自宅のリビングにて
世間は3連休ですが、 わたしの嫁はインフルエンザにかかり なかなか、大変な状況です。
今年は、A型が流行っているので気をつけてください。 ちなみに、予防接種を打っていても今回は、
その読みが合っていないようですね！ 明日は、ジムに行って私は免疫力をアップ させます。
本題へ
通販のOne to Oneマーケティングで
売上拡大を実現する3つの分析軸についてお話を致します。
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
行うことを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。
この手法こそ、マーケティングオートメーション（MA）です。
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。
多くのMAツールは、基本的にタイミングだけを
見て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
フォロードを行うことができず、離脱を防止することができません。
One to Oneマーケティング実現のためには、
次の3つを組み合わせた分析が必須になります。
顧客をターゲティングするパーソナライズされた
オファーを２つ用意する顧客単位のタイミングにするです。
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
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は、直近の購買や購買回数など
によってセグメントを切ることになります。
現在のランキングと1か月前のランキングを
比較する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てみてください。
ファネル分析では、離脱ポイントを調べることに
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。
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するために、
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
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を
スコアを付けて顧客カテゴリにごとに導き出して施策を打っていきます。