CASE / PERFORMANCE CASE / PERFORMANCE [金融・保険][BtoCマーケティング]ターゲットエリアの全富裕層を把握してアプローチ

クライアントプロフィール

業種 銀行
商材 プライベートバンキングサービス
商材単価

背景・課題

・営業が担当地域の世帯に対して地域密着型の営業を行っており、地場の情報を収集し、富裕層世帯へのアプローチを行っていた。 また、営業企画部門にて、各種公開情報も積極収集し、営業の収集した情報と合わせて富裕層世帯を特定していた。 一方で、情報収集には限界があり、上記手法では特定できていない富裕層が存在すると考えており、アプローチ漏れによるチャンスロスをなくすべく、 商圏内の全富裕層世帯にアプローチする手法を模索していた。

解決策

クライアント顧客データと富裕層データベースとのマッチング処理によって、商圏内の富裕層世帯数を漏れなく把握しました。

【富裕層データベースの精度検証】
・まず、テストエリアを選定し、当該エリアの口座データ全件とランドスケイプの富裕層データとのマッチング処理を行い、預金額と富裕層比率との関連性を調査しました。 その結果、預金額が高いグループほど富裕層比率が高いことが判明し、ランドスケイプの富裕層データベースが富裕層を捉えられていることを確認しました。

富裕層データ


【潜在的優良顧客の特定】
・次に、預金額は高くないため顧客ランクは低いが、実際には金融資産を多く保有している潜在的優良顧客(見えていない富裕層)を特定しました。 また、これらの顧客の世帯構成を確認すると、子どもの学費の引き落としなどで一時的に口座を開いていると思われるケースが多く存在し、 他行をメインバンクとして利用していると思われる世帯を把握することが可能になりました。

潜在的優良顧客


【アプローチ漏れ富裕層の特定】
・次に、アプローチ漏れの富裕層世帯数を算出すべく、商圏内の富裕層世帯に対する取引率を分析したところ、富裕層以外の世帯についてはテストエリアの全世帯に対して70%の取引率であったにもかかわらず、 富裕層世帯の取引率はテストエリアの全富裕層世帯の50%とかなり低いことが判明しました。換言すると、商圏内の富裕層について網羅的に把握しようと努めていましたが、富裕層以外の世帯に比べて、 富裕層世帯は相当数の取りこぼしが発生していることが判明しました。

富裕層


ランドスケイプを選んだ理由

・富裕層の定義に関して、フローだけでなくストックも考慮したデータベースであること。
富裕層データのカバー率が競合他社よりも圧倒的に多いこと。
・データの提供だけでなく、分析やその後のプロモーションのコンサルティングまで幅広く受託できること。

結果

・商圏内の全富裕層データを提供し、営業活動のターゲットリストとして活用することで、ヌケモレのないアプローチが可能となりました。



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