購買サイクル分析とは｜季節変動と顧客層を分けて見る

りつは月曜日の来店時、いつもより沈んでいた。キャンプから戻った話ではなく、データの話だった。

「季節変動が大きいんですよ。春と秋のピークは分かるんですけど、夏冬の購買周期がどうなってるのか。去年比で秋の数字が下がってるから、『何か施策打て』って言われて……えーと。データは見てるんですけど、施策に落とせなくて」

マスターはカウンターでグラスを拭きながら、問い返した。

「購買周期、どう計算してるの」

「全顧客の平均購買間隔ですね。45日とかそんなもんです。それで、45日ごとに『そろそろ買ってもいい時期ですよ』みたいなメール打ってる」

「全顧客で45日」

「ですね。季節ごとにズレると思うんですけど、フィルタかけられないし。結局、平均値で動かしちゃってます」

マスターは少し身を乗り出した。

「45日の平均値ってのは、ざっくり誰と誰が平均化されてる」

「あ。あ、そっか。春の人と秋の人が混ざってるから……」

「そこ。春秋ピークと冬夏閑散の周期が丸ごと混ざってる平均値で、全員に45日のメール打つと、誰に対しても『早すぎたり遅すぎたり』になる」

りつは顔を上げた。

「でも、季節ごとに分けるなら、春ピークの人と秋ピークの人で購買周期が違うんですよね。同じ『春が動く客』でも、テント買った人と消耗品買った人では周期が全然違う」

「そこ。『購買周期分析』って一言で済まされるけど、複数の決定要因が重なってる。季節と、カテゴリと、顧客の経験度と。全部が45日に集約されちゃってる」

マスターはメモを取り出した。

「見ての通り。テントみたいな本格装備は半年スパン。靴も同じ。でも消耗品は毎月か2ヶ月ごと。中央値を見ると、むしろ消耗品客が多いから、平均はさらに下がる可能性もある」

「あ、だから秋に数字落ちたんですかね。春に『消耗品周期の45日で打ってた人たちが、秋も45日で来るはず』って期待してたけど、実は『本装備の人たちが戻ってくる時期が秋』だったから、タイミングがズレた」

「そういうこと。春は消耗品で回る顧客、秋は大型装備で回る顧客、別の人口構成。同じシーズンなのに、動く理由が違う」

りつは少し考えた後、別の質問が出た。

「えーと、でも購買周期ってって、その人の周期で見るんじゃなくて？前回いつ買った人が、だいたい何日後に戻ってくるか」

「そう。F1（初回購入）から次の購入までを見るとまた違う。ビギナーは装備を一式揃えたいから、初回から2週間で戻ってくる人も多い。でも2回目以降は、季節に影響される。周期分析は『購入発生日』と『購入種類』と『顧客歴』の三つを一緒に見ないと、本当の周期は見えない」

「その三つって、全部レポートに入ってるんですけど、別々に見てた。『全体の周期は45日、ビギナーは20日、リピーターは60日』みたいに」

「それは『観測』してるだけ。観測値を施策に使うなら、『F1の人に20日で何を打つのか』『60日の人に、その間に何が起きてるのか』までセットで判断する必要がある」

りつは沈黙した。少し考えて、ぼそっと漏らした。

「ビギナーは最初の1ヶ月で装備一式揃えてから、その後は季節待ちだから、20日の周期って実は『初回後の集中購買』で、本当のリピート周期ではないのか……」

マスターは頷いた。

「その認識なら、F1群の20日と、F2以降の客の60日は、全く別の意味。F1に『20日で次の買い替え促す』メール打つのは間違ってない。ただそれはリピート促進ではなく、『初期装備の完成促進』。F2以降の60日に同じメール打つと、ノイズになる」

「ああ。結局、季節ピークだけでなく、『この人は今どのステージにいるのか』で周期の見方が変わるってこと」

「そこ。購買周期分析は見えやすいメトリクスだから、『45日で全員配信』みたいに単純化しやすい。でも現場で効きやすい施策にするには、周期の背景にある『理由の違い』を見た方が手っ取り早い」

りつはカウンターに肘をついた。

「秋に数字落ちたのは、もしかして春に買った消耗品の人たちに、45日で秋も提案してたから、『季節ピークと関係ないタイミング』で配信してたんですね」

「それ。秋ピークは本装備の人たちが半年ぶりに戻ってくる季節。でも君のメールは『消耗品周期の45日』で動いてた。秋の本当の動きに、メールのタイミングが当たってない」

「データは見てたのに……」

「データを見てるのと、施策に落とすのは別。購買周期分析ってのは、『いつ配信するか』を決めるためのものじゃなくて、『何を配信するのか』『誰に配信するのか』を決めるための情報。周期だけ知ってても、背景の理由を無視すると、タイミングの外し方が大きくなる」

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