「来店サイクル」は顧客の直近過去3回分の来店から来店間隔の平均値を「来店サイクル」として算出しています。
- 来店サイクルの構成比について
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「分析結果」で表示されている「構成比」は来店サイクルごとのお客様がサロンにどの位存在するかを確認できます。
- 注意来店期間に偏りがある場合について
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上記のとおり直近過去3回分の来店から来店間隔の平均値を来店サイクルとして算出していますので以下のような場合、来店サイクルは3ヶ月になります。
- 活用方法1サイクル通りに来店していないお客様を確認する
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来店サイクル分析ではお客様別の来店サイクルを元に、そのサイクル通りに来店していない(失客の可能性がある)お客様を発見できます。
例：【2015年11月】に分析を行った場合Ａさんは普段2ヶ月おきに来店しており、最後に来店したのが2015年8月。本来のサイクルではその2ヶ月後の10月にも来店があるはずだったが実際は来店がなかったため、本来のサイクルから遅れ始めていることが確認できます。
- 来店サイクル通りに来店していないお客様へメッセージを配信する
- 分析結果の表に背景色が紫（
）で表示されているゾーンが、来店サイクル通りに来店していないお客様になります。 -
そのままでは、来店サイクルの長期化・失客となってしまう可能性があります。このゾーンのお客様のリストを出力しメッセージ配信ができます。月に一度など定期的に確認を行い、アクションを行うことが失客防止に効果的です。
注意：本機能を利用する際は月末での確認をオススメします。
（月初に来店サイクルを確認する場合は、分析期間を前月に指定してください）
- 活用方法2来店見込みのお客様を確認する
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「サイクル通りに来店していないお客様を確認する」と同様の考え方で、サイクル通りに来店しているお客様から翌月・翌々月の来店見込みのお客様も確認できます。
例：【2015年11月】に分析を行った場合Ｂさんは普段3ヶ月おきに来店しており、最後に来店したのが2015年10月。このサイクル通りに次回も来店してくれると仮定すると、Ｂさんの次回の来店は2016年1月であると予想できます。
- 来店サイクル通りに来店しているお客様へメッセージを配信する
- 分析結果の表に背景色が青（
）で表示されているゾーンが、サイクル通りに来店しているお客様となります。 -
このままでも来店する可能性が高いと考えられますが、そのゾーンのお客様に対して来店を促進するメッセージを送ることでお客様のサイクルにあったタイミングでの配信が可能です。
注意：本機能を利用する際は月末での確認をオススメします。
（月初に来店サイクルを確認する場合は、分析期間を前月に指定してください）