ロイヤリティプログラム - データドリブン・コンサルティング/Data Driven Consulting

差別化の難しい事業は別の方法でリテンションを高める必要がある

楽天のマーケティングを2002年に一人で始めた時に、一番最初に行ったことのひとつが楽天スーパーポイント（現楽天ポイント）のサービスの立上げであった。それから22年くらいが経とうとしていて、楽天のサービスを使うとき以外でも、様々なお店などで、楽天ポイントはお持ちですかと聞かれるようになって、ビジネス一人、開発プロデューサー一人、エンジニア数人という感じで数カ月で作ったサービスが、これほどまでに成長したのもなかなか凄いものだなとしみじみ感じてしまう。

楽天ポイントを作ろうと思った動機は以前にも少し述べたが、楽天市場を使うユーザーのLTVを最大化するというのが当初の目的であった。その後、楽天グループのサービスが多角化していき、楽天経済圏という一連のサービス群の連携のキーとして楽天ポイントが利用されるようになった。その最大の成功例が楽天カードであろう。ゼロから立ち上げて、わずか10数年で一気に日本で一番利用されるクレジットカードになってしまった。

今回は、少し昔の話を思い出しながら、ポイントをはじめとするロイヤリティプログラムについて議論しいたいと思う。ポイントをはじめとするロイヤリティプログラムの最大の目的は、顧客の囲い込みである。ロイヤリティプログラムを提供することで、自社のサービスを継続的に使うことを促す。2002年ごろに、ロイヤリティプログラムの代表例は航空会社のマイレージプログラムであった。それ以外でも、クレジットカード会社のポイントプログラムも比較的普及していたものであった。では、このようなサービスの特徴とは何であろうか？基本的に飛行機の移動とか、カードでの決済などのメインとなるサービスでの差別化が非常に困難で、顧客のサービス間のスイッチングコストが非常に低いことが上げられる。このような商品、サービスは、何らかの方法で一度獲得した顧客を囲い込み、他社のサービスを利用するインセンティブを下げなければならない。マーケティング用語ではリテンションを高めるという。では、このリテンションが低くなってしまうとどのようなデメリットが発生するのであろうか？

まず一番大きな問題は、価格の維持が困難になる。差別化のない商品というのは、結局どのブランドを使っても同じということなので、サービス選択における価格の占める重要度が高くなる傾向にある。このため、顧客のリテンションが低い状態を放置しておくと、サービスの値下げ競争に真正面から参戦しなければならなくなる。そのような状況になると当然利益率は下がっていき、事業の継続性が厳しくなる。最近は聞かなくなったが、10年くらい前までは国内外でよく航空会社が倒産したというニュースを耳にしたのはこの点が関係しているのだと思う。

もう一つ発生しうる問題は、どの企業も永遠と新規顧客の獲得数を増大させなければいけなくなるため、顧客獲得の競争が激しくなり、顧客獲得単価が高騰していくことになる。しかし、獲得した顧客のリテンションを上げる施策を同時に準備しておかないと折角高い獲得単価で獲得した顧客を早々に失うことになりかねない。そうなると、顧客獲得コストを回収できないので、この場合も収益性が悪化する要因となる。

まずリワードとベネフィットという基本構造を決定する

このような状況を解決するための有力な施策が顧客ロイヤリティプログラムであり、その代表例がポイントプログラムである。今回は、私が最も経験のあるポイント系のロイヤリティプログラムについて考えていく。

まずポイントプログラムを構成する基本的なファンクションは2つである。ひとつはサービスの利用に対してポイントを付与するリワード機能である。楽天市場であれば、基本は100円に対して1ポイント付与するというのがベーシックな設計である。今は、様々なポイント倍付キャンペーンみたいなものが作られているので、1％の還元というのは低そうな感じがするかもしれないが、2002年に始めた当時航空会社のマイレージやクレジットカードのポイントというのは、基本的に0.5％程度の還元率であったので、相対的には高い還元率になるように設計した。楽天市場の売上マージンは2－3％程度であったので、その意味でもこの1％の還元率というのは相当思い切った還元率であったのだが、ここはロイヤリティプログラムの魅力の向上と、説明の分かりやすさを重視して、結構すんなりと決まったと記憶している。

そして、ロイヤリティプログラムのもう一つの機能が獲得したポイントの利用である。ここではベネフィット機能と呼ぶことにする。楽天ポイントの例で100円1ポイントを1％還元と先走って述べてしまったが、楽天ポイントの場合は、1ポイント＝1円で楽天市場での買い物に利用できるようにした。最低利用金額は確か100ポイントからであった。

実は、このポイントプログラムを作る時に重要なのは、このベネフィット機能の設計であったりする。ポイントプログラム自体のコスト構造は、リワード機能が決めるのではなく、ベネフィット機能が決定することになるからだ。

楽天ポイントの場合は、1ポイント＝1円と設定したので、1％の還元率となったが、1ポイント＝0.5円と設定すれば、それは0.5％の還元率となる。このようにベネフィットプログラムのポイントの価値の決定の仕方で、プログラムの収益性が決定される。

楽天ポイントの普及以降、ポイントを通貨的に利用できるロイヤリティプログラムが増えたが、2002年当時は、非常に珍しかった。

ロイヤリティプログラムとして最も規模が大きそうであった航空会社のロイヤリティプログラムのメインの特典は自社のサービスの利用＝航空券のチケット（特典旅行）であった。実はこれは結構賢いベネフィットの提供の仕方である。なぜなら、航空会社のような箱ものビジネスの空席を特典として提供するというベネフィット提供は追加コストが発生しない。もちろん、本来であれば売れたであろう座席を無料で提供することになるため、機会損失が発生するリスクはあるが、おそらくこの辺もシーズナルな空席情報の過去データなどから特典旅行として提供する座席数はコントロールしているはずである。このため、繁忙期には特典旅行のチケットの枠が殆どないということが発生する。

それ以外のベネフィットの提供方法として一般的だったのは、商品との交換という手法である。最近はだいぶ減ってきたような気がするが、実はこれも賢い方法で、そもそもの金額感が明確でないものとの交換になるケースも多いため、明確な還元率が顧客に分からないことになるし、例えば1万円の商品を8,000円で仕入れて、1万円相当の商品と交換とすれば20％程度プログラムの運営コストを減らすことも可能である。

このような競合環境の中で、当時考えたのは、ポイントプログラムの価値を最大限高めるためには、このベネフィット機能の差別化を徹底的に図ることが最も重要であると考えた。このため、いま記載したような競合のベネフィット機能を徹底的に研究してプログラムをデザインした。

まず、ベネフィットプログラムの内容は徹底的に明確な方がよいと考えた。1ポイント＝1円というのはそのような方針で決定した。次に考えたのは利用ハードルを下げることであった。100ポイントから利用可能としたが、競合するサービスは1,000円分のポイントからというケースが結構多かった。この点は、実は結構悩ましい部分であった。当初思ったのが、ポイントを利用しやすくしすぎると、ポイントを付与してもすぐに使われてしまい、ポイントの残高がなくなるとリテンション効果がなくなってしまうのではないかと心配したのだ。この点は、他のサービスを見ていても利用ハードルは高くする方が良いのではないかと思った。じつは航空会社のマイレージプログラムの特典旅行のチケットの金額と必要マイレージの関係を調べてみたところ、マイレージプログラムの場合は、マイレージをためて高額なチケットと交換すればするほど1マイルあたりの価値が高くなるという設計になっていた。これはマイレージプログラムの設計としては凄く合理的であるように思えた。なぜなら、良い還元率のベネフィットを得るためには長くサービスを利用し、多くのマイレージをためなければならず、それはすなわち自社のサービスを継続利用するという本来のロイヤリティプログラムの役割に一致するように思われたからである。

そのような視点で、プレゼント交換系のベネフィットプログラムを見てみると、なんとなく同様な感じもするし、1000円程度の自分でも買える商品をもらうよりも、あまり自分で買わないような高額な商品をお金を払うことなくもらえるようポイントをためるモチベーションを高めさせる事の方がリテンションが高まる気がした。

ロイヤリティプログラムの基本設計の2つの方向性とは？

先行事例を分析しながら、そもそもポイント系のロイヤリティプログラムの基本設計というのは大きく分けて2つの方向性があるのでは考えるようになった。①ポイントを貯めることでリテンションを高める設計、②ポイントの獲得と利用を高速回転してサービス利用頻度とリテンションの双方を高める設計の2つである。先行事例を見て、純粋にロイヤリティプログラム本来のリテンションを高めるだけの目的であれば①の方が効果が高くなる。ポイントを多くためればためるほど1ポイントの価値を高くすれば顧客は積極的により多くのポイントをためるようになる。当然自分のポイントの口座に多くのポイントが残っていれば他のサービスを利用するスイッチングコストも高くなる。しかし、①のプログラムの弱点は、サービスの利用頻度を上げる仕掛けが弱いことである。そもそも、航空会社のマイレージプログラムの場合、飛行機での移動という需要自体をロイヤリティプログラムで追加で発生させること自体は余り重点においているようには思えず、飛行機での移動という需要が発生した際に他社ではなく自社のサービスを使ってくださいという目的のプログラムであると考えれば、①のようなデザインの方が合理的であると理解できる。

一方で、楽天市場でポイントを導入する目的は、日々発生する買い物をするという人々の需要のうちの多くの部分を楽天市場での買い物に置き換えることである。そのように考えると、もちろんリテンションも重要であるが、それと同時に頻度高くサービス利用することを促す要素もサービスデザインに組み込むことが必要である。それを実現するためには、ベネフィットプログラムの利用ハードルを下げ、獲得したポイントを積極的に活用してサービス利用を促す②型の方が目的にフィットすると考えた。このように考えて、最終的には100ポイントから利用可能という低い利用ハードル設計にして、競合サービスと差別化を図ることにした。

ポイントの失効期間は顧客の利用サイクルから判断する

また、細かいがポイントプログラムを作るうえで、意外とコスト面で違いが出てくるのが、ポイントの有効期間の設計である。私の記憶では、楽天のポイントプログラムはサービス開始当初は資金決済法の範囲外として行っていたと記憶しているが、現状ではポイント系サービスを実施しようとすると、この法律の適用を検討せざるを得ないことが多いので、ポイント残高に対して供託金的な資金のストックが必要になることも多い。このため、ポイントの有効期限を設けないと、何時利用されるかわからないポイント残高のためにも資金を抑えておかなければいけないことになる。この状況を避けるためにポイントの有効期限を設けるわけだ。詳細は覚えていないが、おそらく会計的にはポイントの発行時点でコスト認識をするはずなので、ポイントの失効は収益として計算されることになる。このため、ポイントの失効はロイヤリティプログラムの運用コストの削減に繋がるわけだ。

しかし、ポイントの失効は、すなわちその顧客との関係性が喪失される、もしくは、希薄化することを意味するため、コストメリットを重視して失効を推進しすぎると、そもそもロイヤリティプログラムとしての意味をなさなくなる。この設計については、自社のサービスの目指すべき利用頻度を過去ユーザーの分析を行ったうえで理解したうえで設計することが求められる。例えば、年に1回利用するかどうかの顧客が多いサービス（たぶん航空会社とかはそれに近いかもしれない）ではポイントの有効期限が1年ではおそらく短すぎ、折角獲得した大半の顧客を失うことになりかねない。一方で、1年に1回利用するかどうかの顧客の比率が非常に引く、年1回程度の利用ユーザーのリテンションにはコストを使いたくないという業態であれば有効期間は1年未満でも問題ないことになる楽天市場の例もそうだし、地場の食品スーパーなどはその典型であろう。

最終的には、様々なデータ分析であるとか、競合の同種のプログラムであるとかを見ながら最終的なデザインを決めていくことになるが、大体ここで上げたポイントをもしポイントプログラムを作る時は考えてもらうと切っ掛けとしては良いのではないかと思う。

ちなみに、競合サービスを担当する人と突っ込んで話したことはないが、おそらく楽天ポイントの設計は、競合からすると結構嫌がられたのではないかと思っている。ポイントの還元率も高く、利用ハードルも低く、失効も余りさせないなど、ポイントプログラムのコスト構造としては、悪い＝マーケティングコストが高い設定としたからである。仕事として詳細にみることがないので、印象レベルの話だが、大手企業の最近の各種ポイントプログラムを見ると基本設計は楽天スーパーポイントに近いサービスデザインになっているので、ポイントサービスとしての競争という意味で、もしかしたら楽天のポイントが、日本におけるポイントプログラムのスタンダードを設定してしまったのかもしれない。

ロイヤリティプログラムの運用：RFM分析を例に

ここまでで、ポイントプログラムの基本設計の考え方を説明してきたので、次のステップとして、このポイント機能を使ったロイヤリティプログラムの運用について簡単に紹介したい。なお、私自身はデータ分析のプロフェッショナルではないので、凄くベーシックな手法を紹介するが、これ以上詳細な検討をするのであれば専門の人材に当たってもらいたい。

ロイヤリティプログラムの設計をする上で、おそらくベーシックでポピュラーな分析手法は、RFM分析という手法である。R（Recency　最終購入日）、F（Frequency　購入頻度）、M（Monetary　購入金額）の3つの頭文字を取ってRFMである。例えば、ロイヤリティプログラムを、ゴールド、シルバー、レギュラーの3階層とかに分けるのであれば、RFMそれぞれの数字に基準値を作り、その条件をクリアした顧客が、それぞれの顧客ランクを付与され、それに見合った特典を得られるようにプログラムをデザインすることが必要となる。

プログラムの設計においてどの指標を重視するべきかという点については、実際のデータと、将来の目指すべき姿の2つを作りながら、そのGapが大きい項目を促進しやすい設計とする。例えば、顧客の利用が一定期間なくなると再利用率が著しく下がるというような数字が見えているのであれば、Rの数字はシルバーへのランクアップ条件として設定すべきである。例えば、顧客の一回当たりの利用金額はほぼ一定であるようなサービスにおいては、ランクアップの条件はMよりもFを重視した方がよいことになる。最近は見かけなくなった気がするが昔あった美容院のスタンプカードみたいなものはこの考え方に近い。なぜなら、1回あたりの利用金額は実施内容ごとにメニュー化されて決まっているからだ。一方で、基本的には一人当たりの利用頻度が大きければ一人当たりの購入金額も大きくなるのが一般的であるが、購入金額の額が利用頻度よりも、1回あたりの購入額の差で発生していることが多い場合はMを重視したロイヤリティプログラムの設計をすることになる。良い例かはよくわからないが、食品スーパーのロイヤリティプログラムでFを重視した設計とするが、毎回10円のうまい棒一本だけ買われてFをクリアしても100円とか200円とかにMがなってしまっても困るので、Mの値を適切な数値に設定しましょうという話かもしれない。

ロイヤル顧客育成のロードマップをデザインする

スキルのある人が顧客の利用履歴のデータを分析すると、例えば、1年でMが幾ら以上になると、それ以降購入金額の伸びが加速するであるとか、逆に利用頻度が月〇回以下になると翌月の利用がなくなる可能性が高いとか、顧客の利用の加速ポイントや、離脱ポイントが見えるようになるはずである。ロイヤリティプログラムの基本設計とは、利用者に離脱基準や利用加速基準となる地点までマーケティング施策で意図的に移行させる手法である。そのため、サービス設計時点では、顧客がロイヤル顧客になるためのロードマップを作成することがスタート地点となる。RFMのモデルというのは、昔から使う古されたものであるが、このロードマップ作成のための分析フレームワークとしては比較的有効であることが多い。顧客のデータというのは、例えば新規ユーザー獲得数であるとか、総購入者数であるとか、平均購入単価であるとか、合計数や平均数の数字は日常的にみることは多いが、顧客セグメント別の分析を細かく見る機会というのは、実はそれほど多くなかったりする。その意味で、一度時間をかけ、顧客のセグメント分析をしっかり行い、顧客育成のロードマップのフレームを作っておくことは、CRMチームの目標設定や目指すべきGoalを明確にする意味でも非常に有効である。

ここまで、ポイントプログラムのサービス設計とロイヤリティプログラムの設計までに考えるポイントの概略程度はご理解いただけたであろうか？ここまで整えてしまえば、基本的にはデジタルマーケティングの鉄板である、顧客を動かす方法をPDCAで様々な施策を試しながら、行っていくことになる。一つ一つの施策の例を言い始めるときりがないので、注意点を一点だけ申し上げて終わりとしたい。RFMでもなんでも分析のフレームワークは良いと思われるものでやれば良いと思うが、RFMであれば、CRMの施策で実施するひとつひとつについて、必ずR.F.M.のどの指標を動かすのかというのを見定めて施策実施をするのを忘れないようにしてほしい。CRM施策というのは、どうしても分析が甘くなりがちなので、折角自社の顧客を動かすための顧客理解の基本フレームを作ったら、それを単発の理解に終わらせずに、そのフレームをもとに必ず顧客を継続的に理解するようにしてほしい。よくあるケースは、ECであればメールマガジン毎の売上高の多い少ないで一喜一憂し、多いメルマガはOKで悪いものはNGのような短絡的な判断をしないという事である。もしかしたら、売上の低いメルマガに、RやFを改善できているものが含まれているかもしれないからである。Mを見ない人はほとんどいないと思うが、RやFのような指標は忘れがちなので注意してもらいたい。