「Target Finder®」を活用した、販促効率アップ事例

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2019年5月16日(木)  サポート事務局 HK

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513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。

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