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顧客データの有効活用(名寄せ+データエンハンス)貴社の顧客データベースの名寄せ後、属性を付与し、顧客データの価値をアップ

見込み客データの有効活用方法を知っていますか?

顧客データの有効活用(名寄せ+データエンハンス)について

概 要

貴社で管理する顧客データを名寄せし、ランドスケイプが保有する日本最大のデータベースとをマッチング処理することで、貴社の顧客データにランドスケイプ保有のデータ属性を付与するものです。

目 的

使えるデータと使えないデータ、アプローチすべきデータとすべきでないデータを判別することによって、「リーチ率の向上」と「より効果的なセグメントへのアプローチ」を実現し、プロモーションROIの向上を図ります。

解決される課題

以下のような課題にご活用いただいています。

■ 新規顧客開拓
マス広告を中心に新規顧客開拓を行ってきたが、成果が上がらず、費用対効果の見直しを迫られている。特定ターゲットに対するダイレクトプロモーションにより、効率的な新規顧客開拓を行いたい(高級アパレル会社)。
■ 既存顧客ランクアップ
マス広告などによってリクルートした新規顧客を定着・優良顧客へと育成し、割引キャンペーン頼みではなく、定常的に売上が確保できるようにしたい(総合通販会社)。
■ 休眠客活性化
商品のリニューアル効果により業績が好調に推移しているものの、継続性の低下や販促費による利益の圧迫が課題となっており、効率的な休眠客の掘り起こしを行いたい(大手通販化粧品会社)。

処理内容

  1. 顧客データクレンジングによる重複データの排除(名寄せ処理)
  2. → 重複排除によるリーチ数の向上
    → 二重送付によるブランドイメージ低下の回避

  3. 顧客データクレンジングによる不備データの正規化・排除(クレンジング処理)
  4. → 不備データを使えるデータにし(正規化)、無駄アプローチを削減
    → 正規化不可能データを排除し、無駄アプローチを削減

  5. ランドスケイプのデータベースから貴社顧客データへの情報付与による顧客プロファイリング

処理内容 名寄せ処理→クレンジング処理→属性付与処理



処理結果

売上情報などの貴社顧客属性1軸(既知の事実)での顧客セグメントではなく、潜在属性を加味した複数軸での顧客セグメントが可能になります。

顧客セグメントイメージ


顧客データの有効活用(名寄せ+データエンハンス)成果事例

【BtoB事例】

【BtoC事例】


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