花店利用者調査2024年～4.顧客の推奨（NPS)は、（どう）収益に結び付くか Flower shop customer survey 2024: CS-NPS-Revenue Connection

顧客推奨度は、企業の収益や成長率と相関があるという議論がある（ライクヘルド2013年など）。そこで、花小売マーケティングの世界でこの関係が成り立つかどうか、調べてみることにした。その店を「推して」くれる顧客は、どういう購買行動をとっているのか？ そして、推奨は実際に（どのように）収益に結びついているのか？ この疑問に答えるため、今回の調査データから、顧客推奨度（NPS）とロイヤルティ、利用頻度、購入率、購入額などとの関連を探った。
まず、顧客満足と推奨度は強く連動している。次に、NPSの定義に従い、その店を他人に推奨したい度合に応じて、顧客を推奨者、中立者、批判者に分類し、解析した結果、推奨者はその店が提供する価値に共鳴して、店を推してくれるファンで、よい口コミが期待でき、明らかにロイヤルティが強く、継続利用に非常に前向きな人たちであることが分かった。さらに、推奨者では、花・植物を買う機会に「当店を（ほぼ）必ず利用」する人の割合や自宅用の購入率が高く、複数の用途を併用し、花をより多くの場面で使ってくれる。
とはいえ、現状では、推奨者が必ずしも頻繁に利用してくれるわけではなく、購入額との関係もあいまいで、（今のところは）推奨者が、ダイレクトに高い収益をもたらすと確証できるほどの証拠はない。店のファンである推奨者は、必ずしもヘビーユーザーではないことが明確になった。逆に、固定客は店のファンとは限らない。推奨者は、潜在的には店との長期的な関係が見込め、店の利益に貢献してくれそうな人々である。現状では伸びしろがありそうである。花小売の世界で、推してもらえる店作りは、どう収益につながっていくか、判断の目安は、何を目指す指標とするかで変わってくる。対象店は、日比谷花壇、青山フラワーマーケット、イオン。調査概要はページ下部参照。
Results from the 2024 Japan Flower Shop User Survey. Summary Part 4. Flower retail marketing insights : Demand leveling, size preferences, price sensitivity, and the NPS (customer satisfaction / recommendation) - revenue link.
花店利用者報告書2024年：花小売マーケティング 需要平準化、サイズ選好、価格感度および NPS（顧客推奨度）と収益の連関（Full report link)

● 店を「推し」てくれる顧客の特徴：ヘビーユーザーとは限らないが、ロイヤルティが強い

売上に関わりそうな項目として、継続利用意向、利用頻度、当店利用率、用途別購入率、複数用途の併用度（用途の拡大）、利用頻度、価格感度、用途別購入額、店舗滞在時間について、推奨度との関連を調べた。
結論は、先に挙げた通り。自宅に花を飾る人が多く、ロイヤルティが強い。とはいえ、売上への貢献はというと、この調査では何年利用し続けているかはわからないのだが、少なくとも現在のデータでは、推奨者が、ダイレクトに高い収益をもたらすと（今のところ）確証できるほどの証拠はない。推奨度の経済性の判断は、何を目指す指標とするかで変わってくる。ヘビーユーザー＝推奨者ではない。もちろんイコールの層もいるが、アクセスのよさなどの理由による受動的な利用者の場合は、ヘビーユーザーであっても、推奨者とは概念的に異なる存在である。

先に、結果を表にまとめておく。詳細は、報告書で解説している。
推奨者の貢献が他より際立っている個所には◎、ケースバイケースなら〇、分からない、あるいは集計表やグラフの見た目では違いがありそうでも、統計検定で有意であると判断できなかった箇所には△を付けている。

図表 NPS顧客推奨度と収益の関係　一覧

出典：国産花き生産流通強化推進協議会（2024）「花店利用者調査」（以下同）

なお、解析にあたって可能な限り統計検定を行い、集計値について、確からしさを検証している。もともと各社160前後の回答者しかいないところを、店別・セグメント別・項目別に分けているため、集計表では差があるように見えても、実は偶然に過ぎず、もし何回か同じ調査をしたら、異なる結果となる恐れが伴うからである。　　

報告書本体の巻末資料に、NPS－収益の各指標の解析・統計検定結果を付けてある。

● ロイヤルティ： 推奨者の貢献が明らかな領域

推奨度との関係が明確なのは、ロイヤルティ関連項目である。ここでは、継続利用意向と当店利用率を取り上げる。

推奨度が強い客は、リピート購入にも非常に前向きである。 次の箱ひげ図では、リピート意向のスコアの分布を、推奨度別にプロットしている。各店とも、左の斜めストライプ・パターンが推奨者、中央のドット模様が中立者、右側の格子が批判者を表す。白抜きの数字が平均点である。箱ひげ図では、「箱」形の部分に、全体の半分（25%～75%まで）の回答が収まる。箱の外に伸びる「ひげ」の長さが最大値、最小値までの距離を表し、箱の長さの 1.5 倍以内にある。はみ出すデータは「〇」（ 1.5 ～3 倍）でプロットする。

図表　継続利用意向 スコアの分布と平均値 箱ひげ図 推奨度セグメント別

推奨度の強弱により継続意向の分布が異なること、そして推奨者の群で推奨意向が高位にあることが見て取れるだろう。推奨者は各店とも箱がy軸の上部に位置し、特に中立者との違いが際立つ。

調査した３店とも「批判者は、ひげが長い」。上端は10点に届く。批判者は不満か、店にそれほど満足していないのだが、何らかの理由で、あるいは習慣として、その店を使い続けるつもりの人たちが、どの店でも一定割合いることがわかる。

推奨度による継続利用意向の差は、店による違いがほとんどない。つまり、「推奨者はリピート購入意向も高い」という関係は、店の違いを超えて一貫して成り立つ。

当店利用率（花・植物購入時に、当店を選ぶ割合）は、花や植物の購入の際、10回のうち何回当店を選ぶかという形で尋ねている。 日比谷花壇や青フラの推奨者の間では、「8回以上」というロイヤルな利用者が3割を超え、他のセグメントの2倍以上である。ところが、批判者と中立者では比率が逆転しており、むしろ批判者の方が8回以上当店を選ぶ率が高い。 中立者は、推奨者と比べロイヤルティに落差がある。日和見的で、他店にスイッチしやすい客層であるようにみえる。 当店利用率は行動上のロイヤルティなので、アクセスの利便性やお供えなど定型的用途での利用者は、批判者であってもその店を選び続ける場合がある。また、推奨してくれていても、必ずしも常にこの店を使うとは限らない。

図表　当店利用率の高さ（花購入時、10回のうち8回以上当店） 推奨度セグメント別

● 利用傾向：用途別購入率

推奨度の違いによって、用途別の利用状況にどんな違いがみられるか？ 確実に「推奨者の購入率が高い」とみなせる（統計的に有意）のは、日比谷花壇と青フラの「自宅用」 、および青フラの「お祝い・イベント用」、この3か所である。 日比谷花壇と青フラでは、推奨者の半数以上は自宅用に花を買っている。自宅用購入者中、推奨者が占める割合は、日比谷花壇では46%、青フラでは35%になる。 需要の分散という観点からはホームユース拡大が望ましいが、普及経路として、ストレートに自宅用利用を喚起するだけでなく、利用する店のファンを育てることを通じて、用途を広げてもらうという経路もありうるかもしれない。

ギフトについては、この2店では、もともと顧客の７～８割がギフト利用者で、顧客推奨度と購入率の間には、直接の対応関係は読み取れない。

青フラでは、「イベント・お祝い」用の購入者（27名）の半分以上は、推奨者である（14名）。イベントやお祝い用に買ってみて感動したから強く推奨するようになったのか、もともと店の熱心なファンである人たちが、特別な機会にも青フラを利用しているのか、原因と結果の「向き」はわからないのだが、いずれにせよ、この用途では「推奨者が他のセグメントよりも購入率が高い」と考えられるだろう。一方で、中立者と批判者の間では有意な差異はない。

図表　用途別購入率 推奨度セグメント別

● 利用シーンの広がり（用途併用度）

推奨度が高ければ、単独の用途だけでなく、より多くの用途で購入されるか？ 利用シーンが広がるか？ 用途別の購入については、Q3で、「自宅用」、「ギフト用」、「お供え用」、「冠婚葬祭」、「イベント・お祝い」、「ペット供養」、「上記以外」の７つの用途について、推奨度別に平均いくつ利用しているか、併用度を計算した。 この７用途中、平均して、日比谷花壇が1.8、青フラやイオンでは1.7個の用途で利用されている。推奨者は、3店とも、平均より16～20%程度、多くの用途で利用している。

図表 　複数用途の併用度（回）推奨度セグメント別

● 限定的な関連 1 利用頻度

推奨度と購入頻度は、ほとんど関係がなかった。推奨者の購入頻度が明らかに高いのは、日比谷花壇の自宅用だけである。他の2店、他の用途では、少なくとも今のデータでは、差があるとは言えない。

図表 　利用頻度（回／年）　推奨度セグメント別（外れ値を除く）　

注：各用途とも、外れ値（年40回以上）は除く

● 限定的な関連 2 購入金額

用途別および店舗別に分析と検定を行ったが、全体として、NPS推奨度と購入額（1回当たり）の間に強い相関は見られなかった。自宅用の花は、推奨者の購入率が高かったが、購入額については、顧客推奨度の違いの影響はほとんど確認できなかった。
一方、ギフト用とその他用途（冠婚葬祭、イベントなど）では、顧客推奨度と購入額の間にある程度の関連性が認められた。ただし、違うのは批判者と中立者または推奨者の間であって、推奨者と中立者の間の差ははっきりしない。

箱の中の横線は、個々の回答の値を小～大に並べたとき、ちょうど真ん中に来る値（中央値）である。比較的少数の高額購入が平均値を引っ張り上げているため、多くの場合、この中央値が箱の下寄りに来ていて、グラフの見た目や平均値ほど差がついていない。

なお、この調査ではサブスクの利用率はわからないのだが、来店型定額サブスクの利用者が一定割合含まれていれば、来店頻度は高く、一回当たり購入額は低くなってもおかしくない（特に自宅用）。推奨と収益の関係も、サービスとその狙いも併せて、その効果を評価していかなければならない。

図表 一回当たり購入価格の分布と平均値（外れ値含む全体） 箱ひげ図 推奨度セグメント別　

● その他の可能性

これまでの結果は曖昧さを残すが、複数の事象が実際に無関係であることと、統計的に確証できないということは異なる。回答者数を増やせば、もう少し確度をもって言える連関もありうるだろう。

また、商品の仕様を絞り、セグメンテーションしたり、他社との相対的な差と比べたり、あるいは時系列で推奨度の変化（の差分）や、利用頻度など他の要因と組み合わせた変動を追跡する分析を行えば、顧客満足や推奨が収益に結びついていく隠れた経路を見出しうるかもしれない。

NPSは売上成長の予測因子となりうるという議論は賛否両論あるが、NPS スコア自体ではなく、その「変化率」を追えば、何らかの傾向が観測できる可能性はある。

●示唆

いずれにせよ、今までの分析から判断しうる限りでは、用途や店によって個別には若干の例外はあるものの、全体として花の小売では、顧客推奨度を上げようという努力と、収益とが結びつくという確たる証拠はない。

ただ、推奨者は用途別の購入率が高めで、いろいろなシーンで花を取り入れてくれる（併用度が高い）。ギフトは、エントリー～ライトユーザーの広がりがある。推奨者、店のファンでありながら購入実態からすればミドル～ライトユーザーである層向けの施策があってもよい。また、全体的に、自由回答では低価格品を望む声が目立ったことを考え合わせると、1回当たりの利用額より、利用シーンを広げ、来店頻度を増やしてもらうという方法もある。

批判者に対しては、潜在的な不満はどこにあるのかを考え、1ステップ上の評価を得て中立者に転じてもらえれば、特にギフトやその他の用途では、購入額を上げられる可能性はある。リピーターでありながらも批判者に甘んじているユーザー向けには、マンネリを避ける何らかの施策が講じられてもよい。お供え需要は、刷新の余地を残す。

調査概要

・日時：2024年1月29日（月）～31日（水）
・調査方法：ネットモニター・アンケート（インテージ）
・対象企業・業態：日比谷花壇、青山フラワーマーケット、イオン
・回答者：関東一都六県在住20～50代男女で、「花・植物または関連商品を 対象企業で 過去1年以内に購入」した人。スクリーニング調査（7020名）で該当者を抽出、本調査に回答依頼。本調査回答者は計480名（データクリーニング後　※前年の2023年はマクロミルのモニター対象に実施、関東在住者、ユニクロも加えた4企業500名）。
・主な調査項目：利用状況、規格のニーズ、顧客満足指標、サービス項目重視点、よい点、改善してほしい点。スクリーニングでは10企業・業態の利用経験や推奨度、環境資材の価格プレミアム。
・農林水産省の実証事業として、国産花き生産流通強化推進協議会が実施（令和5年度持続的生産強化対策事業のうち「ジャパンフラワー強化プロジェクト推進事業」）。
・企画・調査設計・分析および報告：ゲルダ・リサーチ　青木恭子
花店利用者調査2024年_報告書_Link_full report

目的

・小売の視点から、物流負荷低減に貢献しうる川下ニーズを探る。
・花小売店の業態別利用状況と、利用者の評価を把握する。
・花店の顧客が重視するポイント別に、顧客評価への貢献度、底上げすべき点を明らかにする。
・花店はじめ、花の流通関係者にわかりやすい構成として、比較参照やベンチマーキングに役立ててもらえることを目指す。
・企業のランキング付は、調査の目的ではない。特定企業を取り上げるのは、ベンチマークの手がかりを示すためである。

対象企業・業態　回答者数

注：20～50代男女で関東一都六県在住者を対象に調査　ネット購入率は利用店についての自由回答から判定し集計、実店舗併用者も含む

注意　回答品質のチェック
データは、調査会社でシステム化された品質管理チェックを経て、納品されている。さらに納品後、分析者が個別に厳しくデータクリーニングしている。本調査500サンプル納品中、20件を削除、480サンプルを採用した。全サンプルについて、利用店舗・地域とホームページの店舗リストおよび地図を照合して利用を確認。店名・地域の記入状況、自由回答の内容、購入内容、購入頻度を総合して、花や植物を買っていないのではと疑いの残る場合や、店（ブランド）を取り違えている恐れのある方、不真面目な内容や多重IDと疑われるサンプルは削除している。Hibiya-Kadan StyleやWONDER FLOWERを青フラと勘違いするケースは、数件見られた。
何重かの基準で精査し、回答品質を上げるようにしている。それでも、回答者の解釈や記憶の違い（特にブランドの誤認）はありうるほか、ポイント稼ぎと思われる不誠実な回答が混入している恐れは否めず、それを完全に析出する術が今のところないため、データには若干の不整合が生じ得る。

引用について

引用は、基本的に自由。ご自身の責任でご活用ください。（以下、引用例をいくつか挙げますが、この通りでなくても結構です）
・出典：国産花き生産流通強化推進協議会「花店利用者調査 2024年」
・（著者の意見・解釈に関する場合は以下でも可）出典：青木恭子（2024）「花店利用者調査」国産花き生産流通強化推進協議会
・Source: Aoki, Kyoko (2024) Flower shop customer survey 2024: Purchasing behaviour and customer evaluations by business category. Council for Japanese Flower Production and Distribution Enhancement.

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本調査は、農林水産省の助成で実施された。 This research was funded by the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, Japan, and conducted by the Council for Japanese Flower Production and Distribution Enhancement. Gerda Research was commissioned to do the survey.