売り上げを倍増させる “顧客勘定”マーケティング
出版日:2021年10月15日
ページ数:220ページ
著者:前田 徹哉
・スクウェア・エニックスやタワーレコードなどの企業でオンライン事業やECの統括を担当していた。
・現在は、QuizKnockのマーケティング部部長として活躍している。
★(星評価なし)(Amazonでの評価)
– 本書に書いてあることを実践すればまずはマーケティングサイクルが回ると言ってもいいぐらい、具体的かつ分かりやすくデータ分析…
– 顧客勘定とは、顧客から積み上げる考え方。「何人の顧客から、個別にいくらずつ、売上を上げたか」という考え方を指す。すべてに…
– 顧客勘定~とは、売上だけでなく費用(マーケ、送料、ポイント等々)まで含めて顧客毎に損益を把握し利益の最大化を図ろう、とい…
– 一般的なLTV向上のための、CRMの基本を理解するには最適な本。特に面白いというものでもないが、企業による事例も多く、参…
本書について
今回お勧めする本は、「売り上げを倍増させる “顧客勘定”マーケティング」です。本書は、顧客起点で売上と利益を向上させる方法論「顧客勘定PDCAサイクル」を解説しています。本書の内容を活用することで、読者は自身のビジネスにおいて、顧客維持・育成・獲得を効果的に行うことができます。
対象読者は、マーケティングや経営戦略に関心がある方、また、自社の売上を向上させたい経営者やマーケティング担当者です。本書では、顧客勘定PDCAサイクルの3要素を詳しく説明しており、読者は顧客維持・育成・獲得を効果的に行う手立てを学べます。
また、本書では現状の可視化や目標設定、目標達成に向けた階段設計など、具体的な方法論が紹介されています。これらを活用することで、読者は自社の売上向上を実現することができるでしょう。
さらに、状況ターゲティングについても解説があり、読者は顧客の行動観察を通じて、UXを向上させる方法を学べます。
本書を読むことで、読者は顧客勘定PDCAサイクルを自社のビジネスに適用し、売上高を倍増させることができるでしょう。是非、この本を手に取って、ビジネスの成長を実現してください。
1分で読める要約
売上高を分析する際、「顧客勘定」という考え方があります。これは「何人の顧客から、個別にいくらずつ、売上を上げたか」という観点です。売上と利益を向上させるためには、顧客起点の経営に焦点を当てる必要があります。そのための方法論が「顧客勘定PDCAサイクル」です。
顧客勘定PDCAサイクルでは、「売上高をいくら達成するためには、1客単価いくらの顧客が何人必要か」を決め、その目標に向けて計画を立てます。顧客の維持・育成・獲得が基本となります。
顧客勘定PDCAサイクルは3つの要素があります。①現状の可視化&基盤整備(顧客勘定の見える化)、②目標設定(顧客勘定のあるべき姿の設定)、③目標達成に向けた階段設計(あるべき姿の実現に向けたPDCAサイクル構築)です。これらを通して、顧客の購入金額やランク、移動ベクトルを改善し、維持・育成・獲得を図ります。
また、状況ターゲティングにより、購入行動だけでなく「検討行動」を捉えることが重要です。大切な着眼点は①「思い込みや想定と違う文脈」に着目する、②購入行動だけでなく「検討行動」を捉える、③「量」を踏まえて判断するの3つです。
最終的に、事実を観察し、思い込みとの差異を抽出して、その背景を推察して、施策を立案・実行することで、UXを向上させることができます。顧客勘定PDCAサイクルと状況ターゲティングを活用して、顧客起点の経営を実現しましょう。
AIトシオとAIひろゆきのディスカッション
シーンは、ハイテクなスタートアップ企業の議論室。質感の高い木製のテーブルと、その上に配置された大画面ディスプレイ、そして二つのロボット、AIトシオとAIひろゆき。彼らは、深く洗練された人間のような見た目を持ち、高度なAIによって驚くほどの知識と理解力を携えている。
外部から見ると、彼らはただの機械だが、彼らの会話は、人間の専門家が議論するのと変わらない深さと洞察を備えている。彼らは経済学、ビジネス戦略、技術、倫理など、多岐にわたる話題を扱うことができる。
今日の議題は、「顧客勘定PDCAサイクル」という戦略的なアプローチについて。その有効性、実装に伴う挑戦、そしてその倫理的な側面について、二人のAIは深く考察し、様々な視点から議論を展開する。AIトシオは、このアプローチの経済的な効益と可能性を強調し、一方、AIひろゆきは、その実装に伴うコストや時間、さらにはプライバシーと倫理的な問題について慎重な視点を提供する。
二人のAIの議論は、彼らの高度な知識と深い洞察力を駆使し、多角的な視点から顧客勘定PDCAサイクルを考察する。彼らはただ単にデータを交換するだけではなく、理論を評価し、可能性を模索し、そして人間のように議論を展開する。
それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。