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【客単価を上げる方法】クロスセル営業とその成功事例を紹介

「クロスセル」とは顧客に当初希望された製品とは別の商品、または関連する商品の追加購入を勧める営業アプローチです。今回は実践的にクロスセル営業を行うためのノウハウやポイントを事例をもとに解説していきます。

 

クロスセルのメリット

顧客一人当たりの購入商品の点数が増加するため、顧客単価が上がり売り上げを伸ばすことができることがクロスセルのメリットです。既存顧客に対して趣味、嗜好、ニーズに合った商品やサービスを一緒にお勧めすることで、全体の売り上げのアップにつながります。また単品では売りづらかったような商品も関連商品として組み合わせることで、一緒に売り上げることも可能になります。またクロスセルが成功した顧客はリピーターになってくれる可能性が高いことも知られています。クロスセルは商品の必要性を認め、満足してくれた結果のアクションだからです。

収益を伸ばし安定化も実現する営業を実践するうえでは、クロスセルは欠かせない営業手法です。クロスセルを行うには、ステップにそった分析や戦略が必要です。事項でステップごとに詳しく解説していきます。

 

クロスセルを実践する3つのステップ

アップセルやクロスセルの手法を利用する時は顧客の購買データ(日付、品目、一緒に購入したもの、時間帯等)の分析が必須です。データから併買商品を見つけ出すことをアソシエーション・ルールの分析といいます。クロスセルにおいては次のような3つのステップを実践していきます。

1.アソシエーション・ルールの分析

2.分析結果を戦略に活かす

3.ルールの最適化を実施

アソシエーション・ルールの分析

「パンとバターの同時購入者の80%はミルクも購入する」というように、一緒に購入する傾向の高い商品のルールを見つけ出すのがアソシエーション・ルールです。買い物カゴに一緒に放りこまれた商品の組み合わせを知ることに因んで「マーケットバスケット分析」とも呼ばれています。この分析の有名な例に「紙おむつとビールの法則」があります。

米国の大手スーパーマーケットの分析で、POSデータを分析したところ、「紙おむつとビール」が一緒によく購入されていることが分かりました。これは家族の買い物に着いてきた父親が、子供のおむつの買い物のついでにビールを買っていたということです。アソシエーション・ルールを見つけ出すにはPOSシステムなどで収集されたビッグデータを一定のアルゴリズムに基づいて処理します。

アソシエーション分析の結果の例
引用:http://www.sascom.jp/ma_semi/session/heibai/img/img1.png

「もし A が発生したら B が発生する」というように、IF A THEN B の条件分岐を行い、IF部分にて指定されるアイテムを「条件部アイテム」、そして THEN部分にて指定されるアイテムを「結論部アイテム」として集計します。複雑なアソシエーション分析は通常専用のデータマイニングツールを使って分析します。上記の図はデータマイニングツールによる分析結果の例ですが、出力結果欄に「リフト値(Lift)」「支持度(Support)」「信頼度(Confidence)」といった項目が並んでいます。これはルール(結果)がどれだけ信頼できるか評価する指標となります。

 ・信頼度(Confidence)

ルール合致総数 ÷ 条件部総数

 商品Aと商品Bを購入する顧客の割合

 ・支持度(Support)

 ルール合致総数 ÷ 顧客総数

 信頼度の全顧客数の割合

・リフト値(Lift)

 信頼度÷(結論部総数 ÷ 顧客総数)

信頼度が全顧客のうち商品Bを購入した割合の何倍か

併買ルールの相関性は「偶然の一致」で起こることもあり、ルールの正確性を追求するには上のような指標も合わせて見たうえで判断する必要があります。特にリフト値が高い場合は併買される率が高まります。

分析結果を戦略に活かす

精度の高い併買ルールを分析できたら次はクロスセル戦略に適用させます。最初にご紹介した「紙おむつとビールの法則」でも、分析結果に基づいて両方を並べて販売するようにしたとろ、どちらも売り上げが伸びたということです。

小売店や量販店に限らず、B2Bの既存顧客営業においても、アソシエーション分析を活かせます。分析により売上と関連性の高いアクションが明確になり、必要な時に最適なタイミングで関連商品をお勧めできるようになります。ECサイトにおいても、他の顧客の購入した商品で関連度の高いものをお勧め商品(リコメンド)として表示させることで広告の最適化が実施できます。

ルールの最適化を実施

ルールが高い相関数値を出していても結果が上手くいかない場合があります。その際は分析するデータそのものやアルゴリズムを都度修正、最適化していく必要があります。他にも次のような営業アクションを見直していきます。

・タイミング

クロスセルではタイミングが重要です。一般的に「購入を検討しているとき」、または「買ってくれた瞬間」が最適といわれています。

・顧客ニーズ

今一度営業の基本である顧客視点に立ち、「お客様にとって役に立つ関連商品を勧めている」かを見直してみてください。必要のないものをいくら勧めても成果に結びつきませんし、アップセルでも書いたように押し売りとして信頼関係を損なってしまうことがあります。

・集客数を上げる

データ分析で得られたルールを活かすには集客を計り、顧客数という母数を増やすことも大切です。全体の5%には極めて精度の高い分析結果があったとして、顧客数が500人いたとして分析結果が適用されるのは2.5人だけです。ここで見直すべきはデータの正確さではなく集客を計ることです。最初のステップでいきなりクロスセルを仕掛けるのではなく、広告活動やキャンペーンなどのフロントエンドで集客を計り、次にクロスセルを仕掛けていくというような仕組み作りも大切です。

 

クロスセルの成功事例

LTVを最大化した化粧品会社

LTV はLife Time Value(ライフ タイム バリュー)の略で、「顧客生涯価値」と訳されています。

LTV=平均購買単価×購買頻度×継続購買期間

LTVは顧客が生涯を通じて企業にもたらす利益のことですが、LTVを上げるには顧客ロイヤリティを高める必要があります。ある化粧品会社ではLTVを最大化する戦略をしき、売り上げも大幅にアップさせました。

初回購入はお試し価格で集客を計り、定期コースへの誘導、クロス購入を勧めてそれぞれのLTVが最大化していくようにしました。そのためには購入者のデータ分析はもちろん、同梱物やカタログ、フォローメールなどの施策を地道に敷いていくことで実現していきました。定期購入はしてくれても関連商品は購入してくれない顧客層に対して3回目以降の購入はクロスセルが成功するように、チラシの中に悩みに対するアンケートを入れて顧客自ら悩みに気づき、潜在的なニーズを掘り起こすなど工夫しています。

成長戦略には短期目線ではなく長期目線での戦略も必要です。ワンタイムオファーなどは即効性もあり手っ取り早く使える方法ですが、1度だけお得な値段で購入してリピートしてくれなければ安定した成果に結びつきません。商品企画の段階からクロスセルへの道筋を織り込むことも重要です。

ECサイトでの成功事例(Amazon.com)

1995年に創業した世界最大手のECショップがAmazon.comです。Amazonで購入したことのある方も多いと思いますが、サイト内ではやはり緻密に計算されたクロスセルが取り入れられています。


上記のように「これを買った人はこんな商品も買っています」や「一緒に購入されている商品」などをショッピング時に効果的に表示しています。ランダムで商品を抽出するということはせず、クロスセルに向けた完璧な組み合わせを集計して表示しています。自社のECサイトに同様のレコメンド機能を取り付けることは比較的簡単です。しかしAmazonにおいてクロスセルが成功している理由には技術的な理由だけではなく他の要因も絡んでいます。Amazonの成功要因は色々あげられますが4本の成功の柱が土台になっています。

1.顧客中心主義

2.継続的な最適化

3.イノベーション文化

4.ビジネスアジリティ

Amazon.comの創設者でありCEOであるジェフ・ベゾスは中でも1の顧客中心主義を大事にし「最も重要な点は、顧客に執拗に焦点を絞る方針である。地球で最も顧客を中心とした会社になることが、Amazonの目標だ」とも述べています。つまりクロスセルで関連商品を購入してもらう、リピーターになってもらうにはAmazonに対して利便さやロイヤリティをもってもらえるからで、その信頼を獲得するためにAmazonは長期戦略を敷いてきたからと言えるのです。

最後に

クロスセルの手法やノウハウについてまとめてみましたがいかがでしたでしょうか?最後の成功事例でも見て取れるようにノウハウは付け焼刃ではなく、細やかなプロセス設計と分析手法そして地道な長期戦略も併せて必要だということが分かります。収益アップのために解説したポイントをよく踏まえて営業で実践してみてください。

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