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お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From:通販プロデューサーの西村公児
自宅のリビングにて
本題へ
OnetoOneマーケティングの3つの軸
3つの分析を組み合わせる方法
通販のOne to Oneマーケティングで売上拡大を実現する方法があります。
今回は、3つの分析軸についてお話を致します。
さらに、顧客ごとにパーソナライズされたオファーやレコメンドを行います。
これをOne to Oneマーケティングと呼んでいます。
実は、情報のABCDで重要視されている項目には、
- 顧客ターゲティング
- パーソナライズされたオファー
- 顧客に応じたタイミング
の3つの組み合わせて深く分析する手法があります。
MA導入によるCV率の違い
そして、この手法こそ、マーケティングオートメーション(MA)です。
なお、一般的なCVの範囲はこんな数値になっています。
- 全体アプローチ: 0.1%~0.5%
- セグメント別アプローチ:0.5%~4.0%
- One to Oneアプローチ:3.0%~30.0%
One to Oneが最もCV率が高く、各顧客に最適な訴求を行うことができます。
One to Oneアプローチを導入した通販企業があります。
そこでは、LINE・メール経由の売上が一斉に2倍になった事例もあります。
MAツールでできる顧客対応
加えて、多くのMAツールは基本的にタイミングだけを見ています。
そのうえで、キャンペーンシナリオを進めています。
初回登録や会員登録情報など、顧客のアクションに合わせて動きます。
自動的にステップメールなどでフォローしています。
そのため、顧客が離脱しそうになったタイミングでフォローを行うことができません。
つまり、離脱を防止することができません。
One to Oneマーケティングを実現するにはどうするか。
次の3つを組み合わせた分析が必須になります。
ちなみに、顧客をターゲティングすること。
パーソナライズされたオファーを2つ用意すること。
顧客単位のタイミングにすること。
この3つです。
顧客ターゲティング
顧客を直接にターゲティングするためには、顧客軸で分析する必要があります。
顧客軸の分析は3つあります。
- 顧客ポートフォリオ
- ファネル分析
- データマイニング
データマイニングと顧客ポートフォリオ分析
さらに、顧客軸での分析の中で最も難しい「データマイニング」では、
- 重回帰分析
- ロジスティック回帰分析
- 決定木分析
- ランダムフォレスト分析
- クラスター分析
の統計学が用いられることになります。
とはいえ、そうした知識や経験が豊富な通販コンサルタントは少ないのが現実です。
顧客ポートフォリオの分析では、セグメントを切ることになります。
直近の購買や購買回数などが基準です。また、現在のランキングと1か月前のランキングを比較してみてください。
そのようなポートフォリオの推移まで含めて分析できるようにします。
ファネル分析と買い回り・リピート分析
ファネル分析では、離脱ポイントを調べます。
それによって、セグメントに合わせたアプローチがポイントです。
さらに、パーソナライズされたオファーでは、顧客ごとに購入しそうな商品をお勧めします。
そのために、2回オファーすることが重要です。
そのためには、
- 商品の買い回りやリピート
- 商品相関性
- 行動相関性の係数
を把握する必要があります。
商品の買い回りやリピートは、これまで買っている商品の順番やリピート状況を見ます。
カテゴリの多さから、次に購入しそうなものを予測分析します。
一方で、通販商品と相関性をみてみるとどうか。
ファネル階層、購入回数、期間を把握する必要があります。
その結果、次に何を購買しやすいかにスコアを付けます。
顧客カテゴリごとに導き出して、施策を打っていきます。
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