導入事例

スペシャル対談 | 株式会社ビービーエフ 安住氏対談「粗利最大化に向けたリピート対策と在庫分析」

スペシャル対談 | 株式会社ビービーエフ 安住氏対談「粗利最大化に向けたリピート対策と在庫分析」

経歴

株式会社ビービーエフ
取締役 EC事業部長
安住祐一氏


大手スポーツブランドや、国内外のハイブランドの自社ECをシステム構築、フルフィルメント~マーケティングまでサポートするBBFにて、DX、マーケティングの支援を担当。
2015年12月まで、国内有名下着通販の通販部 部長。
オムニチャネル型のWebサイトやスマホアプリの開発・構築、スマホUI最適化など数々のプロジェクトのプロジェクトマネージャーを担当。
DMP導入やUI改善グロースハックプロジェクトなどを主導。
Web広告、インバウンドマーケティングなどWEB戦略、CRM戦略全般に関わる。

聞き手:株式会社LTV-X 取締役 柴田 喬英

コロナ禍で急激にECシフトが起き、アフターコロナでリアル店舗の売上回復が起きている中、重要視すべきポイントは、在庫分析とCRMである。

ブランドと顧客の関係構築を深めながら、どこにどのように商品を並べ、リピート向上と消化率を高めた粗利最大化を図る事が重要、その目標達成には、在庫分析とCRMが必須となる。

そこで今回は、株式会社ビービーエフ取締役、在庫分析・可視化ツール「LTV-Zaiko」アドバイザーである安住祐一氏の対談を通じて、在庫分析とCRMの重要性についてお伝えさせていただきます。

アジェンダ

●需要予測は完全ではない! 高速のPDCAを回すことにより、粗利改善ができる

●CRM・リピート対策は粗利最大化のために最も重要

●粗利最大化を図るためには、自動化できる部分は自動化していくこと

需要予測は完全ではない!高速のPDCAを回すことにより、粗利改善ができる

柴田:AIなどが発達して、需要予測などのツールが世の中にでてきていますが、この辺りのツールのパフォーマンスってどのように見ていますか?

安住氏:そうですね、過去データから一定の分析が必要なのは理解しているもののそれに頼り切るのは危険だと思います。
なぜなら、コロナ流行で外出自粛になるとか2023年の冬が暖冬となるなど、その辺りはどんなにAIが発達しても予測できないし、仮に予測できたとしても人間側が理解できないと思いますね。

柴田:なるほど、確かにそうですね。
そうなると、やはり、過去の事実データをもとにしっかりと施策担当が分析をした上で、仮設を立て、施策を実施していくことがやはり一番の近道ってことですね。

安住氏:そう。
なので、行うべきことはKPIの設定と高速にPDCAを回せる環境を整えることが大事だと思います。
売上を増やす、粗利を増やすという目標のロジックツリーからKPIを設定し、それを週次で確認して、施策を行うといった体制。
ただ、KPIが多すぎたり、複雑なものだとそのKPIを出すだけで業務時間がかかるといったことが起きるので、KPIはシンプルに、集計業務はなるべく自動化するべきで、担当がやることはデータ分析から仮設立てと施策実行、それをなるべく多くやることだと思いますね。

柴田:おっしゃる通りですね。
データ分析するために各システムからデータをダウンロードして、エクセルで加工して分析データが揃うといったものが例えば5時間かかるとしたら、週5時間×52週×時給で考えると結構コストかけているといったことがあったりしますよね。

安住氏:精度の高い施策って、過去販売データからこの商品がこれぐらい売れるからこういった仕入れをしようというのは必要ですが、仕入れて、セール期になったら、セールして終わりじゃなくて。
商品を仕入れて、その後の売れ行き状況や消化率を定点ウォッチして、例えば、暖冬で売れ行きが良くない冬物は、北海道や東北の店舗に移動させたり、昨年は売れ行きが良かった商品がECサイトで売れていないとなっていたら、閲覧数やお気に入り数などを他商品と比較して、落ちていたら、もっとECサイト上で特集を組むような施策を考えるといったこと。
感覚ではなく、仮設を立てる段階で、ある程度データが揃っていないと精度の高い施策はできないので、そのデータ整備を整えるといったところが重要!

CRM・リピート対策は粗利最大化のために最も重要

柴田:最近、LTV、リピート対策といったことがEC業界では再注目されている気がするのですが、そのあたりいかがですか?

安住氏:それは新規顧客獲得コストが高騰していることが要因。その要因は、D2Cが流行って、プレイヤーが多くなり、かつCookie規制もあり、CPAが高騰しているから。
今までは、なんとなくどれぐらいコストかければ、どれくらい新規を獲得できるって指標があったけど、CPAが高騰したから、LTVまでみてCPAを判断しないといけないから。

柴田:LTVを伸ばすって、購入頻度・購入単価・再購入の期間で決まると思いますが、どれが一番簡単に行える施策だと思いますか?

安住氏:購入単価は、商品ラインナップなど商品企画から変えないといけないから、購入頻度と再購入の期間は仕組みで変えられる。
例えば施策として、レコメンドや会員ランク・ポイント制度を導入し、クロスセルを狙うことで新規会員に限らず、リピート対策が行える。
それをCRMで自動化して、One to Oneの施策をしていくことをまずはやるべきこと。
ある一つの事例ですが、「在庫残りわずか」や「値下げ」の通知を行うだけで、このような効果が得られるので。
また、大きな効果はすぐには得られないが、エンゲージメントを高めることがロイヤリティを高め、中長期的にはブランド価値を高め、LTVを高めることができると思うよ。

柴田:なるほど。
エンゲージメントを高めるって容易ではないと思うのですが、例えば、どんな施策がいいんですかね?

安住氏:顧客の立場になってみれば、理解できるよ。
例えば、ダウンコートを購入して、その後ダウンコートのお手入れ方法などのご案内メールがくると、非常に有益と感じると思うけど、CVがでるかというと比較的高単価なコートを購入した後であればなおさらCVは他のメールと比較すると劣る。
だけど、有益な情報を発信していくことでショップへのロイヤリティ・エンゲージメントは上がっていくといったことかな。

粗利最大化を図るためには、自動化できる部分は自動化していくこと

オプションのWEB接客機能を使用し、ECサイトで来訪したお客様に対して、クーポン情報のバナーの表示やアンケート等を実施することで、お客様の購買を促しつつコンバージョン率を高める施策を実施しております。
広告系の施策もLTV-Labで行うことで、他メール施策と合わせて効果測定ができる為、管理しやすくなりました。

柴田:今までお話させて頂いて、これから小売業界の売上・粗利を向上していく上で、どのようなことが重要と考えますか?

安住氏:リソースが限られる状況はどの会社も同じだと思うので、自動化できる部分は自動化していくことが需要かな。
今まで話してきた在庫分析やCRMの施策もそうだけど、施策を決める、施策を実施することが一番重要で、分析だけでは、効果は得られないから、仮設・施策を決めるためのデータ整備も含めて、自動化していくこと。
施策も自動化できる部分は自動化していくこと。

柴田:一度設定したら施策対象者に自動的にメールがいくCRMの仕組みやどの商品をどれくらいセールにすべきか、ECサイトで特集を組むべきなど在庫分析の環境を整え、売上、粗利最大化を図っていく、感覚・属人的な環境を防いでいくことが大事ということが今回の対談で良く分かりました。
ありがとうございました。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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