5W2H 「だれが」　その①

仮説が仮説を生む

「なにが」で分析をした結果、「カレーの材料が売れなくなった」という仮説が出たら、「カレーの材料を買う人はだれか」と仮説を広げていきます。

「カレーの材料を買う人」とはつまり「カレーを自分で作る人」です。つまり主婦や自炊をする独身者という仮説が生まれます。

これが「レトルトカレーが売れなくなった」になると。

「レトルトカレーを買う人はだれか」となり、「共稼ぎ世帯」や「一人暮らし」、あるいは「料理の苦手な主婦」という仮説が出てきます。

仮説がなくても仮説を作る

「なにが」で仮説が出せないことがあります。

「何が売れてないのかわからない」という場合です。

極端な例でいえば「全部の売り場で下がってる」というような場合です。

こうなると「お客さんが減ってるのでは？」という仮説が出てきます。

そしてそこで止まらずに「仮説をひねり出す」と「お客さん全員が品物を半分しか買わない」という仮説も出るのです。

詳しくは「入門編　売上はなぜ落ちた？」のところでもお話しています。

ひとりひとりのお客さんを管理できるか

お客さんが減っているのならば「来なくなった人がだれか」の仮説を立てることになります。

「来なくなった人」はどうやったらわかるのでしょうか。

学校や学習塾なら「出欠を取る」ことで「だれが来ないか」は分かります。

スーパーマーケットはどうでしょうか。

まいにち大勢のお客さんが来ます。

全員の顔なんて覚えれられません。出席表を取ることもできません。

「ポイントカード」や「会員証」のあるお店なら「最近来ない人」を調べることができるかもしれません。完全会員制のコストコのようなスーパーならば可能です。

「AさんとBさんとCさん…合計30人が来なくなった」とはっきりわかります。

でも仮に「来なくなった人」がわかったとしてもスーパーマーケットのようなお店では対策が立てづらいのです。

これが学校ならば休んだ人に連絡を取って事情や理由を聞き、また来るように伝えることができます。

でもお客さんの数が多いと電話をするのも大変です。

それに「お店に来ないから」といちいち電話を掛けられても迷惑です。

電話ではなくダイレクトメールを送ったりクーポン券を送ってまた来てもらうという方法もありますが、どちらにしろひとりひとりに連絡を取る方法は「手間」と「お金」と「時間」がかかる割に売上は上がらず、むしろ赤字になってしまいます。

お店やお客さんのタイプ、関係によって「どこまで対応するか」「どこまで対策を立てるか」は変わってくるのです。

大勢の場合

スーパーマーケットのようにお客さんが大勢いる場合は、「お客さんのタイプ」で分類します。

なので来なくなった人ひとりひとりの事情を聞くのはやめて、「こんなタイプの人が来なくなった」と大きく分類をすることにします。

その「分類の中」で「来なくなった人」を見つけます。

そして仮説を作るのです。

分類のしかた

全部で30人のお客さんがいるとします。

分類をしないと「どんな人」がいるのかこれではわかりません。

なにか区別する方法が必要です。

大勢のお客さんを「タイプ別に分ける」にはいろいろな方法があります。

例としてまず「年代別」に分けてみます。

わかりやすくするために色付けをします。

そうすると「どんな人」がお店に来たのかわかりやすくなります。

このお店には年齢的に中間の「壮年」の人がたくさん来ているようです。

次に男女の「性別」で分けてみましょう。

すると圧倒的に「女性」のお客さんが多いことがわかりました。

分類を「合成」する

2種類の色分けが終わりました。

２つを並べてみます。

ここで「仮説」を立ててみましょう。

このお店に来るお客さんの中では「壮年」の「女性」がいちばん多いように見えます。

ほんとうにそうでしょうか？

この２つの分類を「合成」してみます。

つまり、若年の男女、壮年の男女、恒例の男女の区別をはっきりさせます。

合成した結果をわかりやすいように表にしてみます。

専門用語では「マトリクス表」または「マトリックス表」と言います。

すると実は「高齢の女性」がいちばん多かったことが分かりました。

どうでしょうか。

こうすると「どんな人」がお店に来ているのか、ぼんやりと分かるようになりました。

比べてみる

「どんな人」がお店に来ているのかはわかりました。

これで「売上が下がった場合」に「どんな人が来なくなったのか」が分かるようになります。

たとえば先月と比べて今月の売上が大きく下がった場合に、ふたつを比べてみればいいのです。

こうしてみると一目瞭然です。

「壮年の女性」が大きく減っていたのが分かるのです。

こうして「だれが来ないか」が分かるのです。

次回へ続く