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【シリーズ1/5】LTVとダイレクトマーケティングの基本の「起」サブスクの原点

このシリーズは、やずやグループ未来館の、データアナリスト:松田様と、同じく、吉村様より頂きました。
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※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。

サブスクリプションの原点でもある、ダイレクトマーケティングについて、LTVや、顧客セグメント=顧客育成の考えかたについて
基本の「キ」について、事例を交えてご解説いただきます。
やずやグループ未来館では、各事業者の顧客構造や、顧客セグメントの推移から、コマース事業の健康診断を特別価格にて実施してくれています。
自社のこれまでの顧客構造や、2020年以降の事業展開について、どの顧客セグメントに課題があるかなど
今までには無い、気づきを得られる事業診断です。
一度、説明を受けたいなどのご要望がありましたら、弊社までお問合せいただくか、
こちらからお問合せくださいませ。
https://bit.ly/2PtvgaM
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1: 顧客購買シーンでのデータ活用と、事業戦略面でのデータ活用について

EC通販事業において自社で保有している顧客リスト上の顧客に対して、ダイレクトコミュニケーション(DM(ダイレクトメール)・同梱販促物・Eメール・SNSメッセンジャー・WEBコンテンツ)などを配布・発信して商品・サービスの提供を実施します。

それを顧客視点で、ダイレクトコミュニケーションを効率的・効果的に実施するために、顧客の態様に応じた対象顧客の抽出(セグメント)は最も重要な業務の一つです。そのためにさまざまなデータ解析技術を使ったデータ活用を行うことが重要です。それは、顧客購買シーンでのデータ活用になります。

よく知られている、

① R(Recency:最新購買日)

② F(Frequency:累積購買回数)

③ M(Monetary:累積購買金額)

を利用したRFMモデルやデータマイニングを利用した方法などが既に多くの手法や事例は既知のことですが、近年はAIの活用も進んでいるかと思います。

単に購買可能性の高い顧客の抽出だけにとどまらず、顧客(OneToOneやパーソナライズ)ごとにコミュニケーションとオファーなど訴求の内容を変えることが可能であり、重要な機能でもあるレコメンデーション、MA(マーケティングオートメーション)などにより関心が移ってきています。

データは顧客中心で、2つの視座 森を観て木を見る。

顧客購買シーンでのデータ活用は顧客一人一人(ユニークID)の評価が中心になります。一方、その集合体である、顧客リスト全体を評価するためのデータは事業戦略面でのデータ活用となります。コミュニケーション対象顧客は「顧客リスト」から抽出されて、コミュニケーションの結果は顧客リストの状態により反映されることになります。
顧客ライフサイクルには、一般的に

1:稼働(現役)顧客

① 新規(初回)顧客(F1)

② よちよち顧客(定着見込顧客)(F2)

③ こつこつ顧客(定着初期顧客)(F3-n1など、設定は顧客分析から決定以下同様)

(定着後期顧客)(Fn2-n3など)

④ 流行顧客

⑤ 優良顧客(定着顧客)(Fn4以上など)

2:離脱顧客

⑥ 離脱顧客

という顧客ライフサイクルが存在しますので、これを基本として顧客セグメントを実施します。
この顧客ライフサイクルを管理するのが事業戦略面でのデータ活用になります。

「新規(初回)顧客」が「よちよち顧客」に問題なくうまく育っているか、
「よちより顧客」は「流行顧客」、「優良顧客」に成長しているか、
「離脱顧客」が増えていないか、
「新規(初回)顧客」の獲得は計画とおり順調か、

などを管理し、課題のある顧客セグメントを診断・分析し見えるかをして、マーケティング&コミュニケーション費用の配分を企画・立案して、将来の顧客育成(CPM:顧客ポートフォリオマネジメント)を基礎とした、事業計画を策定することが最大目的になります。この目的を疎かにすると対処療法的な手段を実施してしまい、より深い真相を知ることなく、病を重くしていくことになります。だからこそ、顧客全体を「見えるか」(顧客構造の診断)して、早期発見(気づき)を得ることが益々重要になってきています。

顧客購買シーンでのデータ活用によって既存顧客の購買を一時的に最大化することは可能です。(キャンペーンなどの陳腐化しやすい、短期的な販売促進策など)

これだけで事業を成長させることは時を経るごとに困難になってきます(レスポンスが低下する=顧客から評価が変わるということです)。EC通販事業を拡大することは、事業構造の特徴として、顧客リストを拡大させることでしか実現できません。新規顧客の獲得(アクイジョン)と既存顧客の維持(リテンション)を総合的に考える顧客管理を中心とした事業戦略面でのデータ活用が、マーケティング(広告)や、顧客態様の変化のスピード化、そして競合との競争の激化などにより、費用対効果がよりシビアな現状のマーケットではより重要になってきています。その対策として、データからの素早いメッセージを受け取れるシステム構築と組織運用体制が必要です。

ポイント:

データの裏付けの無い、顧客マーケティングやCRMは失敗する。

解決策:

顧客をRとFで顧客データを見えるかして、マーケティングを企画・実施・評価する。
 

やずやグループ 株式会社未来館 吉村典也
監修:やずやグループ 株式会社未来館 アナリシス部長 松田 芳雄

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