東急エージェンシーのデータマーケティングソリューション

これまでのブログでは当社のAIツール「Target Finder®」の特長について紹介してまいりましたが、今回は実際に「Target Finder®」を使ってDMの効率アップを実現した事例を紹介いたします。

小売業のＡ社様は、日ごろからID-POSを活用して顧客分析をされていました。それまで販売促進の対象者は、過去の利用履歴の上位の方だったり、しばらく来店していない方だったり、その時々の課題に応じて選定し、DM(はがきや封書)を送付していました。私どもにご相談をいただいた際のテーマは、「化粧品カテゴリーの購入者数を伸ばしたい」というものでした。

今までのデータ分析では、大きく分けると「化粧品を(自社店舗で)買っている人」「買ったことがない人」の2区分で、さらに買った人の中を購入金額によってランク分けをしていました。しかし、それはあくまでも化粧品の既存顧客の中の分析で、化粧品の新しい顧客獲得＝頭数を増やすこととは別のものでした。また過去には、買ったことがない人の中からその他の利用金額などの条件で抽出してDMを送ったことはありましたが、来店購入率は低く、満足のいくものではありませんでした。

そこで1年分のID-POSを基に「Target Finder®」で購買のタイプ分け(クラスタ化)を行い、「化粧品をよく買うクラスタ」を特定しました。化粧品をよく買うクラスタは、他に婦人服やバッグ、靴などを買う方で、平日の夜や土日によく来店される方々でした。これらの買い物内容や来店タイミングから、OLの方が多いと推察できました。そして、化粧品をよく買う方と似たような買い物をしているのに、まだ自社店舗では化粧品を買ったことがない方が特定できましたので、DM送付対象者に選定しました。このやり方で複数回、時期を変えてDM発送をしたのですが、従来のやり方に比べて5～13倍の効果(来店購入率)が得られ、Ａ社様にはたいへん喜んでいただきました。

整理しますと、下記のステップになります。

1.全顧客の1年分のデータを「Target Finder®」を用いてクラスタ化

2.化粧品をよく買うクラスタを特定

3.化粧品をよく買う人と同じクラスタの中に分類されているが、まだ化粧品を買っていない人を特定

4.３で特定した人の中からDM配送先を選定

5.複数回に分けて化粧品フェアのご案内はがきを送付(インセンティブなし)

6.効果検証

このように「Target Finder®」を用いることで、お客様の買い物傾向から見込客を見つけ出し、その方たちにアプローチすれば、DMの効果・効率を劇的に向上することができるのです。

次回も、AIツール「Target Finder®」の導入事例についてお話いたします。

3月1日付ブログの「“仮説”が不要の当社AIツールとは？」をご覧いただけましたか？

前回のつづきで、今回は、当社のAIツール「Target Finder®」の特長についてご説明します。

「Target Finder^®」とは、ビッグデータを保有する全ての企業で活用できる分析ツールで、これまでの顧客データ分析と違い、仮説がいらず専門知識なしで見込み顧客を発見することが可能です。マーケティング施策の効果の最大化、作業の効率化の実現に大きくお役立ちができると思いますので、以下の5つのメリットをご確認ください。

１, 個人情報不要

個人情報の利活用は大変デリケートな業務ですが、Target Finderで分析する場合には個人情報は必要ありません。購買行動やWeb回遊履歴など、IDで管理された履歴データがあれば分析可能です。もしもIDがクレジットカード番号など個人情報の場合は、通し番号などに置き換えたもので分析可能です。

２, 専門知識不要

顧客のクラスタリングからターゲット顧客のID抽出まで、マウスを使った簡単操作で行えるので、分析知識や高度な操作方法を習得する必要はありません。インストールしたその日から分析を開始することができます。

３, 業務効率化

分析前の仮説がいらないばかりか、分析も自動化されているので、Target Finderに分析させておいて他の業務をすることができます。分析後の集計も複数の集計をワンクリックで行えるので、作業効率もアップします。

４, すぐに施策へ展開可能

Target Finderは、分析結果をすぐに施策につなげることが可能なツールです。それは、お勧めしたい商品やサービスの潜在見込み客を含むターゲット顧客リストが出せるから。誰に何をお勧めすればいいかが一目瞭然なので、そのリストを活用してすぐにメールやDMでアプローチすることができるのです。

５, 充実のサポート

ID-POSやホームページのWeb履歴だけにとどまらず、株の取引データやビーコンを使って回収された行動履歴データなど、ありとあらゆるIDで管理された履歴データの分析経験があります。また、様々なデータを使って効果検証を実施したケーススタディを多く保有しています。その知見とノウハウを駆使して、様々なお客様に対してコンサルティングも実施しています。また、Target Finderは今お使いの分析ツールやマーケティングツールと連携してご活用いただくことが可能ですので、お客様のシステム環境やご要望に応じたカスタマイズのご相談もお受けしています。

次回は、AIツール「Target Finder®」の導入事例について触れてみたいと思います。

3月7日に開催の「データマネジメント2019講演資料」を公開しますので、是非ご覧ください。

本資料のお問い合わせは、サイト内に「お問い合わせ」ボタンがございますので、そちらより、いつでもお気軽にご相談ください。

■講演概要

法人営業進化論！
～AIでお客様理解を深め、見込顧客を発見する方法をご案内します～

「CRMやMAツールなどを導入し、顧客に関するデータはそれなりにたまってきた。
でも、そのようなデータをどう扱い、どう分析し、お客様を知りアプローチすれば営業効率や成果の向上につなげけられるのか。」このような悩みを抱えている法人営業のご担当者様は多いのではないでしょうか？

もし、WEBやメルマガの閲覧や問合せ等の行動履歴から、カンタンにお客様の理解を深められればどうでしょうか。
もし、“顔の見えない”お客様の中から、カンタンに見込度の高いお客様があぶり出せればどうでしょうか。

本資料では、AIでカンタンにお客様理解を深め、見込顧客をあぶり出す方法論について、ケーススタディをもとにわかりやすく解説します。
「対面営業」でお客様1人ひとりにアプローチするのに限界を感じている方、“顔の見えない”お客様に対する「非対面営業」でのセールス効率を上げていく方法に興味がある方、そんな方にご参考いただける内容となっております。

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当社の分析ソリューションの製品には、『国立研究開発法人 産業技術総合研究所』が開発した人工知能が分析エンジンとして稼働しています。

（詳細は本サイトの「Target Finder^®」をご覧ください）

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