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オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクスの測定方法

うまく機能するオムニチャネル報酬プログラムは、ユーザーとの強固で長続きする結びつきを構築するのに役立ちます。しかし、プログラムが本当に機能しているかどうかをどのように知ることができるでしょうか?答えを見つけるには、オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクスを知る必要があります。

このブログ記事では、プログラムの成功を測るのに役立つオムニチャネルロイヤルティプログラムパフォーマンスの主要メトリクスを示します。顧客の行動について多くを学び、改善できる場所を見つけることができます。最終的に、プログラムをより良く機能させることができます。

eコマースにおけるオムニチャネルロイヤルティの紹介

従来のロイヤルティプログラムは、店舗やウェブサイトなど、特定の一つの場所に報酬を制限することが多くありました。しかし、オムニチャネルロイヤルティプログラムは異なります。顧客がどこで買い物をしても - オンライン、店舗内、または携帯電話で - 報酬を獲得し使用することができます。これによりショッピングがより簡単で、より報われるものになります。

オムニチャネルロイヤルティ vs 従来のロイヤルティプログラムについて説明する記事があります。

追跡すべき主要なオムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクス

オムニチャネル報酬プログラムがどれだけうまく機能しているかを本当に知るには、適切な測定値に注目する必要があります。これらの主要業績評価指標(KPI)に注目することで、顧客の行動やプログラムの機能について多くを学ぶことができます。

1. 顧客維持率(CRR)

ロイヤルティプログラムソフトウェアを使用して、ポイント蓄積の頻度とティア昇進を追跡できます。また、償還率、購入、ブランドとのやり取りなどのエンゲージメントメトリクスを追跡します。 

顧客維持率を追跡するためのいくつかの方法をお勧めします: 

1.1. メンバーシップの継続期間を追跡:

ロイヤルティプログラムソフトウェアを使用して、ポイント蓄積の頻度とティア昇進を追跡できます。また、償還率、購入、ブランドとのやり取りなどのエンゲージメントメトリクスを追跡します。

詳細はこちら: 小規模ビジネス向けロイヤルティプログラムソフトウェア10選

1.2. 再訪問頻度の追跡:

店舗内訪問を追跡するには、ロイヤルティカードデータまたはPOS(販売時点情報管理)システムを使用して、顧客が実店舗をどのくらいの頻度で訪問するかを追跡できます。

オンラインビューを追跡するには、Google Analyticsを使用して、人々がオンラインストアにどのくらいの頻度で行くかを確認できます。

Googleアナリティクス機能で店舗訪問を追跡

何人の顧客が離れるかを注意深く監視することで、ビジネスの成長に役立つ賢明な選択ができます。

2. 償還率

Your redemption rate shows how many customers are actually using the rewards you offer. It’s like seeing how many people cash in their coupons at the grocery store.

償還率 = (償還された報酬数 / 獲得された報酬総数)× 100
リワード交換率の計算式

では、良い償還率とは何でしょうか?10%から30%の間の二桁の率を目指してください。20%の率が理想的と考えられることが多いと思います。

率が低すぎる場合:

  • ポイントと獲得できるクールな報酬について思い出させるメールや通知を送信して、顧客の関心を維持する
  • 顧客データを使用してカスタマイズされた報酬とプロモーションを送信することで、オファーをパーソナライズする
  • 独占的な報酬を提供して顧客が次のレベルに達することを促す階層化された報酬

率が高すぎる場合は、報酬を再考してください。それらは寛大すぎますか?ポイント価値や報酬自体の調整を検討してください。

大きな変更を行う場合は、顧客がどのように感じるかを考慮すべきです。復帰率を低く保つ方法を知ることで、人々を幸せにし、より多くを求めて戻ってくるよう動機付ける報酬プログラムを作ることができます。 

3. リピート購入率(RPR)

Your Repeat Purchase Rate (RPR) shows how many of your customers make a second purchase. It’s a great way to measure customer loyalty and see if your strategies are working.

使用できる公式は次のとおりです:

リピート購入率 = リピート購入顧客数 / 顧客総数
リピート購入率(RPR)の計算式

すべての顧客と注文情報を一か所にまとめて、以下の画像に示すように、製品に対して見たい月と金額で数値を分割できるように、これを計算することをお勧めします。

4. 平均注文価額(AOV)

平均注文価額(AOV)は、各顧客が来店時に費やす平均金額です。これは一人の顧客が生涯にわたって費やす金額ではなく、平均的な顧客が一回の訪問で費やす金額です。

AOV = 総収益 / 注文数
平均注文額(AOV)の計算式

例えば、100件の注文から1000ドルの売上を上げた場合、AOVは10ドルになります。

考慮できるいくつかの技術:

  • ロイヤルティプログラム前後のAOVを比較する: ビジネスオーナーは報酬プログラムを開始する前後で少なくとも1か月間AOVを調べるべきだと思います。これにより、プログラムが年間のさまざまな時期の売上にどのような影響を与えるかを確認できます
  • ロイヤルティティアやその他の関連基準に基づいて顧客をセグメントに分割する: When you compare the AOV of different groups, you can see which ones respond best to the loyalty program’s rewards.
  • 時間の経過とともにAOVを追跡して、ロイヤルティプログラムに関連する可能性のある重要な変化を特定する: 例えば、特定のロイヤルティプログラムプロモーションの後にAOVが増加した場合、そのプロモーションがより大きな取引を促進するのに効果的だったと言えるでしょう

より高いAOVは顧客生涯価値(CLV)に直接影響します。顧客が訪問あたりにより多く費やすと、ビジネスに対する全体的な価値が向上します。

5. 顧客生涯価値(CLTV)

CLTVは、顧客があなたとの関係の過程で会社に費やす総金額です。忠実な顧客が時間の経過とともにどのくらいの収益をもたらすと思いますか? 

While there are several ways to calculate this critical metric, let’s focus on a simple yet effective customer lifetime value formula:

CLTV = 顧客価値 × 平均顧客寿命
CLTVの計算式

では、良いCLTVとは何でしょうか?

理想的には、CLTVはCAC(獲得コスト)よりもはるかに多くあるべきです。3:1のCLTV:CAC比率が適切な一般的なガイドラインです。したがって、顧客獲得に1ドル費やすごとに3ドルを稼ぐことになります。

私たちの記事LTV:CAC比率を改善するための究極のガイドをご参照ください。

今度は、ロイヤルティと収益性を向上させるためのいくつかの戦略をお勧めします:

パーソナライズされた顧客体験のために:

  • 高価値顧客へのカスタマイズされたオファーの独占的な取引と割引
  • パーソナライズされたメール、SMS、ソーシャルメディアメッセージを通じた顧客とのパーソナライズされたコミュニケーション

ロイヤルティプログラム:

  • 支出とエンゲージメントに基づいて顧客に報酬を与える階層化されたロイヤルティプログラムを作成する
  • 製品、イベント、カスタマーサポートへの独占的アクセスを提供する
  • より魅力的にするためにロイヤルティプログラムにゲーミフィケーション要素を組み込む

優れたカスタマーサービス:

  • 複数のチャネルを通じた応答性の高いサポート
  • 問題が発生する前にサポートし、対処する
  • カスタマーサービスエージェントを共感的で親切になるように訓練する

顧客と話すたびに、彼らの信頼と信頼を得るチャンスがあります。これらのチャンスを使って、会社が最善を尽くすことにどれだけコミットしているかを示してください。   

オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクス成功評価の高度な方法

一般的な方法を使用して報酬プログラムを確認できます。一方、高度な統計は、より重要なことを教えてくれます。高度な方法により、隠れたトレンドを見つけ、プログラムを改善するのに役立つデータに基づいた決定を下すことができます 

Let’s look at some more advanced ways to analyze your reward program even more deeply.

6. 顧客セグメンテーション分析

人々をグループに分ける一つの方法は、彼らの共通点と行動を見ることです。このプロセスを通じて、顧客が何を求め、必要としているかについてより多くを見つけることができます。それが彼らがより良い販売方法を考え出すのに役立ちます。 

人口統計セグメンテーション

人口統計セグメンテーションは、顧客を理解するための強力なツールです。従来の方法は年齢と性別に焦点を当てることが多いですが、以下の画像を示すように、複数の要因を組み合わせることでより深い洞察を得ることをお勧めします。

デモグラフィックセグメンテーションの例

例えば、顧客をライフステージでセグメント化できます。これは新しい親や空の巣症候群の人々など、特定のニーズと好みを明らかにできます。

行動セグメンテーション

行動セグメンテーションは、顧客があなたのブランドとどのようにやり取りするかを理解することです。顧客の行動を知っていれば、顧客を維持するより良い報酬プログラムを作ることができます。

追跡すべき主要な行動:

  • どのくらいの頻度で買い物しますか?
  • 通常どのくらい費やしますか?
  • どの製品を好みますか?
  • 報酬とプロモーションにどのように反応しますか?

アイテムを購入した顧客が戻ってくる可能性がはるかに高いことを発見した高級店は、この素晴らしい例です。この情報により、彼らはアクセサリーの購入に追加ポイントを与える焦点を絞ったマーケティングを考え出しました。その結果、再訪問が急増しました。  

セグメンテーション戦略の実装

These segmentation techniques don’t need to be difficult to implement. It’s easy to look at customer data and find useful information with today’s reward program tracking tools. You can make more focused and effective reward programs by using these tips. 

7. ネットプロモータースコア(NPS)

Net Promoter Score (NPS) is a simple but powerful tool to gauge customer loyalty. It asks a straightforward question: “On a scale of 0 to 10, how likely are you to recommend our product or service to a friend or colleague?”. By asking this question, you can quickly assess how satisfied and loyal your customers are.

公式は:

NPS = (推奨者の%)–(批判者の%)
ネットプロモータースコア(NPS)の計算式

では、NPSフィードバックをどのように分析しますか?

Your NPS score is now found on a scale from 0 to 10. You can get a better picture of your customers’ comments by color-coding the NPS scale and dividing your customers into the following groups:

  • 推奨者(9-10): 非常に満足し、忠実で、あなたのブランドを他の人に宣伝する可能性が高い
  • 受動的(7-8): ブランドを積極的に宣伝するかもしれないし、しないかもしれず、競合オファーに敏感である
  • 批判者(0-6): チャーンのリスクがあり、ブランドについてネガティブなフィードバックを共有する可能性もある

報酬プログラムを持つコーヒーショップのオーナーの役割を取ってください。顧客からネットプロモータースコア(NPS)フィードバックを受け取ります。

シナリオ1:高いNPS

NPSスコアが高いままの場合、顧客があなたのビジネスに非常に満足していることを意味します。今は以下を行う絶好の機会です:

  • トップティアメンバー向けの独占的な特典を持つ階層化されたロイヤルティプログラムを実装する
  • 顧客データを使用してカスタマイズされたプロモーションと割引を送信する
  • 新製品や限定版アイテムへの早期アクセスを提供する
TANIT’s early access email example.

シナリオ2:低いNPS

If you receive low NPS scores, it’s a sign that there are areas where you need to improve. You can use this feedback to:

  • 長い待ち時間や悪いカスタマーサービスなど、特定の問題を特定するためにフィードバックを分析する
  • より多くのスタッフを雇用したり、トレーニングを改善したりするなど、特定された問題に対処するための措置を取る
  • ネガティブな体験をした顧客に割引や無料製品を提供する

NPSに報酬プログラムを導き、顧客の声に耳を傾けることで、関係を強化し、幸せにし、長期間戻り続けることを確実にします。 

8. アトリビューション分析

アトリビューションは、売上につながるすべての異なる接続にクレジットを与えるプロセスです。オムニチャネルの文脈では、各チャネルがどのような影響を与えるかを把握するためにクレジットが非常に重要です。

アトリビューションが最も効果的なタッチポイントを特定するのにどのように役立つかの例:

  • カスタマージャーニー: 顧客はまずInstagramで広告を見ます。次に、Google検索を通じてウェブサイトを訪問し、最終的に購入します。
  • アトリビューション分析:
    • ラストクリック特定 により、Google検索ボタンがすべてのクレジットを得ます。売上前の最後の接触点として
    • ファーストクリック アトリビューション: 顧客ジャーニーの最初のタッチポイントとして、Instagram広告に100%のクレジットを割り当てます
    • タイムディケイ アトリビューション は、購入により近く発生するGoogle検索クリックにより多くの重みを置きます
    • ポジションベース アトリビューション は、Instagram広告(最初のタッチポイント)とGoogle検索クリック(最後のタッチポイント)により多くの重みを与えます
    • マルチタッチ アトリビューション は、売上にどのくらい貢献したかに基づいて、Instagram画像とGoogle検索クリックの両方にクレジットを与えます

オンラインストアは、これらの異なるクレジットモデルを見ることで、どのアウトレット(GoogleまたはInstagram)が顧客を呼び込むのに最適かを見つけることができます。

オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクス測定における一般的な課題と解決策

複数のチャネルとタッチポイントからのデータ統合

オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクスを測定する際の最大の課題は、複数のチャネルにわたる顧客行動の追跡です。これには、店舗内購入、オンライン取引、モバイルアプリのやり取り、ソーシャルメディアエンゲージメントからのデータが含まれる可能性があります。

そのため、いくつかの解決策をお勧めします:

  • すべてのチャネルからの顧客データを統合するための統合顧客データプラットフォーム(CDP)をインストールする。Google Data Studioが良い選択で
  • 顧客行動とプログラムパフォーマンスに関する即座の洞察を得るためにリアルタイム分析ツールを使用する。これはAPI技術を使用してGoogle Data Studioを通じて行うことができます
リアルタイム分析ツールの機能

課題2:時間の経過とともにデータの正確性と関連性を確保する

Since customer habits and market trends change over time, it’s important to keep your information correct and up to date. Info that is wrong or out of date can make you think of the wrong things and make it hard to make smart choices. 

そのため、いくつかの解決策をお勧めします:

  • データ品質を定期的にチェックし、矛盾やエラーを特定する
  • Check your reward program on a regular basis to make sure it’s still in line with your business goals and customer wants.
  • 間違いやデータの他の問題を取り除くために、強力なデータクリーニングとチェック方法を設定する

これらの問題に対処することで、オムニチャネルロイヤルティプログラムメトリクスから有用な情報を得ることができます。この洞察は、顧客をより幸せにし、ビジネスの成長に役立つ決定を下すのに役立ちます。

よくある質問(FAQ)

リアルタイムでオムニチャネルロイヤルティの成功を測定する最良の方法は何ですか?

すべてのチャネルにわたって主要メトリクスを追跡するために、Google Data Studioなどのリアルタイム分析ツールを活用することをお勧めします。これがロイヤルティプログラムのパフォーマンスを測定する最良の方法です。

中小企業はどのようにコスト効率よくオムニチャネルロイヤルティ追跡を実装できますか?

You should use reward programs that don’t cost too much and don’t break the bank. While still giving people fun benefits and making them more loyal to the brand without spending a lot of money.  

私たちの記事Shopifyビジネス向けの10の手頃なロイヤルティプログラムをご紹介しています。

Shopifyストアを運営している場合、BON Loyaltyがあなたの解決策になります。月額わずか25ドルから、POSリワード、ポイント終了、メールリマインダー、オムニチャネルロイヤルティプログラムによる顧客満足度を測定する分析を楽しむことができます。

まとめ

ショッピングは常に変化していますが、うまく運営されたオムニチャネルリワードプログラムは、ビジネスの成長を助けることができます。データから得たアイデアを活用することで、顧客とつながるパーソナライズされた体験を提供できます。競争に先んじ、オムニチャネルロイヤルティプログラムの指標を改善するためには、テクノロジーの進化に伴い、AIや機械学習などの新しい方法を使用します。成功するロイヤルティプログラムの構築に関するさらなるヒントは、私たちのブログでご覧ください。

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