事実を基に、より広く、より深く――。
~ビッグデータによる顧客分析はここまで来ている

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ECやリアル店舗における顧客分析はさらなる進化を遂げている。ビッグデータを活用すれば、ホテルマンのようなサービスをECでも提供することはできるし、リアル店舗における顧客サービス標準化の準備も整っている。顧客の姿を“探る”だけでなく、顧客のありのままの姿を“つかむ”ために、何をすればよいのか。

ECでもホテルマンのような接客を

 ITによる顧客分析は、大きな進歩を遂げた。リアル店舗では大量の顧客情報をプロモーション活動に役立て、ECではリコメンデーション・エンジンが一世を風靡したが、その精度を競った時代はもはや過去のものになりつつある。

 大規模な店舗でも、ECでも、顧客の過去の行動を理解した上で最適な商品を提案したり、優れた顧客サービスを提供したりできるようになったのだ。ビッグデータと呼ばれる巨大かつ多様で、リアルタイム性の高いデータを扱えるようになった今、人間の想像力と事実を洗い出してくれるITを組み合わせて顧客に向き合える力こそ、ライバルに勝つための原動力になるだろう。

 顧客との間で良好な関係を築く最も効果的な手法は、小規模な小売業に見ることができる。店舗に立つスタッフと顧客とのやり取りの中で、顧客のさまざまな側面を知り、顧客ニーズに適した商品を販売できるためだ。商店街の店は、常連客の家族構成や配偶者の好みを知り、最近買ってくれた商品を覚えているからこそ、数ある商品ラインアップの中から真っ先におすすめする商品を決められる。案外このような小規模な小売店では、ワン・ツー・ワン・マーケティングが日常において成り立っていると言える。

 たとえば、美容院では担当する美容師が変わっても、顧客の履歴を一覧し、これまでに提案したスタイルがわかる。その傾向から、顧客が望んでいる髪型を、だれもが提案できるようになるというアナログなアプローチだ。店舗の規模が大きくなり、多くのスタッフを抱える大型店では、カルテ方式を拡大している。顧客対応の成功事例をベストプラクティスとしたり、クレーム対応のノウハウを共有したりすることで、顧客対応の標準化を実現しようとしている。

 これらのケースでは、売り場のスタッフ対買い物客という1対1の人間同士の関係性で顧客サービスが成り立っている。しかし、それがECになると、インターネット上にある店舗対大勢の顧客という1対Nの関係になる。問い合わせがあれば、それに答えるのは人間の行為であり、1対1の関係性は築けるのだが、大半の商取引は、マウスのクリックで完結する。

 顧客は、モノの価値とともに、サービスやそれらに付随する顧客体験も評価して購入している。店舗に、ホテルマンのようなホスピタリティを持って顧客に寄り添い、優れた商品知識のあるスタッフがいれば、顧客はそのサービスを含めた対価を支払ってくれる。そうしたサービスをECでもできるのではないか、という仮説から、ECにおけるホスピタリティ向上の取り組みが始まっている。

 ITの特性を生かし、ECサイトで買い物をしてくれる顧客に、最もふさわしい商品を勧め、買い物を楽しんでもらえるような仕掛けを作ろうという試みだ。

 そのためには、どのような販売スタッフがオンライン上で買い物をする顧客に寄り添えばいいのか。答えは、リアル店舗にある。

 リアル店舗において、スタッフの優秀さは、顧客の求めていることをすぐに理解し、最適な商品の前にいち早く案内し、ときには代案を提示して顧客に選択肢を与え、顧客に納得して購買してもらうことと定義できる。顧客が商品の購入を決意したら、そこで関連商品などのアップセルを提案する。さらに、後日顧客が再び店舗を訪問すれば、以前の対応をおさらいしながら、アップセル/クロスセルにつなげる提案を行う。新規の商談もそつなくこなす。初めて店舗を訪れてくれた顧客に対しても、「以前に買い物をしてくれたBさんと反応が似ているから、Bさんが買ったものをすすめてみようか」という判断を行うわけだ。

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