売上はあるのに利益が増えない

会社の規模は問いません。次のような悩みに心当たりがあり、変えようとする意志がある会社が対象です。

• 売上は伸びているのに、利益が残らない
• どの顧客で利益が出ていて、どの顧客で損をしているかが分からない
• 広告や販促の費用が毎年増えるが、何が利益につながったか説明できない
• 値引きをしないと受注できない取引が増えている
• AIで作業は速くなったが、費用も利益も変わらない

どれも、利益がどこで生まれ、どこで消えているかが見えていない状態です。

利益を増やそうとすると、まず次の3つが思い浮かびます。

• 経費を一律に削る：利益を生む支出まで削り、翌年の売上が落ちる
• 売上目標を上げる：値引きや手間のかかる取引まで取りにいき、利益率が下がる
• AIで作業を減らす：作業は減っても、人も費用も変わらなければ利益は増えない

3つに共通するのは、お金と時間の使い道を、顧客ごとに分けて見ていないことです。

同じ1円の売上でも、取引が長く続く良い顧客から得た1円と、手間と値引きを重ねて得た1円では、残る利益が違います。費用の総額を見ても、この違いは見えません。

順番は2つです。

• 利益が生まれる場所と消える場所を、データで見えるようにする：顧客ごと・チャネルごとに、売上と、そこにかけた費用と手間をつなぐ
• 利益を生む顧客に寄せ、生まない支出をやめる：削るのではなく、使い道を変える

見るべきは費用の総額ではなく、どの顧客にお金を使っているかです。

顧客の理解の刷新：主要顧客を守り、販促の無駄打ちを減らした

大手商業施設でマーケティングの改革を主導したときは、会員の購買データを機械学習で分けました。分けてみると、利益を支えている主要顧客の群は限られていました。

そこで、主要顧客を定義し、離脱の兆しを捉えて引き止める施策に力を集めました。施策ごとにどの群が反応したかを並べて振り返り、反応のない群への販促を減らして、浮いた販促費は反応する群に回しています。経緯はコラム『顧客分析で年10億円超の利益』に書きました。

マーケティング投資の見直し：利益を生む顧客層に予算を寄せた

グロースドライバーとして支援しているBtoBマーケティング支援企業では、会議で話されるのは広告の獲得単価ばかりでした。申込の約8割は、どこから来たのかが分かりませんでした。

まず、経営が答えを知りたい問いを決めました。マーケティング費用のどこに、利益につながらない支出があるのか。この問いに要るデータだけをつなぎ、データ基盤は2日で構築しています。

そのうえで、投資の判断を、獲得単価の安さから、LTV（顧客が取引全体で生む売上）の高い顧客層を狙えているかに切り替えました。削った費用は、再投資に回しています。経緯はコラム『AIで利益が出ない理由』に書きました。

広告運用の見直し：払う理由のない手数料をやめた

大手自動車流通企業では、広告の運用を代理店に任せきりで、改善と振り返りがなく、手数料も高い状態でした。運用の内製化を段階的に進め、代理店のコンペで契約を見直しています。手数料を減らしたうえで、獲得数は約15〜20%増えました。

3つとも、費用を一律に削ったのではありません。利益を生む顧客と支出を見分けて、お金の使い道を変えたものです。

AIを使うのは、利益の流れを見えるようにする作業と、その後の見張りです。

• 散らばった売上・費用・顧客のデータをつなぎ、集計する
• 顧客ごと・チャネルごとの採算を毎月出す
• 利益を支える顧客の離脱の兆しを知らせる

AIに任せないのは、次の判断です。

• どの顧客を、利益を生む顧客とするかを決める
• どの支出をやめ、どこに回すかを決める
• 値引きや取引条件の線を引く

問いを決めないままAIで集計を速くしても、見える数字が増えるだけです。

1. 経営が答えを知りたい問いを決める：どの顧客で利益が出ていて、どの支出が利益につながっていないか。
2. 要るデータだけをつなぐ：売上・費用・顧客のデータを、顧客とチャネルの単位でつなぎ、数字の定義を一つにそろえる。
3. 利益を生む顧客を定義する：売上だけでなく、取引の続き方と、かけた費用と手間で線を引く。
4. お金と時間の使い道を変える：利益を生まない支出をやめ、利益を生む顧客への施策に回す（事業戦略実践ワークショップで方針を1枚にする）。
5. 毎月、使い道を見直す：顧客層ごとの採算を見ながら、配分を直し続ける。

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