愛情をデータ化

From：みう
明るい部屋からweb会議！

こんにちは、みうです。

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前回は、応援してくれる人を
リスト化するって話だったんですよね。
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みう：ちゃんとデータ化しないと、
本当に貢献してくれてる顧客を
見逃してしまうかもしれないって、ことでしたけど…。

福沢：そう。
貢献を数値化することで、
お客さんの期待にきちんと答えていくことが大事なんだ。

みう：海東さんはデータ化とか得意そうですから、
それはいいんですけど…。
データ化できないものもあるんじゃないですか？

福沢：例えば？

みう：気持ちですよ、気持ち！
愛情はデータ化できません！

福沢：お客さんの愛情ってこと？

みう：例えば、金銭的な貢献度は低いけど、
すごく愛情を持っている人だっているじゃないですか。
アイドルだったら、CDは1枚しか買えないけど
ファンレターをいっぱいくれる、とか。
大人がポンとだした1000円と、
子どもが一生懸命おこづかいをためて出した1000円は
価値が違うと思いません？

福沢：そうだね。
それは数字では測れない問題だよ。

みう：そうでしょ！

福沢：環境の変化というものもあるしね。
昨年はたくさん買ってくれたけど、今年は0、
そんな人はどう数値化すればいいのか…。

みう：難しい問題ですよ。

福沢：そういう場合、無理に数値にこだわらなくてもいい。
ただし、顧客情報としてはしっかり残しておくこと。
環境の変化なんかはマメに顧客情報を
アップデートしておかないと分からないことだからね。

みう：マメなアップデートね。

福沢：ファンクラブっていうのはいろんな人が集まる。
せっかく集まってくれたお客さんを切り捨ててしまうことがないように
どんなお客さんの期待値にも答えられるようにしていきたいね。

みう：愛情には愛情で返したい！

福沢：いいね！
お客さんのタイプ別に、対応方法を変えていくこと、
それをマニュアル化していくことも大事だよ。

みう：タイプ別の対応方法！
そんな裏技があるわけですね！

しっかり聞いて海東さんに自慢しよう。
リサーチを続けます！

では！（ドロン）

- みう