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売上に直結するリピート率とは?計算方法や上げ方の手順を解説

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「リピート率ってなに?」
「そもそもなんでリピート率が重要?」
「リピート率を上げるにはどうしたらいい?」

とお悩みではありませんか。

リピート率はどれだけの顧客がリピートしてくれているかを表すことから、企業にとって重要な指標になります。

リピート率を把握できていなければ、知らないうちに顧客が離れていた…などのことも考えられます。

ですが、もしリピート率を向上させられれば、企業の売上も上げられるのです。

そこで、本記事では、

  • そもそもリピートするとは
  • リピート率を上げる方法

などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

かっこのデータサイエンス

そもそもリピートとは

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リピートとは「繰り返す・反復すること」で、商品やサービスがリピート購入されているならば顧客のニーズを満たせていると判断できます。

顧客のニーズを満たせているかをリピート購入されているかで判断できることから、リピート顧客の割合を表す「リピート率」が企業で重要視されるのです。

これからこの章では、

  • なぜ人は同じものをまた買うのか
  • リピート率は重要な指標

ということについてお伝えしていきます。

リピート率がなぜ重要なのかを理解するためにも、人がリピート購入する理由を理解しておく必要があるのです。

なぜ人は同じものをまた買うのか

そもそも人が同じものを再度購入するのは、その人のニーズを商品やサービスがきちんと満たしているからです。

その人のニーズとは、商品やサービス自体だけではなく様々な要素があります。

例えば、ある店舗をリピートするかどうかを判断するには、以下のような要素が重視されます。

  • 商品やサービスの品質
  • 値段
  • 接客の質
  • 店内の綺麗さ
  • 立地やアクセス etc.

以上に挙げたのは代表的なリピートさせるための要素であり、他にも様々な要素から人はリピートするか/しないかを判断しています。

そのためあなたのお店で「リピート率を上げたい」と考えた時は、まずどの要素が顧客に高評価でどこを改善しないといけないかを洗い出すことが重要です。

ポイントの付与やクーポンの配布をするにしても、しっかりとリピートされる根拠を明らかにしたうえで打ち出す必要があります

リピート率は重要な指標

ここまで前提をお話ししましたが、「リピート率」はビジネスにおいて非常に重要な指標で、リピート率が高いほど売上に繋がります。

リピート率が高いことは、顧客のニーズをしっかり満たせている証拠になり安定して売上を上げられるのです。

他にもリピート率が高いことで多くの効果が得られることから、リピート率を上げることは企業にとって重要になります。

以下の章では、リピート率がなぜ重要なのかを解説していきます。

リピート率を上げれば売上も上がる

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結論、リピート率を上げることで売上が上がるため重要なのです

リピート率を上げることで売上が上がる理由として、以下の3つが挙げられます。

  • リピーター=優良顧客であるから
  • リピーターの方が販促コストが低く済むから
  • 顧客ロイヤルティの指標になるから

リピーターが多いことは企業にとって良い事であるため、リピート率が重視されるのです。

それぞれ解説していきます。

リピーター=優良顧客であるから

リピーターは優良顧客であり、新規顧客に比べて顧客としての価値が高くなります

なぜなら、リピーターの方がより多くの商品・サービスを購入してくれて、CLTV(顧客生涯価値)が高いためです。

CLTVとは顧客生涯価値のことで、以下の指標から顧客としての価値を判断する指標になります。

  • 購買金額
  • 購買頻度
  • 顧客である期間
  • その顧客の獲得と維持のためのコスト

これらの要素は、リピーターの方が高くなる傾向にあることから、リピーターは優良顧客であると言われています。

そのため、リピーターを増やしてリピート率を上げることが重要なのです。

一般にCLTV(顧客生涯価値)はLTVと呼ばれ、同じ意味で用いられます。お店や会社がお客さん一人からどれくらいのお金をもらえるかの価値であると覚えましょう。

リピーターの方が販促コストが低く済むから

新規顧客を獲得するコストより既存の顧客を維持するコストの方が低いこともリピート率が重視される理由です。

リピーターは既にブランドに対する信頼を持っているため、新規顧客に比べて販促コストが低くなります。

新規顧客とリピーターとの販促コストの違いは、以下のような比で表せます。

  • 新規顧客の販促コスト:5
  • リピーターの販促コスト:1

以上の比率は1:5の法則と呼ばれ、フレデリック・F・ライクヘルドによって提唱しました。

フレデリック・F・ライクヘルド(Frederick F. Reichheld)はアメリカのビジネス戦略家で、2003年には世界で最も影響力のあるコンサルタントトップ25に選出されている方です。
※参考:Wikipedia

このように、リピーターの方が販促コストが低い事からリピート率が重要視されるのです。

顧客ロイヤルティの指標になるから

リピート率は顧客ロイヤルティを測るための良い指標でもあります。

前提の章でお話ししたように、顧客がリピートしてくれるのは、自社に対して高い満足度と信頼を持っているからです。

そのため、リピート率が高ければ顧客ロイヤルティが高い可能性があり、自社に愛着を持ってくれているのだと判断できます。

「ロイヤルティ」とは、お客さんがある商品やブランドに対して強い愛情や信頼を持つことを言います。簡単に言うと、お客さんが同じ商品やブランドを何度も選んで買うことです。

効率的にリピート率を上げる4つの方法

リピート率を上げる方法のアイキャッチ画像

ここからは、リピート率を上げる方法について解説していきます。

以下4つを行えば現状よりもリピート率を上げることができるでしょう。

  • 方法1. 既存のリピーターの顧客特性をデータで可視化する
  • 方法2. 把握した既存の顧客特性と自社サービスのコンセプトを見る
  • 方法3. 顧客特性に合ったコンセプトから戦略を立てる
  • 方法4. 戦略の効果を検証する

リピート率を上げるための戦略を立てるには、まず顧客特性を理解しなくてはなりません。

もし、データがあまりないという場合は『リピート率を上げるにはデータが必要』の章を参考にしてください。

それでは、それぞれ解説していきます。

方法1. 既存のリピーターの顧客特性をデータで可視化する

まずリピート率を上げるための前提として、現在の顧客特性をしっかりと把握する必要があります。

顧客特性を正しく理解することで顧客がなぜリピートしてくれるのかを知れ、良い戦略を立てられるのです。

例えば、以下のようなデータから顧客特性の把握を行えます。

  • 顧客の年齢や性別
  • 商品・サービスの購入履歴

顧客がリピーターかどうかを判断するために、購入履歴が必ず必要になります。

そして、購入履歴から判明したリピーターの年齢や性別の割合を可視化していくことで、顧客特性を把握できるのです。

方法2で、リピート率を上げるための戦略の立て方について解説していきます。

方法2. 把握した既存の顧客特性と自社サービスのコンセプトを見る

方法2では、データ分析で把握した顧客特性とECサイトのコンセプトが合っているかを見ていきます。

現在のサービスのコンセプトと顧客特性がどれだけ合っているかを見ることで、今後の戦略の参考にするのです。

例えば、以下のようにずれがあった場合は、大幅にコンセプトを見直した方が良いとなります。

  • 想定していた顧客層:40代 男性 高価格商品を購入
  • 実際のリピーター層:20代 男性 低価格商品に購入

極端な例かもしれませんが、このようなずれがあっては正しい戦略を打つことはできません。

また、大きなずれがなかった場合でも、詳細な顧客特性をデータで把握できたので、この機会で戦略の再定義を行うと良いでしょう。

以下では、実際にどのようにして戦略を立てられるのかを解説します。

方法3. 顧客特性に合ったコンセプトから戦略を立てる

リピーターの顧客特性とコンセプトにずれがあってもなくても、コンセプトを再度見直す必要があります。

コンセプトの見直しでは、以下のようなことを行うことをおすすめします。

  • 自社が位置している市場の再調査
  • リピーターのニーズの洗い出し

近年は顧客行動の変化も激しく、市場のニーズが大きく変化することがあるため、調査が必要です。

もし可能であれば、現在の顧客にアンケート調査をし、フィードバックをもらうことをおすすめします。

このように、全ての情報をもう一度検討したうえで、マーケティング戦略を立て直すと良いでしょう。

具体的なリピート率の上げ方を知りたい方は、『コストを抑えてECサイトのリピート率を向上させる9つの方法【手順付き】』の記事をご参照ください。

方法4. 戦略の効果を検証する

新たな戦略を実施した後は、その効果をしっかりと検証する必要があります。

効果を検証できていなければ、新たな戦略がもし失敗しても気づけないことになります。

戦略の効果では、以下のような指標を見ることをおすすめします。

  • サイト訪問者やページビュー数
  • 商品の購買率
  • リピート率
  • 平均購入価格

リピート率は戦略実行時から期間を空けてみる必要があるため、注意しておきましょう。

このように、リピート率を上げるのは簡単ではありませんが、もし上げられると企業に大きな効果をもたらします。

定期的にリピート率を調査して、継続的にリピート率を上げる戦略を考えるようにしましょう。

補足. リピート率の計算方法

どのお客様がリピートしているか、または何を行えばリピートとみなすかは、企業やビジネスごとで異なっているためリピート率の計算もビジネスによって異なります。

ですが、代表的なリピート率の計算はリピート購入を行った顧客数を全顧客数で割ることで求められます。

例として、一般的なリピート率の計算方法を紹介します。

\[
\text{リピート率(%)} = \left( \frac{\text{リピート購入した顧客数}}{\text{全顧客数}} \right) \times 100
\]

例えば、あるECサイトで100人の顧客が購入し、そのうち30人がリピート購入を行った場合、リピート率は以下のように計算できます。

\[
\text{リピート率(%)} = \left( \frac{30}{100} \right) \times 100 = 30\%
\]

このように、簡単にリピート率は計算できますが企業やビジネス内容によって計算式を変えるべきなので、上記の式はあくまでも参考として覚えておいて下さい。

【注意】リピート率を上げるにはデータが必要

リピート率を上げるためには、計算をすることから始まりますが、顧客特性の把握はそもそもデータがあることが条件になります。

そのため、まだデータが集まっていない場合には必要なデータを集めなくてはなりません。

必要なデータを集めるためには以下のようなことを行うとよいでしょう。

  • 顧客にアンケート調査する
  • 会員カードやアプリで会計時に提示してもらう

実際の店舗だと以上のような方法でデータが収集できますがアンケートやアプリで取るデータは全体の顧客の中の一部だけのデータになることに注意してください。

リピート率も単に計算すればよいのではなく、データがそもそも正しいのかまで考えることをおすすめします。

もし、「データの確認とかあまり分からない…」となった際には、「かっこのデータサイエンス」にご相談ください。

顧客分析は「かっこ」におまかせ

かっこのデータサイエンス」にお任せいただければ、貴社がお持ちのデータから顧客分析を行えます。

  • 顧客を分類するためのクラスタリング
  • 分類した顧客の購買行動の分析

以上の分析を実施し、貴社の売上を上げるための必勝パターンを導き出すサポートをいたします。

かっこの顧客分析の導入事例が知りたい方は、『株式会社アーバンリサーチ様の導入事例』の記事をご確認ください。

今なら無料で、サンプルデータの確認から課題の洗い出しの提案まで承っております。

かっこのデータサイエンスでのデータ分析業務のフロー

※参考:かっこのデータサイエンス|かっこ株式会社

もし、「リピート率が伸び悩んでいるかも…」「自社の顧客について分析してほしい…」とお悩みの方は、『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。

貴社の顧客の特性を正確に分析することで、より効果的な販促活動のサポートをいたします。

かっこのデータサイエンス

まとめ

リピート率とはリピートしている顧客の割合を表し、企業にとって非常に重要な指標になります。

そもそも顧客がリピートするのは、その顧客のニーズを商品やサービスがきちんと満たしているからです。

そのリピートの割合を示すリピート率が高い方が良いのには、以下のような理由があります。

  • リピーター=優良顧客であるから
  • リピーターの方が販促コストが低く済むから
  • 顧客ロイヤルティの指標になるから

また、リピート率を上げるにはそもそもどのような顧客がリピーターなのかを把握する必要があります。

もし、リピーターの特性を把握できなければ、見当違いの顧客に販促をしてしまう可能性があるからです。

そのため、リピート率を上げるには以下4つを行います。

  • STEP1. 既存のリピーターの顧客特性をデータで可視化する
  • STEP2. 把握した既存の顧客特性と自社サービスのコンセプトを見る
  • STEP3. 顧客特性に合ったコンセプトから戦略を立てる
  • STEP4. 戦略の効果を検証する

以上の方法を継続的に行うことで、リピート率を向上させられ、売上を上げられます。

「リピート率を向上させたい」「顧客を分析してコストを削減して販促を行いたい…」とお考えの方は、まず『かっこのデータサイエンス』でお問い合わせください。

サンプルデータを確認し、課題を洗い出して提案を行うまでを今なら無料で承っております。

株式会社アーバンリサーチ様の導入事例』にて、顧客分析の効果について取り上げられておりますので、併せてご確認ください。

かっこのデータサイエンス

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