前回は、顧客に関するデータ（顧客属性や取引き履歴）を収集するための情報技術をご紹介してまいりました。今回は、集めたデータをCRMに活用するための「分析」のステップをご紹介したいと思います。
Step2：データ分析
Step1によって収集された各種顧客情報は、膨大な量の「情報の宝」として企業に蓄積されます。
但し、これらの「情報の宝」はきちんと整理をしていかないと、単なる「情報のゴミ」と化してしまいます。
Step2に求められるのは、膨大な量の情報の中から必要な情報をもとにセグメンテーションをおこない、購買パターンを見極める事です。
セグメンテーション
上図のように、従来では顧客の属性を性別、年齢、職業、持ち家タイプといったデジタルな情報をもとにセグメンテーションをおこなってきました。しかし、最近では「個人」としての消費者ニーズを掴む事が求められてきており、消費者の趣味やライフスタイルといったアナログな要素が重要になってきました。
このようなアナログな情報は入手が困難であるため、お客様のデジタル情報に加えて過去の購買履歴などのデータを取り入れてセグメンテーションを行います。
アウトドア・グッズの販売を例に考えてみましょう。
今までは、アウトドア・ブームといったトレンドや、各年齢層や性別毎のライフスタイル、経済面などの一般的な傾向などから、例えば「20代の男性」というセグメントに対してカタログを送る方法をとってきました。
しかし、「20代の男性」のうちどれだけが果たしてそのニーズを感じているでしょう。
普段都会で生活を送っていて、車を持っている人は対象となるかもしれません。しかし、車の中でも四輪駆動に乗っている人はともかく、スポーツタイプの車種に乗っている人が、キャンプ場や河原を走る可能性はあまり考えられません。一方、釣りを趣味としている人がテントを買う可能性は十分に考えられます。
又、20代の男性だけでなく、子供がいる40代くらいの「お父さん層」のニーズも無視できません。
このように、「個人」のニーズをきちんととらえるためには、単に「20代の男性」だけでなく、「四輪駆動あるいはファミリーカーに乗っている」、「都会に住んでいる」、「過去に子供用品、又は釣り具を購入したことがある」などの様々な情報を分類し、より細かくセグメンテーションをおこなう事が必要になってきます。
パターン
次に求められるのは、過去の購買履歴をもとに購買パターンを見極めることです。
例えば、「バーベキューセットを購入した人は2ヶ月後にはテーブルセットやテントを購入する可能性が高い」といったパターンを見出したとしましょう。よって、バーベキューセットを購入したお客様には引き続きテーブルセットやテント、シュラフなどの商品を組み合わせて提供するというマーケティング・パターンが確立されます。
更には、これらのパターンに「個」の情報を合わせることによって、例えば子供用品を過去に買った事のあるお客様には子供用のイスや子供用のシュラフを併せてご案内することが可能になり、よりそのお客様に適したマーケティング活動が実現します。
「なじみ客」に対する満足度を向上させ、そして更なる「なじみ客」を獲得するために、このような「分析」結果をマーケティング活動に結びつけるのは重要な事なのです。
System i では、これらのセグメンテーションやパターン分析を支援するソリューションを数多く取り揃えております。
そして忘れてならないのは、このパターンを同じセグメントに属する他のお客様にも適用することです。
それにより、最大限の効率化を図った上で「個」に対するビジネスを「量産」する仕組みが実現するのです。
「量産」するための手段としては、カタログやDM、電話など色々な方法が考えられますが、やはり効率化を追求するうえではインターネットは大いに活用すべき技術として位置づけられるでしょう。
次回は、最後のステップである「データ活用」について触れてみたいと思います。