まえがき

本書の登場人物

LESSON1 データは宝の山

• データ活用は事業拡大のため避けて通れない壁
• データは働く人にとっての共通言語
• データ活用の第一歩は基盤であるデータベース作り
• データのカタマリをさまざまな「顧客属性」で分析
• 知恵と工夫を駆使してデータを集めよう！
• 数字の連なりから見えてくることがたくさんある
• せっかく出会った人と、いかに長くいい関係を築けるか
• 商売はどれだけ上客を握っているかが重要
• 桜花の復習ノート　LESSON1

LESSON2 データはLTVの入口

• トータルでどれだけお金を使ってくれたかがLTV
• ファンやロイヤルカスタマーを増やすことがLTVのカギ
• LTV向上に向けた第一歩はデータの母数を増やすこと
• データには顧客の真の姿が映り込んでいる
  ロジックと想像力で顧客というブラックボックスを可視化
• データにまつわる「PDCAサイクル」を回し続ける
• 桜花の復習ノート　LESSON2

LESSON3 使えるデータの作り方

• 1.サマリー
  • 顧客数が以前より増減したかをチェックする「サマリー」
  • サマリーは全体の状況をざっくり把握するのに便利
• 2. 移行表（顧客動向表）
  • これまで取引のあった顧客の遷移を示した「移行表（顧客動向表）」
  • 一度は“付き合った”お客さんがどれだけ離れていったのか？
  • 「移行表」を眺めることでどんなことがわかるか？
  • 大事なのは数字ではなく、その奥に人の姿が見えるかどうか
• 3.LTV表
  • 優良顧客の動向を多角的に分析する「LTV表」
  • 顧客と心が通い合っている証がLTV
• 4.購入履歴分析（RF分析）
  • 移行表をさらに細かく分析した「購入履歴分析（RF分析）」
  • 相手を知り、相手の状況にあったサービスを展開する
• 桜花の復習ノート　LESSON3

LESSON4 実はデータってこう見るんだ！

• 1.年齢
  • 年齢層が高い方がLTVも高いし優良顧客になりやすい
  • 年齢は顧客のペルソナやライフステージを想起しやすい
• 2.性別
  • 男性の新規客獲得は難しいけど、一度付き合えれば離れない
• 3.居住地
  • 場所が変われば評価も変わるので早急な判断は禁物
• 4.収入
  • 顧客の収入は高ければ高いほどいいというわけではない
• 5.初回購入商品
  • 初回購入商品には顧客の一番のニーズや困りごとが表れる
• 6.注文方法・支払方法
  • サブスクはもっともLTVに近いサービス
• 桜花の復習ノート　LESSON4

LESSON5 データは地図

• データ活用の授業を受けて、最初にやらなければならないこと
• 経営が危なくなってからデータの統合をはじめても遅い
• データは自動的に蓄積される過去の記憶でありファクト
• 苦労して手に入れたデータはプロモーションにも活用できる
• データは人材育成のためのツールにもなりうる
• 既存顧客が3ヶ月連続で減っているのは経営が黄信号のサイン
• データは地図。経験で学んだことを書き込んでいこう
• 桜花の復習ノート　LESSON5

あとがき