データがあれば、それぞれの項目ごとにセグメントをすることで、更に細かく分類することができます。保持している顧客データによって分解できる要素は決まってきてしまいますが、上記だけでも十分な分析ができます。細かく分類する際に注意することが一つだけあります。それは、大きなところから捉えていくということです。)」に分けてしまうと、売上減少の主要因がぼやけてしまいます。客数が減少しているのか、客単価が減少しているのかを把握し、それぞれのインパクトを算出します。その後に細かく分類していき、コアとなる要因を見出します。そのように上から順番に落としこむことによって、「売上減少している要因は主に客単価減によるもので、そのうちの8割は20代の買上率減少による」というように導き出されます。地方で展開しているあるチェーン店においても売上が減少している状況が続いていました。全客数の約5割を占める会員顧客のデータを分析していくと、地元の一番企業であることもあり、客数の減少は大きくはないものの、客単価の減少が著しいことがわかりました。その後更に細かく要素に分けていった結果、主な売上減少の要因は60代以上の高齢層の入店客数と買上点数減少によるものでした。要するに、今までの主要顧客層であり共に地域をつくり上げてきた顧客層が高齢化することで、「行きたくても行けない」、あるいは「買いたくても生活水準が下がり(年金暮らし等)買えない」といった状況となっていたのです。その一方で、伸びているセグメントもありました。それは、10代、20代の客数(特に入店客数)の増加です。客単価は低く売上に対するインパクトは小さい状況でした。そこで、このチェーン店においては、今後ますます減少してしまう高齢層ではなく、客単価は低いが客数が伸びている、長期的に見たときの今後の主要顧客となる若年層に絞った商品・販促企画を検討することにしました。詳細に顧客データを落とし込んでいかなければ、単に現在の主要顧客層であるは高齢者に対して、その層をターゲットにした商品展開や販促を行っていたかもしれません。このように、顧客データには、具体的な施策まで落とし込めるヒントが詰まっています。今回のケースでは、既存客の状況のみを見ただけですが、ここに新規客(現在自社ユーザでない客)の状況もアンケート等で加味することで、本当にインパクトのある打ち手が明確になり、限られた資源を効率的に使って成果につなげることが出来うる企業はまだまだたくさんあるのではないかと思います。