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- 顧客分析によって、RFM分析以外の視点から既存顧客の像を可視化し、潜在的なポテンシャルの把握を実現
顧客分析によって、RFM分析以外の視点から既存顧客の像を可視化し、潜在的なポテンシャルの把握を実現
RFM分析とは、Recency(直近購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客を分類する方法です。一般的には、RFM分析はLTV(Life Time Value)を向上させるために必要な要素を網羅した顧客分析手法の一種といえます。
しかし、多くの企業様から以下のようなお悩みをよく耳にしています。
「RFM項目のみの顧客分析では毎回同じ方にアプローチしてしまい、潜在的な見込客を見つけられない・・・。」
ランドスケイプが保有している属性情報を用いれば、顧客の基本情報・RFM項目以外の視点から既存顧客の顔を可視化することが可能になります。そのため、ランドスケイプの顧客分析は、1人1人を個別に把握した上でOne to Oneマーケティングを展開でき、RFM分析だけでは拾えなかった潜在優良顧客へのアプローチを実現します。
以下のようなお悩みを解決します。ぜひご相談ください。
BtoC企業様の多くにとって顧客分析を行う上で、データ整備が最初の課題となります。 誤入力や表記の欠落による重複データや、店舗やECサイトなど各チャネルにバラバラに紐づいた顧客データを抱えている企業様が多く存在します。「顧客ID」でお客様を管理することは出来ても、「顧客ID」を超えてお客様を名寄せし、ユニークな状態(「ユニーク客」)にするためには相当な工数を要します。
しかし、ユニークな状態に顧客データを整備することにより、Aランクとして認識していたお客様が実はSランクであったというケースも発生します。「顧客ID」と「ユニーク客」では顧客ランクの分布も異なっており、本来の優良顧客を見落としてしまっていることもあります。そのため、正確な顧客データの構築が正確な顧客分析を行う上では必要不可欠です。
ランドスケイプでは正確な顧客分析の下準備として、「ユニーク客」データの構築も支援しております。姓名マスタや住所マスタ、地図帳チェックなど、様々なナレッジを活用し、データ処理を行います。「ユニーク客」へ整備したデータに対して、ランドスケイプの消費者データベースに付随する属性情報を付与し、RFM項目以外の多角的な視点から顧客分析を実施します。
ランドスケイプの顧客分析では、RFM項目以外にランドスケイプの消費者データベースに付随する属性情報を付与し、利益貢献度が見込める潜在的優良顧客や今後離反する可能性が高い顧客を特定することができます。その結果、既存顧客のLTVの向上を実現することが可能です。
つまり、現状の購入実績に基づくRFM分析ではなく、将来的にフォローすべき顧客かを把握するための「予測的な顧客分析」を実施します。
ランドスケイプの顧客分析では、一般的な属性情報だけでなく、下記のような属性情報も活用し、既存客の内面を深堀っていきます。
【一般的な属性情報】性別・年齢・居住エリアなどのデモグラフィック情報およびジオグラフィック情報、RFM関連情報
【ランドスケイプの属性情報】富裕度や職業などの属性情報、企業の属性情報
これらの属性情報を活用し、将来の優良顧客となり得る「潜在優良顧客」を可視化します。
以下のような課題の解決に活用できます。
貴社のビジネス拡大を、ランドスケイプがお手伝いします。
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