※日経クロステックの記事を再構成

「買わない人=未顧客」を理解する初めての教科書『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人=顧客」しか見ないのか?』(2022年6月、日経BP発行)。経験豊富なマーケティングサイエンティストであるコレクシアの芹澤連氏が、様々なエビデンスに基づいた未顧客理解の原理原則と、日々のマーケティング実務で実践できるフレームワークを、マンガと図表で詳しく解説した書籍です。「未顧客理解」のエッセンスをお届けする本連載。今回は「パレートの法則(2:8の法則)」などマーケティングの世界で長らく信じられている「格言」が本当に正しいのか検証します。

 マーケティングの世界には、エビデンスを欠いた「名言・格言の類」や、実証されていない「法則っぽい話」がたくさんあります。インターネットで少し検索するだけで、いくらでもまことしやかなマーケティング論を見つけることができます。ネットの記事が玉石混交というのはどの業界でもある話ですが、マーケティングの場合、オーサーシップがはっきりしている理論書や有名マーケターによる書籍の一部にも、そうした再現性の根拠があやしい話が紛れ込んでいます。

マーケティング格言「2:8の法則」や「5:25の法則」は本当か?

 皆さんに1つ質問します。事業が成長する上で、次に示す[A]と[B]のどちらが重要だと思いますか? 小売価格は変えられないという前提で考えてください。

  • [A] 既に何回も買ってくれている人に、追加でもう1回買ってもらう(既存顧客にもう1回買ってもらう)
  • [B] 今まで買ってくれなかった人に、新しく1回買ってもらう(新規顧客を1人増やす)

 売り上げは「総購入回数×平均単価」と計算できますから、掛け算をすれば[A]も[B]も同じです。しかし現在のマーケティングではファンやリピートを増やす[A]の考え方が主流です。既存顧客はリーチしやすく、何より購買実績があるので、既存顧客に目が行きがちになるのもうなずけます。

 また「既存顧客を維持する方が、コストは安く、リターンも大きい」と思われた方もいるでしょう。「上位20%の優良顧客(ファンやヘビーユーザー)による売り上げが、全体の80%を占める」という2:8の法則や、「たった5%の顧客離反を防止するだけで、利益が大きく増える」という5:25の法則を聞いたことがある方も多いと思います。既存顧客の維持やロイヤル顧客育成のエビデンスとしてよく引き合いに出される話ですね。

 しかし、こうした法則は本当に“法則”なのでしょうか? つまり、こうした話を真に受けて戦略や施策を考えても大丈夫なのでしょうか? 昔からよく言われている話なので、特に疑うこともなく「そういうものか」と理解している人も多いと思います。今回は、最近の研究をひもといて、こうした話の真贋(しんがん)を見極めていきたいと思います。

「たった5%の離反防止」でそんなに利益が増えるのか?

 まず、「たった5%の顧客離反を防止するだけで、利益が大きく増える」という5:25の法則から見ていきましょう。顧客の離反を防止することの恩恵について、例えばコトラーらは「業種によって異なるが、顧客の離反率を5%減らせれば、利益は25~85%増加する」と述べています(i)。しかし一方で、実は誤って認識されており、一般化できる話ではないという指摘(ii)もあります。

 この法則の出処をたどるとライクヘルドらの論文(iii)に行き着きます。原文の該当箇所を要約すると、離反率を10%から5%に減らすと顧客が0人になるまでの期間が倍になるので、その分顧客1人当たりのキャッシュフローも増える(クレジットカード企業で75%、業界により25~85%増える)と言っているのですが、これを、“たった5パーセント離反防止するだけ”で収益を大きく増やせると一般化するのは間違いです。これは「パーセント(%)」ではなく「パーセントポイント(%pt)」の減少だからです。

※「1/離反率」と計算した場合。ただし、この方法でLTV(Life Time Value)を計算すると過大評価されやすくなります。

 パーセントとパーセントポイントはよく混同されていますが、意味が全く違います。離反率10%を「5パーセントポイント」減らして離反率5%にするということは、例えば1000人の顧客のうち、もともと100人だった離反者を50人にする、つまり離反を半分にするということです。これは“たった5%”の離反防止ではなく、“50%もの”離反防止です。離反率を半分にすることができれば、収益が大幅に改善するのは当たり前です。もし本当に顧客維持率を5%改善するだけで大きく収益が伸ばせるのであれば魅力的ですが、残念ながらこうした数値の取り違えにより過度に一般化されているだけで、再現性が確認された話ではありません。

パレート比は、2:8ではなく2:6が妥当

 次に、「上位20%のファンやヘビーユーザーによる売り上げが全体の80%を占めている」というパレートの法則について見ていきます。日本では2:8の法則として知られていますね(海外では80:20と逆順に表記することが多いようです)。パレートの法則に関しては実証研究もいくつか見られます(iv)(v)(vi)(vii)(viii)。英国で約1万2000世帯の購買行動を追跡したデータを用いた最新の研究(v)では、年に1回以下しか購買しない80%のライト層が売り上げ全体の40%を占め、パレート比は60:20となることが指摘されています。

 南オーストラリア大学アレンバーグ・バス研究所のリポート(ix)では、そうした既存の実証研究をメタ分析しており、要約すると次のようなポイントが挙げられます。

■パレートの法則についてのエビデンス(1)
  • マーケティングでは、80:20にはならない
  • 上位20%のヘビーユーザーは、その年の売り上げの約半分(50~60%)を占める
  • 調査期間により上位20%のヘビーユーザーの売上貢献は変わる。期間を長くとるほど、上位20%の貢献割合が高くなる

 興味深いのは上記3番目のエビデンスです。分析期間を長くとっている研究(vi)(vii)(2~6年)になるほど、上位20%の売り上げ貢献が60~70%と、オリジナルのパレートシェア(80%)に近い数値が報告されています。ここで問題になるのは、その上位20%のLTV(Life Time Value)は実際のところどうなのか、つまり、ヘビーユーザーはどれくらいの間「ヘビーで居続けるのか?」ということです。

ヘビーユーザーは、いつまで「ヘビー」なのか?

 長期間ヘビーユーザーで居続けて、その間60~70%の高い売上貢献をしてくれるのであれば、間違いなくマーケティング投資の意味があります。しかし、短期間はヘビーユーザーであっても、すぐに離反してしまうのであれば話は別です。

 15の商品カテゴリーにおいて、150以上のブランドを分析した研究(x)では、ある年のヘビーユーザーの約50%が翌年にはヘビーユーザーではなくなると報告されています。ヘビーユーザーの半分が1年で入れ替わるということであり、同研究では、ヘビーバイヤーをターゲティングすることの信頼性に疑問を投げかける結果で、長期的に顧客を育成すること自体が可能なのか疑わしい、と要約されています。

■パレートの法則についてのエビデンス(2)
  • 現在のヘビーユーザーの約50%は、1年以内にヘビーユーザーではなくなる

 もちろん、すべての商材に当てはまるわけではないですが、広範な領域をカバーした研究結果ですから無視できる話でもありません。何より、エビデンス(1)と(2)を合わせて考えると、次のような悲観的なシナリオが浮かんできます。

■ワーストケースシナリオ
  • 上位20%のヘビーユーザーは、その年の売り上げの約半分(50~60%)を占める
  • 現在のヘビーユーザーの約50%は、1年以内にヘビーユーザーではなくなる

 上記2つから単純計算すると、翌年の売り上げに対して、今のヘビーユーザーに期待できるのは下限で25%程度ということになります。1年でヘビーユーザーの半分が入れ替わるとすれば、LTVは間違いなく過大評価になりますし、現在のヘビーユーザーを維持するための投資にどれだけの価値があるのか疑問に思えてきます。

「データ上、ヘビーユーザーに見えるライトユーザー」が多いだけなのではないか、という視点

 なぜこのようなことが起こるのでしょうか。統計学的に言えば「負の二項分布の母平均に回帰しているから」です。平たく言えば、「データ上はヘビーユーザーに見えても、実際はライトユーザー」という顧客が一定数いるからです。

 例えば多くのCRM(顧客関係管理)では、一定期間に平均より数回多く買うだけで、ヘビーユーザーとしてカウントされます。しかし、消費者は購買のたびに確率的にブランドを選択しています。つまり、ブランドへの好意やロイヤルティーが増加しなくても、たまたまその年、そのブランドを数回多く買うだけで、プラットフォーム上ではヘビーユーザーとされるわけです。

 しかし、その人たちはヘビーユーザーに見えるだけで、中身はライトユーザーです。つまりロイヤルティーがあるからリピートしているわけではありません。そして、単に確率的に起こった現象ですから、来年も起こるとは限りません。むしろ、本来のライトユーザーの購買頻度に戻ると考えるのが自然でしょう。

 こうして、ヘビーユーザーがたやすくライト層や非購買層に変わる、というデータだけが残るわけです。こうした現象は古くから知られており、マーケティングのみならず、多くの時系列データで一般的に観察されます。リテンション施策やアクティベーション施策の有無にかかわらず発生し、また施策を打ったからといって止められるものでもありません。

来年の売り上げの75%を占めるのは、現在のノンユーザーやライトユーザー

 もちろん、実際には新しいヘビーユーザーが出てきますから、翌年もヘビーユーザーのパレートシェアは50%近傍に落ち着きます。では、その新しいヘビーユーザーはどこから来るのでしょうか。それは、現在のライトユーザーやノンユーザーの中から出てくるわけです。

 これらのエビデンスを知った上でマーケターが考えるべきなのは、「育ちきった(現在の購買頻度や単価が高い)ヘビーユーザーを維持すること」ではなく、「ノンユーザーに1回買ってもらうこと」「1~2回しか買っていないライトユーザーにもう1回買ってもらうこと」だといえます。

■マーケターが持つべき視点

ライトユーザー:現在の売り上げの半分を占め、次のヘビーユーザーが生まれる層
ヘビーユーザー:現在の売り上げの半分を占め、いずれライトや非購買に変化する層

 ファンやヘビーユーザーは「今まさに購買してくれている人」ですから、大事にしたい気持ちになるのは分かります。しかし、ファンやヘビーユーザーというのは「ずっとヘビーでいてくれる人」でもなければ、「さらにヘビーになってくれる人」でもありません。2:8の法則にしろ、5:25の法則にしろ、「よく聞く話だから」「有名だから」と妄信せずに、本当か? と疑ってみることが大切です。

(出典)
(i)Kotler, P. & Keller, K. L. (2006). Marketing management (12th ed.). Prentice Hall.(コトラー, P. & ケラー, K. L. /恩蔵直人(監修)・月谷真紀(訳)(2008)『コトラー&ケラーのマーケティング・マネジメント12版』ピアソン・エデュケーション)
(ii)East, R., Hammond, K., & Gendall, P. (2006). Fact and fallacy in retention marketing. Journal of Marketing Management, 22(1-2), 5-23.
(iii)Reichheld, F. F., & Sasser, W. E. (1990). Zero Defections: Quality Comes to Services. Harvard Business Review, 68(5), 105-111.
(iv)Brynjolfsson, E., Hu, Y., & Simester, D. (2011). Goodbye pareto principle, hello long tail: The effect of search costs on the concentration of product sales. Management Science, 57(8), 1373-1386.
(v)Dawes, J., Graham, C., Trinh, G., & Sharp, B. (2022). The unbearable lightness of buying. Journal of Marketing Management, 38(7-8), 683-708.
(vi)Kim, B. J., Singh, V., & Winer, R. S. (2017). The Pareto rule for frequently purchased packaged goods: an empirical generalization. Marketing Letters, 28(4), 491-507.
(vii)McCarthy, D. M., & Winer, R. S. (2019). The Pareto rule in marketing revisited: is it 80/20 or 70/20?. Marketing Letters, 30(2), 139-150.
(viii)Romaniuk, J., & Sharp, B. (2022). How brands grow part2: Including emerging markets, services, durables, B2B and luxury brands (Rev. ed.). Oxford University Press. Kindle.
(ix)Sharp, B., Romaniuk, J., & Graham, C. (2019). Marketing's 60/20 Pareto Law. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3498097
(x)Romaniuk, J., & Wight, S. (2015). The stability and sales contribution of heavy-buying households. Journal of Consumer Behaviour, 14(1), 13-20.
芹澤 連(せりざわ・れん)
マーケティングサイエンティスト/コレクシア マーケティングプランニング局長
数学、統計学、計量経済学、データサイエンスなどの理系アプローチと、心理学、文化人類学、社会学などの文系アプローチに広く精通。未顧客理解の第一人者として、事業会社やメーカーのマーケティングや事業拡大を支援すると共に、社内研修などの講師を務める。「芹澤顧客研究ラボ」主催。シニアマーケターの知見を若年層マーケターに継承、育成する「マーケティングU-40」をけん引。著書に『顧客体験マーケティング』(インプレス)。

書名:『“未”顧客理解 なぜ、「買ってくれる人=顧客」しか見ないのか?』(日経BP)
著者:芹澤 連
定価:2420円(税込)
発売日:2022年6月20日
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