顧客・購買・行動データ分析
概要
顧客の行動実績を用いて商品・サービスの販売実績などの営業収益の構造を分析し、営業収益向上の寄与あるいは阻害要因を把握し、マーケティング施策の方向性を導き出します。これまで商品の販売実績データを中心に分析してきた小売業界もオムニチャネルの中で顧客分析の重要性が高まっています。
詳細
このようなことでお困りであればご相談ください
- 商品ではなく、顧客視点で実績を把握したい
- CRM施策の成功要因と課題を把握したい
- 自社にとっての優良顧客を把握したい
- 顧客の行動特性を把握して、最適なプロモーションを展開したい
- オムニチャネルでの顧客の行動を一元化して把握したい
D4DRの顧客分析の特徴
顧客視点での分析設計
商品や店舗などの販売実績を、どの様な顧客が購入あるいは利用しているのか、という顧客視点で分析し、マーケティング施策の成果向上につながる課題や示唆を導出します。
ライフタイムバリューの高さによる優良顧客の判定
顧客をライフタイムバリューの高さでランク付けし、収益貢献度の高い重要顧客を特定します。
これにより、特定期間で偶発的に収益貢献が高かっただけの顧客を排除する一方で、短期的には収益貢献度が高くはないが、継続性が高く中長期的には収益貢献度が高い優良顧客を特定する事ができ、的確なターゲティングが可能となります。
顧客の行動セグメントの作成と行動特性の分析
クレジットカードやオンラインショッピングの決済履歴、ポイントカード利用履歴などの購買関連行動データ、あるいはメールマガジンの閲覧やWEBサイトやスマートフォンアプリのログなどの情報収集行動データなど多様なデータをもとに、顧客の行動セグメントを作成し、行動特性を把握する事で、マーケティング施策の打ち手につながる具体的な示唆を導き出します。
D4DRの顧客分析の特徴
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| デモグラフィック属性分析 | 性別や年代、エリアなどの基本属性による顧客分類ごとに人数分布や行動実績を把握します。 |
| RFM分析、デシル分析 | 特定期間の行動実績の高さをもとに顧客をセグメントし、短期的サイクルでの施策ターゲットを特定します。同時にセグメント分布自体をKPIとした活用します。 |
| ライフタイムバリュー算出 | 中長期的な期間設定のもとで、顧客の営業収益への貢献度（金額）を算出します。 顧客の新規獲得、休眠・離反という入れ替わりが発生する中で、顧客のライフタイムバリューを高める事が収益向上には欠かすことができません。 |
| 顧客ランク分析 | 顧客の在籍期間の違いを考慮し、短期的な行動実績、中長期的なライフタイムバリューの2つの視点を踏まえて顧客をランク分類し、重点ターゲットを特定します。 |
| 顧客ランク変動分析 | 時系列で顧客ランクの変動を捉え、プラス/マイナスのインパクトを金額換算し、ライフタイムバリューの増減の要因となる顧客層（≒改善ターゲット）を特定します。 |
| クラスタ分析 | 特に顧客ランク上位の優良顧客を対象として、行動実績をもとにクラスタ分析を行い、行動セグメントを作成します。 行動セグメントごとに、情報収集や購買のタイミングやチャネル、商品、プロモーション受容度等の行動特性を明らかにし、マーケティング施策の最適化に向けた示唆を導出します。 |
| 商品分析（ABC分析、併買分析） | 収益貢献度高い商品、あるいは収益貢献度の高い商品と併買関係にあるフック商材を特定しつつ、その購入（利用）者層を特定します。 |
| プロモーションレスポンス分析 | キャンペーンや情報提供などのプロモーション効果検証として、顧客のプロモーションに対する反応や、行動要因、収益貢献度を把握します。 |
分析環境と成果物
貴社から分析データをお預かりし、弊社内分析環境にて分析を実施し、分析結果を取りまとめたレポートを納品いたします。
顧客分析の進め方
