購買層を明確にするマーケティング技術

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顧客ターゲット層を明らかにして販売を拡大する方法

顧客ターゲット層を明らかにして販売を拡大する方法

 

自社の顧客ターゲット層が明らかになると、販売拡大のペースが加速する。

 

なぜなら、顧客ターゲット層が求めている商品やサービスの営業展開を効率よく進めることができるからだ。

 

例えば、20代夫婦の年収400万円世代が中心の顧客ターゲット層と、50代夫婦の年収1,000万円世代が中心の顧客ターゲット層では、求める商品の値段や内容に大きな開きがでる。

 

それぞれの顧客ターゲット層が明らかになっていれば、その顧客ターゲット層に合わせた商品作りや提案書作りができるため、成約率の高い営業展開が可能になる。

 

逆に、それぞれの顧客ターゲット層が分からなければ、顧客目線が欠落した会社都合の商品作りや提案書作りに陥ってしまい、成約率も営業効率も極端に落ちてしまう。

 

つまり、顧客ターゲット層を明確にしなければ、まともな営業展開など出来ないのである。

 

この法則は、法人営業、個人営業、更には、小売業やサービス業に至るまで、どんな業種業態にも共通する理である。

 

販売を拡大するためには、何よりも優先して、顧客ターゲット層を明らかにしなければならないのだ。

 

 

顧客ターゲット層を見つけるための分析方法とは?

 

顧客ターゲット層を明らかにするには、一定の顧客データが必要である。

 

例えば、営業展開を計画しているAエリアの年齢層、Bエリアの年齢層などといった、一定の顧客データを構成する母集団が必要である。

 

そして、顧客データの母集団の中から、メインの顧客ターゲット層を明らかにするには、データの分析が必要である。

 

顧客データの分析には、さまざまな手法があるが、一般的に多用されている平均値は、あまり使えないので、おススメしない。

 

なぜなら、顧客データの平均値を求めても、メインの顧客ターゲット層を明らかにすることができないからだ。

 

例えば、あるエリアに「20歳が8人、100歳が2人」それぞれ住んでいたとすると、そのエリアの平均年齢は36歳になる。

 

平均値の36歳を顧客ターゲット層に採用した商品や提案書が、20歳と100歳の住人に受け入れられることはないだろう。

 

このように、平均値は外れ値(異常に大きい値や小さい値)に弱い特性があるので、顧客ターゲット層を明らかにするデータ分析にはあまり向いていない。

 

また、母集団データを大きさの順に並べたときに全体の中央に位置する値である中央値も、使えないケースがある。

 

例えば、あるエリアの10人の年齢分布が「10、12、14、16、18、20、42、42、42、42」だった場合、このエリアの中央値は、5番目・6番目の平均〔(18+19)÷2〕である18.5歳になる。

 

この場合、購買力のない10歳代をメインの顧客ターゲット層に採用するよりも、購買力のある40歳代を顧客ターゲット層に採用した方が、販売拡大のチャンスは大きく広がるだろう。

 

このように、中央値はすべてのデータを考慮しない結果が出るので、重要なデータを見落としてしまうことがある。

 

※なお、年齢層や収入分布などのデータは殆どの市町村が公表している。また、調査会社に依頼して顧客データを収集する方法もある。或いは、自らが市場調査に出かけて大よその顧客データの傾向を収集する方法もある

 

 

メインの顧客ターゲット層を明らかにする分析方法

 

メインの顧客ターゲット層を明らかにする分析方法は最頻値が最も適している。

 

最頻値とは、データ群や確率分布で最も頻繁に出現する値である。

 

最頻値を求めると、一番大きな顧客ターゲット層を明らかにすることができるので、自ずと販売拡大のスピードが加速しやすくなる。

 

例えば、あるエリアに「20歳が8人、100歳が2人」それぞれ住んでいたとすると、このエリアの最頻値は20歳になる。

 

この場合、顧客ターゲット層を20歳に合わせた商品や提案書を作り営業展開すれば、市場シェアの80%を占有することも可能になる。

 

また、あるエリアの10人の年齢分布が「10、12、14、16、18、20、42、42、42、42」だった場合、このエリアの最頻値は42歳になる。

 

この場合、10歳代よりも購買力の高い40歳代に顧客ターゲット層を絞ることで、大きな販売チャンスを創出することができる。

 

このように、最頻値は平均値や中央値よりもメインの顧客ターゲット層を明確にする特性が強いので、おすすめの分析方法である。

 

ただし、最頻値は母集団のデータ数が少ないと正しい分析結果が出にくいデメリットがあるので注意も必要だ。

 

母集団のデータ数が少ない場合は、データの分布をグラフ化し、視覚的にデータの性質を把握し、最頻値の妥当性を検証しなければならない。

 

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