顧客に紐付いたデータの集計や分析は、傾向を把握するのに有効です。また、その結果に基づいて顧客に提案すること出来るようになります。
例えば、次の通りです。
- 個人の基礎情報によって、性別・年代・地区などに分類した顧客層を集計できます。男性・女性の比率や、どの年代に支持されていて、どの年代が弱いか。どの地区の顧客が多くて少ないかなどが数値で明確になります。
- 販売記録もあれば、どの顧客層にどの時期に売れるのかという販売傾向が分かります。また、RFM分析（最近の購入日・来店頻度・購入金額で、顧客を分類・分析する方法）によって、顧客を分類することもできます。
- 顧客の流入経路を記録すれば、どの媒体に効果があるのかを数値で把握できます。
- サロンなどでは、時間帯・曜日による顧客数、スタッフやコースのリピート率、指名の数などもはっきりします。どの顧客層にどのコースを薦めればリピートされる確率が高くなるかも分かります。
- 商品・サービスを提案する際に、男性人気No1・女性人気No1とか、20～30代の人気No1・40～50代の人気No1と、より説得力をもたすことが出来ます。
ただし、私の考えですが、個々の顧客に向き合うことが無く、集計や分析の結果だけから物事を進めようとすると失敗する気もします。集計は、集団として顧客を理解しようとするわけですが、誤った結論になる場合もあるからです。市場調査によってニーズが見込めるものが全く売れなかったり、その逆に、全くニーズが見込まれなかったものが売れたりします。集計分析のそうした限界を踏まえた上で、データに振り回されるのでは無く、分析結果を利用するのが良いと思います。
あなたのお店では、顧客を集計し分析できていますか？