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消費者の心をつかむマーケティング理論
〇顧客満足(CS)
・製品、サービスが顧客の期待を満たしていること。
・経営者の使命は、「顧客を創造できる価値」を提供することでCSを生み出すこと。
・経営者は、自組織全体にこの考え方を継続的に広める必要がある。
・顧客価値(顧客を創造できる価値)=B(顧客が得るもの)−C(顧客が失うもの)
・「ドリルを買いに来た人が欲しいのは、ドリルではなく穴である」
〇期待不確認モデル
・顧客満足=P(顧客が感じた価値)−E(事前期待値)、マイナスであれば不満を意味する。
・本質機能と表層機能(価値を付加する機能)。まずは本質機能をきっちり提供し、その後に表層機能を充実させる。
〇顧客生涯価値(ライフタイムバリュー LTV)
・一人の顧客がどれくらい購入してくれるかの指標
・LTV=年間取引額×収益率×取引継続年数
・顧客単価やリピート率を上げることが必要。
・目先の利益に捉われず、いかに自社のファンにしていくかが重要。
・新規顧客の獲得コストは、既存顧客を維持するコストの5〜10倍。
〇CRM(カスタマ・リレーションシップ・マネジメント)
・顧客情報データベース化して、営業部門だけでなく顧客と接する全部門と情報共有する。
・たとえば、商品情報の提供により長期的に利用してくれる得意客を得る。
→過剰すぎると顧客満足度が低下することもあるので注意
〇ロイヤリティ・マーケティング
・いわば信者を作るための手法
①金銭的還元(ハードベネフィット)…クーポン、景品、値引き等
②情報の提供(ソフトベネフィット)…イベントへの招待等
③ブランディング…ブランドイメージの向上(質の高い製品、優れた顧客サービス、広告によるイメージ向上)
・CRM等も活用。
〇ライフスタイル・マーケティング
・個人のライフスタイルに注目したマーケティング手法。
・経済環境や人間心理をもとに消費者を分類。
生活困窮者→生活維持者→集団帰属者→若手知性派→知性派
社会良識派→成功願望派→成功者 →自己実現者
・ライフスタイル分類の例
ディンクス、保守的、インドア派、草食系男子、ベジタリアン、アクティブシニア等
〇ハワード=シェス・モデル
・消費者がどのようなプロセスで製品やサービスの購買を決定するかを示したもの。
・購買意思を決定する4つのプロセス。マーケティング全般の基本として覚えておいた方が良い。
①情報のインプット…広告などで商品特性や価値を知る。
②知覚構成概念…インプットした情報を処理する。
③学習構成概念…購入するかどうかの意思決定をする。
④アウトプット…購買する。
・購買にいたる意思決定の3つのパターン
①拡大的問題解決…今まで購入していない場合、多くの情報を検索してから検討
②限定的問題解決…商品内容を理解している場合、自分が本当に欲しいのか確認するため情報の検索収集
③日常的反応行動…いつも買っている商品を再び買う場合、情報検索せず速やかに購入意思を決定
〇経験価値マーケティング
・消費者のニーズではなく感情を動かすマーケティング手法。
・モノが溢れている今日、結果価値だけでなく経過価値が重要になっている。
①ニーズ(欠乏を満たしたい) → 結果価値(良いモノを手に入れた)
②経過価値(購入までのプロセスを楽しみたい) →経験価値(感動、満足感を味わいたい)
・5つの経験価値
①感覚的経験価値…五感に訴える
②情緒的経験価値…ブランドへの愛着、感情移入できるような訴えがけ
③創造的・認知的経験価値…顧客の知性、好奇心への訴えがけ
④肉体的経験価値…新たなライフスタイルを提案し行動を誘発
⑤関連付け…顧客が属したいグループ・文化と結び付けて製品・サービスを訴求(例:有名人のブランド広告)
〇コンテクスト・マーケティング
・顧客の置かれている状況からニーズを捉えるマーケティング手法。
・事例
①アドワーズ広告…閲覧している人が興味を持ちそうな広告を表示→サイト閲覧者のコンテクストを読み解く
②駅に置かれたアイスの自販機…お酒を飲んだ帰りの会社員→埋もれていた男性のコンテキストを読み解く
・コンテクスト…文脈、脈略、状況。「空気を読む」の「空気」にあたるもの
〇ゲリラ・マーケティング
・中朝企業向けのマーケティング手法。少額の予算で効果的に製品やサービスを宣伝。
・例:フラッシュモブ
〇スポンサーシップ・マーケティング
・オリンピック等の大きなスポーツイベントのスポンサーになり、自社や自社製品を多くの人に伝えるもの。
〇プロダクト・プレイスメント
・映画やTV番組のなかで企業の商品やロゴをさりげなく登場させて視聴者にアピールするマーケティング手法。
〇定量分析手法
・数値データをもとに行う分析手法。
①ROS/RMS分析・・・競合状況を可視化(マトリックス:縦軸 営業利益率ROS、横軸 マーケットシェアRMS)
②多変量解析…複雑なデータの相関関係等を分かりやすくすること
・この分析結果は大事だが、データにあらわれない背後にある顧客心理を読み解くことが大切。
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