば、特別な状況を適時に発見することができます。たとえば、あるスーパーマーケットの売上総利益率は 10 ポイントですが、経費率は 9 ポイントと高くなっています。明らかに問題があり、それに伴う費用は非常に高額です。詳細な経費データテーブル分析を通じて、問題が発生した場所とそれを解決して経費を削減する方法を見つけることができます。

実際、多くのディーラーチームは販売に関しては非常に専門的ですが、利益が低い理由は、内部管理、データの提示と適用、給与と業績に大きな欠陥があることです。具体的なデータが得られれば、多くの領域で小さな改善が行われただけでも、収益に大きな影響を与えることになります。最も重要なのは、このデータを応用できるかどうかです。