SERVICE

顧客育成を目的としたデータドリブンマーケティング

目的
新規・既存顧客の継続率の向上を行い優良顧客への育成(ロイヤル化)をし、製品DMやカタログのCVR向上を行いたい。
結果
多種多様なマーケティングデータを活用して分析することで、顧客タイプごとの趣向性を把握でき、DM・カタログ・メールなどで各顧客タイプに合わせたコミュニケーション設計を実現。

新規・既存顧客の継続率向上 、ロイヤル化、DMやカタログのCVR向上を目的として、データドリブンマーケティングを実施。ロイヤルカスタマー分析によるターゲット選定・施策の評価や、ブランド間共起分析による推奨商品の特定、顧客クラスター分析によるコンテンツ内容の決定等、さまざまなデータを活用したマーケティング分析を実行しました。

●ロイヤルカスタマー分析とは
R(recency:最新購買日)、F(frequency:購買頻度)、M(monetary:購買金額)の3軸で顧客を分類するRFM分析を実施し、分類によって特定されたロイヤルカスタマーとそれ以外の顧客の購買行動を比較することで、ロイヤルカスタマー化のシナリオを発見します。

●ブランド間共起分析とは
ブランド間共起分析(アソシエーション分析)とは、顧客の購買ログデータから「一緒に購入されやすいブランド(商品)」を把握するための分析手法です。
この結果から、ブランド(商品)同士の結びつきの深さを分析することができ、顧客の購買商品に合わせて次におすすめすべき商品を特定することが可能です。
詳しくはこちら(データ分析基礎知識「商品分析の手法(ABC分析、アソシエーション分析)」)

●顧客クラスター分析とは
顧客クラスター分析は、異なる特徴の顧客群から、互いに似た特徴を持つ顧客を集め、グループを作る方法です。
この結果から出来上がった各顧客グループの特徴を把握することが可能です。
詳しくはこちら(データ分析基礎知識 [クラスター分析の手法①(概要)」)

【ロイヤルカスタマー化のシナリオ例】(顧客の購買商品の傾向からクラスター化)
①レディースクラスター⇒セールでの購買きっかけがあればロイヤルカスタマー化しやすい
②スポーツクラスター⇒シーズン毎のご案内がきっかけであればロイヤルカスタマー化しやすい など

 

多種多様なマーケティングデータを活用して分析することで、顧客タイプごとの趣向性を把握でき、DM・カタログ・メールなどで各顧客タイプに合わせたコミュニケーション設計を実現。

 

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