BtoC顧客データ分析

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項目のみの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て、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を可能にします。 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。
→ 顧客分析を行うまでのデータ準備が大変、複数システムにデータが散在している
→ 顧客特性や購買パターンなど、現状を把握したい
→ 離反客が多い。優良顧客に育成するために必要な要素を導き出したい。

以下のような課題の解決に活用できます。

Cleansing: 顧客データの名寄せ
複数店舗や事業所などで登録された顧客データを個人又は世帯で名寄せ処理を実施します。これによって重複の無いデータを構築でき、正確な分析が可能になります。
Up Sell: 潜在的優良顧客の可視化
顧客ランクの分析をもとに、既存顧客のポテンシャルを診断します。これによって、注力すべき顧客（現在の取引金額は低いが、ポテンシャルが高いと診断される顧客）の析出を行います。
Attrition: 離反予備群の可視化
過去の離反顧客の分析をもとに、既存顧客の離反リスクを診断します。これによって、離反可能性が高い顧客を特定し、早期離反防止策を実施します。
Cross Sell: 併買傾向の可視化
取引内容の分析をもとに、既存顧客の購買傾向を把握します。これによって、案内すべき商品（現在の取引はないが、ニーズがあると思われる商品）のリコメンドを可能にします。
Acquisition: 新規ターゲットの可視化
既存顧客/見込客の分析をもとに、ターゲットの受注確度を診断します。これによって、注力すべき見込み客と注力すべきではない見込み客のふるい分けを行います。