ご案内
裏側で級密な計数をそろえ、その計数を見ながら、異常値をチェックし、どういう手を打つと費用対効果が向上し、最終的に利益が増大するかを追求する。
そこまでを含めて、CRMを考えることが重要だ。
コストを考える上で見逃してはいけないもうひとつの費用が、データ・メンテナンスにかかる費用である。
先ほど甘い夢ということで、どんどんデータを入れて、データ量を増やすほど、よい結果が出ると考えがちだと指摘したが、データ入力もさることながら、データをメンテナンスすることには、それ以上のお金と手聞がかかる。
クレジット・カードの入会申込書には、趣味の欄など、自分の好みに丸を数個つける場所がある。
ところが、あるクレジット・カード会社では、あの部分は一切入力せずに捨てていた。
なぜなら、現在の趣味がわかったとしても、各人の趣味に合わせて個別にDMを発送するアクションにつなげることはできないからである。
数百万通の請求書と一緒に封入される内容物を、一人ひとり区別して、異なるものを入れるのは不可能だからである。
それに、会員登録時の趣味を記録したとしても、次に趣味を聞くポイントはいつになるのだろうか。
もう一枚新しいクレジット・カードをつくるときを除けば、趣味に関するデータはとれないはずだ。
更新されないまま二年間経ったとしたら、二年前に趣味が何だったかなどという情報はあまり価値がないのである。
そのため、メンテナンスができない情報をいくらもっていたとしても、くずになってしまうという判断で、すべて捨てているわけである。
趣味に関する最新のデータがほしい場合、マーケティングや販売などのプロセスのどこで趣味に関するデータをとるかを考えなくてはならない。
しかもコストを考えると、顧客が自分で入力してくれればありがたい。
そこで、会員登録をすると追加情報が得られるホームページやホームページでのアンケートなどのいろいろな施策が練られるわけだ。
つまり、どういう施策を打って関係を深めていくかと、安いコストで実現するにはどうすればよいか、ということの両方を考えられないと、CRM自体が成り立たないのである。
第二の問題点は人間にかかわるものである。
そのひとつが、人がプロセスにかかわるときにルールを守れるかという点である。
顧客を層で分けて、よいお客さまにはよいサービスを、収益にならないお客さまにはそれなりのサービスを、といった内容のことを前述したが、そうしたルールを破るのは、実は人間である。
顧客との接点で言えば、営業マンが破るのである。
「原則的にはそう決まっている。
だが、ワンランク下の顧客に対しても、私が通常決められているサービス外のことをやってきたから、月末の予算達成のときに1OO万円の注文をくれたのです」と言われると、従来の感覚では上司は部下をほめるに違いない。
すると、そこでルールが崩れる。
「君はよくやった」と言ったときに、顧客の層に合わせたサービス・レベルの設定というルールが有名無実になってしまうのである。
そのため、プロジェクトの前にきちんと部門の責任者がルールを守ることを言明しないといけないし、当然、自分でも守らないといけない。
「この顧客にはここまででいいのだ」、そして「それでおまえの売り上げが下がっても俺の責任である。
それ以上やってはいかん」と一言守える人がいないと、どのように議論を尽くしてルールやプロセスを設計したとしても、そもそも根づかないことになる。
人にかかわる二つ目は、分析を誰がするのかというポイントだ。
データ・ウェアハウスにデータがたくさんあって、それを自由自在に加工できるツールを用意すれば、営業マン一人ひとりがそれを分析して、自分に一番よい手を打てるようになると考えられがちだが、そううまくはいかない。
データの羅列では何の役にも立たない。
誰かがそのなかから意味のある法則や切り口を探さないと、有効ではないのである。
そう述べると、「データ・マイニングというツールがある」、あるいは「分析用のソフトウェアがある」という反論もあるだろう。
データ・マイニング・ツールで、なにがしかの法則がある、これとこれとは関連があるという関係性を見つけることはできる。
アメリカのウオルマートがデータ・マイニングして、ドラッグストア(スーパーマーケット)で金曜日の夕方、紙おむつとビールが売れるという話を見つけた有名な話がある。
この関係はツールで見つけられる。
だが、なぜ売れるかという理由、つまり「それは旦那が紙おむつを買いに行ったついでに、ビールを買うからだ」と考えたのは、人間なのである。
もうひとつデータ・マイニングの話をすると、アメリカの大手カード会社で、データ・マイニングを行った結果、次のような特性をもった人たちが浮かんできた。
それは、海外旅行によく行く、よいホテルに泊まる、よいレストランで食事をする、マッサージ・パーラーによく行く、法律事務所でよく支払いがある、それにキャッシュ・ディスペンサーをよく使う人たちである。
しかし、その人たちがどのような職業のどのような人たちかをプロファイリングし、アプローチ方法を考えるのは人間である。
ちなみにこの正解はマフィアである。
マフィアが旅をしながら法律事務所を使い、キャッシュ・ディスペンサーを使ってマネー・ロンダリング(資金洗浄)しているのである。
彼らへのアプローチは、「何もしない。
DMも送らない」ということになったょうである。
データのなかに埋まっている意味を探る人が必要だ。
そして、それができる創造性をもった人間は必ずしも多くはない。
したがって、みんなにデータを開放し、ツールを提供すれば変革が起こるわけではないのである。
つまり、ITコンサルタントとして考えておくべきことは、組織内でノウハウを開発し広める仕組みである。
第三の問題点は、組織的な対応がなくては目的を達成することは難しいということだ。
ある企業の販売部門で、フィールド・セールス(FS)と言われる営業マンが所属する直販部門、テレホン・セールス(TS)と言われるテレホン・マーケティングのエージェントが属するテレホン部門の二つの組織が約五万杜の顧客をカバーするために、役割分担を決めていたケースがある。
図柑(上)に示すように、フィールド・セールスを担当する部門は上位の5000社を担当し、テレホン・セールスを担当する人たちは比較的売り上げの少ない4万5000社を担当する。
この分担は一見よく考えられているように見える。
ところが、果たして現状のフィールド・セールスの要員で5000社全部回れるのかという疑問がある。
それに電話をするにも時間がかかるわけだから、テレホン部門が4万5000社を担当すると言っても、一日何社かけられるのかという疑問がある。
そこで具体的に各組織ごとに現状における顧客のカバー度合いを調査する。
その一方で、電話会二本かけるのにいくらかかるか、あるいはセールスマンが一社訪問するのにどれくらいお金がかかるかを調べるのである。
図に示したのは調査の分析結果である。
結論としては、従来の役割分担は間違いで、担当すべき顧客を見直さなければならないというものであった。
上位の25OO社は営業マンが直接回る。
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