データベースマーケティング

データベースマーケティング

POS分析、ID付POS分析(ポイントカードのデータ)などのビッグデータの集計を行います

小売業、飲食店などのPOSデータを保有の企業様

データベースマーケティングでよくある事例
費用対効果でみると、採算があわない場合があります

データベースマーケティングについて

データベースマーケティング

ポイントカードを利用した購買データから来店会員様の購買動向を把握します。

ポイントカードをお客様が作る際に、名前、性別、年齢、住所などを記載します。その顧客情報とPOSデータからの購買情報をリンクさせることで、「お客様の購買情報」「商品の購買情報」「店舗の購買特性」などを把握することができます。


★購買動向分析:お客様の年代層や月間の来店頻度、購買金額を把握することができます。これにより優良顧客を把握することができ、優良顧客に対するサービスを行うことができます。それにより自店舗へのロイヤリティをあげ、競合店流出防止をすることができます。

★商品購買動向分析:特定商品の購買頻度や購買数量などもわかります。例えば、Aという商品があります。Aを購買した日にちがわかりますので、月間で何回その商品を購買しているかを店舗ごと、全店で把握することができます。これにより購買商品がどれくらいリピートしているかがわかります。

データベースマーケティングの落とし穴

 

データベースマーケティングが流行しておりますが、成功事例としていくつか本や雑誌に取り上げられていると思います。データベースマーケティングってすごいなーと思います。データベースマーケティングを行う落とし穴がいくつかあります。

事例① データ分析だけで終わる

ポイントカードのデータから購買動向がわかります。特定商品を購入するお客様の購買頻度や金額がわかります。店舗別に傾向を把握もできるので、全店ベースから個店ベースまで幅広く商品の分析などができます。そこで、終わってしまうことです。データ分析して、レポートをして終わる。一番重要なのはそこから販売促進計画などを立案し、それを店舗で実施することです。それができれば非常に効果的なデータベースマーケティングでしょう。

事例② データ分析をする時間がない

本来はデータ分析を行う部署があったとします。しかし、店舗運営のフォロー、お客様からの電話対応、販売促進の計画、会議、総務経理部・商品企画部などの他部署からの仕事の依頼など本来の業務でない業務が多い場合もあります。データ分析から購買動向から販売促進などを立案しなければなりませんが、他の業務に追われている場合があります。

事例③ 他のデータと付き合わせがない

購買データから時間をかけて購買動向を把握し、レポートをします。しかし、立地・商圏・店舗情報・競合店などの他のデータとの付き合せ(関係解析)がないため精度のよい販売促進ができない。また、現場の意見といった定性的な情報との付き合わせも行われていない場合もあります。

よく使われる分析手法

RFM分析


お客様の購買データから顧客をセグメントします。
対象期間を設けて、その中でRFM分析を行います。対象期間は1ヶ月から12ヶ月で行われるのが一般的です。業種業態により対象期間を変える必要があります。
-R(recency:最終購買日)→最終の購入日を把握します
-F(frequency:合計購買回数)→対象期間内でどのくらいの回数を来ているのか
-M(monetary:合計購買金額)→対象期間内でどのくらいの金額を買っているのか
  を把握します。それぞれの項目について点数をつけて、それらを演算して優良顧客、一見客などに分けます。

商品購買動向分析


特定の商品を買った人が、どのくらいの頻度で、どのくらいの数量&金額を買っているか、年齢層などを把握します。
こちらの分析は小売店でなくメーカー向けの分析手法です。メーカー側は商品の購買情報を欲しがっております。どの年齢層の人が、どれくらいの頻度、数量、金額で買っているかを把握することにより、施策の効果検証、当初設定した商品のターゲットとの乖離、新商品の開発のヒントにつながります。

活用事例

■DM配布の効率化
→優良顧客を抽出して、優良顧客にのみDMを配布します。顧客全員にDMを配布するよりも優良顧客に絞ってDMを配布することで販売促進費の費用対効果を高めます。
■メーカーとの関係強化
→メーカー商品の購買層を分析し、そのデータをメーカーに提供することにより、メーカーとの関係強化します。メーカーからの仕入れ価格の交渉などに利用いたします。
■効果検証
→キャンペーン&特売の効果検証、商圏内の年代層と来店客との対比、売り場変更後の効果検証など
■競合店出店による影響調査
→競合店出店前と出店後の顧客購買動向を把握することにより、対策を構築

弊社に依頼するメリット

■費用を最小限に抑えられる
→必要な時だけ、必要なデータ量で依頼できるので、費用を最小限に抑えることができます。
■分析目的に最適な「分析手法」と「分析結果」のわかりやすさ
十分にヒアリングを行いますので、目的にあった分析手法を用います。分析結果レポートをわかりやすく作成いたします。レポートの報告もメールで送付でなく、直接訪問して説明いたします。再度データ分析のやり直しなども対応いたします。
■本業に特化できる
データベースマーケティングを弊社が行うことで、担当者様が販売促進、店舗運営などの本業に特化することができます。それにより大幅な業務効率化ができます。
■他のデータとの付け合せができる
店舗の立地、商圏。競合店の状況などを考慮してデータ分析が可能です。トータル的にデータ分析を行えるので、総合的に課題の把握ができます。

基本分析メニュー

■RFM(FM)分析最終購買日、購買回数(日数)、購買金額から上位顧客の把握
※対象期間が半年、1年の場合はRFM分析。1~2カ月の場合はFM分析。
■デシル分析売上から10等分に顧客を分類し、優良顧客を把握
■属性分析顧客の性別、年齢などの把握
■併売分析顧客がどの商品とどの商品を併売されているか把握
→「売り場変更・クロスMD」に活用
■商品購買動向分析特定商品を購入する顧客の性別、年齢、購買回数、購入回数、購入数量などを把握
→メーカーとの価格交渉に利用

応用分析メニュー

■RFM分析のランク推移と
属性&商品分析
RFM分析を2期間把握し、ランク推移と顧客属性、購買商品を把握
→ランク推移した人、推移しなかった人の顧客属性、購買商品など
【利用例】競合店出店による影響分析、優良顧客の購入商品の棚落ち防止など
■特売日の効果検証 特売商品を顧客属性、購買商品を把握
→RFMランク、顧客属性、併売分析(特売商品との)、特売商品購入率など
【利用例】次回の特売、拡販コーナーなど売り場つくりにつなげる
■時間帯別の属性&商品分析 時間帯別の購入した顧客属性、購買商品を把握
→時間帯別の顧客属性、購入商品、RFMランクなど
【利用例】時間帯別の売れ筋にあった商品を拡販コーナーをつくり売上拡大を図る
■特売(ポイント●倍)と特売以外の日
の分析
特売日と特売日以外の顧客属性、購入商品を把握
→特売日と特売日以外の顧客属性、購入商品、RFMランクなど
【利用例】特売日以外の拡販コーナーをつくり売上拡大を図る

価格

・初期費用:20,000円(税抜)
・データ量により金額が変動します。
詳しくはメールフォーム、電話にてご連絡ください。

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