先日、O社さんにいったら、Ｍ事業部長さんが、
「ブログめっちゃおもしろくてすごい遡って見てしまいました！」
「あんなのを無料で読めるなんて！」っておっしゃってたので、
多分、マジメ系が好きなのかと思ったんで、
特別にがんばっちゃうよ!!
最近、クライアントさんの多くで、
定期購入のおまとめ配送率を上げる施策を行っているのですが、
そこでちょっと気になるデータを見つけたので紹介するよ。
そこでちょっと気になるデータを見つけたので紹介するよ。
※もちろん、F1時のまとめがインパクトとしては大きいんだけど、
今回はF2以降でさらにまとめ率を上げる施策をピックアップしてます。
まずはＦごとのまとめ率！
意外ときれいに出てるけど、
Frequencyが上がるほど、まとめ率は漸次上がってく傾向があり、
考えてみると当たり前だよね。
何度もお使いいただいているご愛用者様のほうが、
複数同時受注に対するハードルが下がるのは。
けど、係数化できてる人ってどんくらいいると思う？
実は、この逆のケース（F値と逆相関するKPI）もあって、
【例１】C社の休眠復活率
【例２】D社の休眠復活率
【例３】E社の休眠復活率
こちらは逆にFが若い方が復活率が高い傾向が出てるよね。
（もちろん、R値の影響度の方が大きいんだけどね笑）
どうだろう？
ちょこっと付き合ってすぐ別れちゃった人と、
長く付き合った上で別れちゃった人。
どっちが戻りやすいっすか？
元鞘経験の豊富な人、教えてくださいな笑笑
まあ、さっきと同じで、大切なのは、係数化しとくことね。
たとえばある対象に施策をぶつけた時に、
その施策を展開した時の期待値を精緻にシミュレートできるじゃない。
「DM0が、やっぱヤバい」理由っていろいろあると思うんだけど、
個人的には、その片翼を担ってると思うのが、
こればっかりは、申し訳ないけど、
ハンズオンでゴリゴリ600社以上の数値いじって、
正直、ボク個人の力が目立ちやすいから、
取り上げられることが多い。
まあ、イヤな気はしないっすが、誤解ですよ笑笑
これ、応用すると、初見のクライアントさんとかでも、
シミュレートできるんですよね。
たとえば、使用頻度が高いとこでいうと、
初回価格と2回目以降価格のギャップによる継続率のグルーピング
【初回価格と2回目以降価格のギャップ：あり】
【初回価格と2回目以降価格のギャップ：なし】
効果実感はっきり出る系と出ない系の継続率のグルーピング
【効果実感：はっきり出る】
【効果実感：はっきり出ない】
こんな感じのデータがあれば、
類似ケースの組み合わせで、なんも聞かなくても、
大抵のことは当てられるようになります。
前回、ウチのコンサルティングフィーを開示したら、
めっちゃ反響あったけど、
「価格は市場価値が決めるもんすよ」
と思う次第です。
だからこそ。
その一瞬一瞬の手術に全力を尽くせるわけだし、
戦友とのハイタッチと、脳内とDBにストックされたカルテが、
今日もボクらの価値を上げ続けるわけです。
正直、不安になることもたくさんある。
「いやー、難しいな。まいったな。
うまくいくかな？ うまくいかなかったらマジでどーしよー…。」
そんな時に背中を押してくれるのは、
「ウチができなかったら、どこができる？」という自負と
拍手やガッツポーズを共にしてきたみんなの姿ですよ。
追伸:
Mさん、結果出て嬉しいです！
ただ、やっぱ「大松」は狙いすぎましたね笑笑
