CASE / PERFORMANCE CASE / PERFORMANCE [通信販売][BtoCマーケティング]アクティヴ顧客の特性を把握し、退会顧客の再活性化

クライアントプロフィール

業種 宅配サービス
商材 有機野菜
商材単価 3,000-5,000円

背景・課題

・子どものいるファミリー層を対象にした新規顧客開拓プロモーションが奏功し、会員の拡大を実現することが出来た。一方で、退会顧客が多いという問題があり、退会の防止あるいは退会者の再活性化によって顧客数を維持・拡大したいと考えていた。

解決策

ランドスケイプの消費者データベースと顧客データとのマッチング処理によって、顧客データに属性情報を付与した後、既存顧客と退会顧客の特性を比較しました。その後、分析の結果をもとに、「退会リスク判定による退会防止施策」と「退会顧客の再活性化施策」という2つのアプローチのどちらが効果的かを検討した結果、後者が有効と分かり、再活性化を行いました。

【顧客ごとの特性の比較】
・まずアクティヴ顧客と退会顧客それぞれをランダム・サンプリングし、ランドスケイプの消費者データベースとのマッチングによって、 職業属性・世帯構成・居住形態などの属性を付与しました。 これによって、「子どもがいる世帯」「高齢者と同居している世帯」「富裕層世帯」などで、アクティヴ顧客の比率が高く、 継続顧客の顧客像を把握することが出来るようになりました。
顧客ごとの特定の比較


・データマイニングツールによって、各種属性の組み合わせによって、継続する顧客セグメントと退会する顧客セグメントを判定しました。 顧客にはこれまで子どもがいる世帯が継続すると経験的に考えられていましたが、実際には高齢者がいる世帯の方が継続するという結果が得られました。 また、高齢者と子どもがともにいる世帯はより継続するという傾向が判明しました。

顧客セグメントの判定


【プロモーション施策検討】
・分析の結果から、「退会リスクの判定」と「再活性化させやすい顧客判定」とを精度比較したところ、 退会リスク判定については分析結果をもとにした予測精度が低く、退会顧客の再活性化の方がデータからターゲットを導きやすいことが判明しましたので、プロモーションの目的を退会顧客の再活性化に設定し、プロモーションを実施しました。


ランドスケイプを選んだ理由

・日本最大級の消費者データベースを保有していること。
データクレンジングのノウハウがあるため、重複データの名寄せによって、正確な分析データを作成できること。
・データ処理だけでなく、顧客データの分析・予測といったデータマイニングのノウハウを保有していること。

結果

・退会顧客2,000件に対してDM発送をしたところ、2.8%の退会顧客が購買に結び付きました。



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