データベース・マーケティング

最近、何度も大量購入している顧客を狙う。

データベース・マーケティングとは、顧客についてのさまざまな情報(過去の取引履歴、住所、年齢、趣味、興味関心、世帯状況など)をデータベース化して、それぞれの顧客にあったサービスを提供するマーケティング手法。

既存顧客の購入額を増やすことを目指します。それを徹底したものが、ワントゥワン・マーケティング。

データベースを活用したマーケティング手法としてはRMF分析がよく知られています。

これは、いかにプロモーションを効果的に行うかを検討するために考案された分析手法。

 

1960年代にアメリカのカタログ通販やダイレクトメールのレスポンス向上のために広まったと言われます。

具体的には、顧客の購買行動・購買履歴から、優良顧客を見つけ出してセグメンテーションすることで、セグメントごとに最も効果的なマーケティング手法を策定します。顧客のセグメンテーションは次のデータを基に行います。

R(Recency)最新購買日

最近いつ購入したか

F(Frequency)購買頻度

どのくらいの頻度で購入しているのか

M(Monetary)累計購買額

これまで総額でいくら購入しているのか

最も優良な顧客とは「最近、何度も多額の購入をしている」顧客です。どの指標を重視するかは業種や商品によっても異なるので、企業は独自に顧客分析を検討します。RMF分析に、「どんなタイプの商品を購入しているか」と総額を付け加えた「FRAT分析」もあります。

RMF分析は、既存顧客の購入額を増やすためのマーケティング手法なのです。

購入からの分析

F (購入頻度)やM(累計購買額)のランクが高くてもR(最新購買日)が低いと、他社に流出している可能性が高い

R(最新購買日)が高い顧客ほど将来の収益に貢献する可能性が高い。

R(最新購買日)が低ければF(購入頻度)やM(累計購買額)が高くても他社に奪われ離反している可能性が高い。

R(最新購買日)が同じならF(購入頻度)が高いほど常連客になっている。

R(最新購買日)が同じならF(購入頻度)やM(累計購買額)が高いほど購買力がある顧客。

F(購入頻度)が低くM(累計購買額)が高い顧客はR(最新購買日)の高い方が良い顧客

F(購入頻度)が上がらないか下がっている顧客」は他社に奪われている可能性が高い

RFMすべてが低い顧客は切り捨てることも検討

R(最新購買日)やF (購入頻度)のランクが高くてもM(累計購買額)が低い顧客は、購買力が低いなどさまざまな傾向を読み取ることができます。

RFM分析の限界

RFM分析は、セグメント毎のプロモーションを効率化することができます。しかし、RFM分析は「ある瞬間の顧客分析」であり、時期が変われば顧客も変わり継続性がありません。

たとえば、総合通販会社でベビー用品を頻繁に買っていた顧客が、その後何年も何も購入していないために「離反顧客」として位置づけられていたとします。数年後、子供が小学校に上がるということで、勉強机と椅子を購入したとすると、RとMのランクは一気に上がり「優良顧客」として位置づけられることになります。

RFM分析は、購入時時期や購入金額のみで顧客を分類 しているので、「何を買ったか」という点については顧客を理解しているとはいえません。もし、この顧客が何を購入していたか、どんな商品を購入する可能性があるかを把握していれば、子供の成長とともに購入可能性の高い商品をお薦めすることもできます。このようにRFM分析には限界があるのですが、それを超えるソリューションを次にご紹介します。http://www.albert2005.co.jp/technology/marketing/rfm.html

企業も顧客も市場も常に変化している事を読み取っていかなればならない。

関連記事

NO IMAGE

調査企画を立てる

NO IMAGE

商品支配の例

NO IMAGE

効き脳診断BRAIN

NO IMAGE

5s

NO IMAGE

どのような「変革」をもたらすのか?

NO IMAGE

価格哲学