kintone × AI で顧客分析をしてリピート率を向上させる方法

卸売業や小売業を営む企業のみなさんは、既存のお客様のフォローをどのように実施されていますか？
経験や勘だけに頼るフォローでは、顧客離れの兆候を見逃してしまい、気づいたときには手遅れになることがあります。

そこで本記事では、kintoneとAIを連携して顧客分析を行い、的確なフォローをすることでリピート率を向上させる方法を紹介します。

本記事の内容は、こちらの動画でも詳しく解説していますのであわせてご覧ください。

卸売業･小売業によくある「顧客離れの見逃し」問題

卸売業や小売業で売上を維持･拡大するためには、顧客との長期的な取引継続や、リピート率の向上が欠かせません。
顧客一人ひとりのニーズを把握して、「そろそろ次の注文がきそうだな」「この人はこの商品にも興味がありそうだ」と予測し、次のアクションを起こせるのが理想です。

しかし、実際には1人の営業担当が多くの顧客を抱えているため、きめ細かいフォローができないこともあります。
「最近あの人から注文が来ていないな」と気づいたときには、すでに他社に切り替わっていたということも起きがちです。
また、「いつ･誰を･どうフォローすべきか」について、ベテラン社員であれば感覚で掴めますが、経験の浅い社員には分かりづらい部分もあるでしょう。

このように、人手不足や経験不足が原因で顧客離れの兆候を見逃してしまうことは、企業にとって大きな損失と言えます。

リピート率向上に有効な顧客分析手法とは

顧客離れを防ぎ、リピート率を向上させるために有効なのが顧客分析です。
顧客の属性や購買行動を分析することで、「いつ･誰を･どうフォローすべきか」ということが見えてきます。

顧客分析にはさまざまな手法がありますが、代表的なものの1つが「RFM分析」です。
RMF分析は、顧客を「直近の購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「購買金額(Monetary)」という3つの指標でスコアリングして分類する手法です。
例えば、スコアが3つとも高い顧客は「自社への帰属性が高い優良顧客」、3つとも低い顧客は「離反リスクが高い顧客」と考えられます。

RFM分析のメリットは、購買履歴があればすぐに実施できる点です。
特別なスキルがなくても客観的に顧客を分類でき、フォローの優先順位や内容を判断しやすくなるため、多くの企業で取り入れられています。

kintoneとAIを連携すれば簡単に顧客分析ができる

購買データに基づく顧客分析をするのにおすすめなのが、kintone(キントーン)とAIを連携した活用法です。
kintoneは情報の一元管理や可視化が得意なので、顧客分析と非常に相性の良い作業と言えます。

顧客情報や購買履歴などをkintoneアプリで管理すれば、そのまま顧客分析までワンストップで実施できるのがメリットです。
さらにkintoneをAIと連携すれば、より高度な分析を短時間で行うことができます。

kintoneとAIを連携する方法はいくつかありますが、コムデックでは「コムデック 生成AI for kintone」というサービスを提供しています。
このサービスを活用すれば、kintoneに蓄積したあらゆるデータの集計･分析などを自動化可能です。

プロンプトの設定や出力結果の保存も全てノーコードでできるため、社内にエンジニアがいない企業さまも安心してご利用いただけます。

「コムデック 生成AI for kintone」サービスページはこちら

kintone × AI で顧客分析をする方法

ここからは、kintoneとAIを連携して顧客分析をする方法を解説します。
用意するアプリは、顧客情報を管理する「顧客マスタアプリ」、購買履歴を管理する「購買履歴アプリ」、顧客分析の結果を保存する「顧客購買分析アプリ」の3つです。

「顧客購買分析アプリ」で管理する項目は、日付(分析の実施日)、総括、分析結果です。
AIが行う分析結果を、顧客名、ランク、R･F･Mの各スコア、購買傾向、アプローチ提案などを入れたテーブル形式で一覧表示できるようにしておきます。

次に、コムデック生成AI for kintoneで分析内容を設定します。
参照アプリには「顧客マスタアプリ」と「購買履歴アプリ」を指定して、顧客の基本情報や購入日、商品、金額などのデータをAIに読み込ませます。

続いて、プロンプトを設定します。

プロンプトの冒頭で「あなたは卸売業向けの顧客分析の専門家です」と、AIに役割を明示しているのがポイントです。

他にも、R･F･Mの各項目について、値がいくつなら何ランクにするかという判断基準も指定しました。
総合判定は、A(優良顧客)～D(離反リスク)の4段階で出力する仕組みです。

さらに、今後のアクションの参考になる「アプローチ提案」も生成してもらいます。
具体的には、次に提案すべき関連商品や、推奨されるアクション(電話･キャンペーン案内･訪問など)を出力する仕組みです。

最後に、生成結果の出力先として「顧客購買分析アプリ」を指定します。

以上で、kintoneとAIを連携した顧客分析の仕組みの完成です。

分析を行う際は、「顧客購買分析アプリ」を開いて日付を入力し、画面上部に表示される「顧客購買分析ボタン」をクリックするだけで実行できます。

実際に生成された出力結果がこちらです。

顧客名、ランク、購買傾向、アプローチ提案がひと目で分かります。
この分析結果を参考にすれば、経験の浅い社員であっても適切なアクションがとれるでしょう。

kintone × AI による顧客分析でリピート率をアップさせよう！

既存顧客のリピート率をアップさせるためには、データに基づく顧客分析を行い、適切なフォローを実施することが重要です。
担当する顧客の数が多くてフォローを忘れがちになったり、経験が浅くて何をすべきか分からなかったりするときには、kintoneとAIの連携活用がおすすめです。
この方法なら、すでに蓄積されているデータを使って、手間をかけることなく高度な顧客分析が可能になります。

コムデックでは、kintone × AI活用をサポートする「コムデック 生成AI for kintone 導入コンサル」というサービスを提供していますので、ぜひお気軽にご相談ください。

「コムデック 生成AI for kintone 導入コンサル」サービスページはこちら