『ＦＳＰデータを活用してみよう！』

現在、多くの企業がＣＲＭ（Customer Relationship Management：カスタマー･リレーションシップ・マネジメント）とよばれる経営手法に取り組んでいます。ＣＲＭとは、情報システムを導入し、お客様の購買行動や、年齢・性別などの個人情報を収集・分析して得られた情報を基に、ライフ・タイム・バリュー（Lifetime Value＝LTV：顧客生涯価値）を高めるための長期的な関係をお客様との間に築くことによって、企業が将来に渡って安定した収益を確保するための手法のことです。
特に流通小売業様では、ＦＳＰ（Frequent Shopper Program：フリークエント・ショッパー・プログラム）とよばれる、いつもお店をご利用いただいている上得意様に対してより手厚いサービスを行ない、上得意様との長期的な関係を築くことで、一般のお客様よりもお店に多くの収益をもたらす上得意様のLTVを高める手法を実践する企業が増えています。

一言でいえば「お客様が『また来たい』と思いたくなるようなお店作り」といえるかもしれません。

ＦＳＰを実践するために必要なシステムとしては、まず来店されたお客様を識別するためのツールが不可欠です。そのために一般的にはポイントカードや優待割引価格でお買物できるメンバーズカードなどを導入します。そして、どのお客様が上得意様なのかを把握して手厚いサービスを行なうために、カードを使ったお買物情報を収集・分析するための顧客管理サーバが必要になります。

今ではポイントカードを実施している流通小売業様は珍しくありませんが、このような、お客様のお買物情報を収集・分析する仕組みを持たずに、単なる販促のためにポイントカードを実施しているケースがまだまだ多いのが現状です。もちろん、ポイントカードには販促手段としての側面もありますし、ポイントを集めてもらうこと自体がお客様との長期的な関係作りを築くことにもつながりますが、企業側から「誰が上得意様なのか」という識別を行なうことは難しくなってしまいます。
一方、新聞や雑誌などでは、ＦＳＰデータを活用することに先進的な企業様の実施事例なども多く紹介されていますが、このような先進的な企業様と同じように、膨大な顧客購買履歴データの山からお宝となる情報を採掘（＝データマイニング）することは、顧客管理サーバを導入された企業様であっても、様々な理由から現実的には難しいのではないでしょうか。

それでは「ＦＳＰデータを活用する」ということは「難しい分析をする」ことなのでしょうか？

確かに、膨大な顧客購買履歴データを多角的に分析すれば、今まで気づかなかった貴重な情報が得られるかもしれませんが、そのような分析を行なわなければ得られない情報ばかりではありません。ＦＳＰデータを活用するということは、このような難しい分析を行なうことが目的ではなく、「お客様がまた来たくなるお店作り」を行なうことです。
当店をごひいきにしてくれる上得意様は誰なのかを知り、更に多くのお客様にひいきになってもらえるようにサービスを行ない、初めてご来店されたお客様も二度・三度と足を運んでいただき、将来に渡って当店をご利用いただけるように良い関係作りを行なうためのデータ活用ですから、あまり難しく考える必要はありません。もちろん多角的な分析を行なえばより深く分析結果を知ることができますが、これまでも見てきた定型的な分析帳表を改めて見返してみると、今まで気がつかなかったこと、そしてまだまだやらなければならないことが解ってくるのではないでしょうか。

この講座では難しい分析を行なうよりも、まずはＦＳＰのシステム環境が整ってさえいれば出力できる定型的な分析帳表を使って「お客様がまた来たくなるお店作り」のための活用方法をご紹介してまいります。

東芝テック株式会社　ＦＳＰ・コンサルティング担当