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販促視点からの顧客情報

フュージョンスタッフがお届けするマーケティングコラム。

12回目は、アナリティクスチーム 井上が担当します。

最近ではITが発展し、だれでも簡単にデータの蓄積や分析が可能になってきています。また、一般的に「ビッグデータ」と呼ばれる大規模なデータの活用についても、日々、色々なニュースサイトで目にします。そのような背景もあり、多くの企業様で「データの分析・データの利活用」が叫ばれておりますが、実際にそのデータ活用に向き合われているマーケティングご担当者様の中には、苦労されている方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、「販促視点からのデータ利活用」第1弾として、「販促視点からの顧客情報」にフォーカスを当て、ご紹介していきます。



1. そもそも販促とは?

「販促」というと、テレビCMやチラシ、ダイレクトメール、メールマガジンなどの顧客への情報発信から、景品・試供品の提供、アフターサービスまで様々な種類がありますが、そこには一貫して、「お客様の商品購入を促進し、売上を最大化する」という目的があり、また「『商品購入に結び付く』情報を発信していく」という『販促の原理』があります。

顧客の状態はそれこそ千差万別ですので、「顧客に適した情報を、顧客にあったタイミングで、顧客が情報を取得しやすい手段で」提供することが理想ですが、中々簡単なことではありません。ただ、一昔前と比べると、ITが発展してきたおかげで、顧客に関する情報を容易に取得・蓄積できるようになってきていますので、少しずつ理想の状況に近づいてきていると言えるでしょう。


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図1.これまでの販促と最近の販促

多くの会社様で、図1のような多様な顧客情報を用いた「顧客一人ひとりに対する最適な販促」に取り組まれており、弊社でお手伝いさせていただく機会も近年益々増えております。



2.顧客情報の種類

さて上記でお話しした通り、「顧客に適した販促」を行うためには、「顧客の情報を元にした分析」は避けては通れない道です。ここで改めて、「販促」という視点から見た、「顧客情報」がどのように分けられるのか、整理してみたいと思います。

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図2.顧客情報の種別と概要

①顧客属性データ:属性に関するデータで、デモグラフィックデータとサイコグラフィックデータに大別できます。前者は、「性別・年齢・家族構成・居住エリア」など統計的な属性を持つデータを指し、一般的には会員登録を通じて取得します。後者は、「価値観やライフスタイル、趣味・嗜好」など心理的な要因を表すデータを指し、アンケートやインタビューを通じて取得します。



②顧客購買データ:購買行動に関するデータで、POSデータと呼ばれます。「いつ、どこで、何を、どれだけ、いくらで」買ったかというデータであり、レジやECサイトでの注文ページなどを通じて取得します。上記のPOSデータに顧客IDがついたものを、ID-POSデータと呼びます。POSデータでは併売分析など、「商品」に関する分析しかできませんが、ID-POSであれば購買傾向の似ている顧客の分析など、「商品×顧客」という単位で分析することができますので、両者には大きな差があると言えます。


③顧客行動データ:顧客の購買以外の行動に関するデータで、Webでの回遊データと実社会での行動データの2つに大別できます。前者は「どのページから来たのか、どの検索ワードで調べたのか、過去の訪問回数は何回か」などWebサイトでどのような行動をしていたかに関するデータです。最近ではYahoo!やGoogleなどが持つ検索ワード履歴やサイト閲覧履歴と紐づけた、より詳細なWebでの回遊データを取得することができます。


一方で後者には、Beaconと呼ばれる技術を用いた実店舗の回遊データや、スマートフォンアプリを通じた位置情報があり、現在はまさしくこれらの技術を利用した販促が行われつつあります。


3. 販促を取り巻く「情報」と今後の展望

販促に活用できる情報は、顧客情報だけではありません、顧客以外の情報として「第三者」のデータを利活用する動きも盛んになってきています。

例えば、国や地方自治体、民間企業が提供している、二次利用が可能な「オープンデータ」と呼ばれるデータがあり、国勢調査データや気候データ、電車の乗降データなどを第三者が自由に取得し、活用することができます。またマーケティング会社などでは、「様々な活動を報告してくれる」モニターを抱え、「代表的な商品を購買したきっかけや購買したチャネル」に関する情報を販売しています。また他にもAmazonでの商品レビューデータやTwitter・Facebookでのコメントデータなどもあります。


それでは、顧客情報や第三者の情報などの「販促を取り巻く情報」は、今後どのようになっていくのでしょうか?


先日のコラムでもご紹介しましたが、2014年6月に政府から「パーソナルデータ利活用に関する制度改正大綱」が公開されました。この中には、「本人同意不要で個人を特定できないよう変換したデータを他社提供可能にする規制緩和を行っていく」旨が記載されています。

このようなことからも、今後はより多くの企業や自治体から個人を特定できないように変換したデータが提供され、利活用できる情報は益々増加していくことになるでしょう。また、複数の企業で個人情報取り扱いに関する契約を締結し、「異なる企業間での顧客情報の共有」も行われていくと考えられます。

それに伴い、多様なデータを統合して管理するDMPや、データを横断した分析を直感的に行っていくBIツール、インフラ基盤としてのAWSやAzureといった拡張性の高いクラウドサービスについても、より一層進歩していくことになると考えられます。


このように、最近では多種多様な顧客情報やデータを利活用することが可能となっていますが、一方で、とりあえずこれらの情報を分析すれば「最適な販促が行える」というわけではありません。「多様な顧客情報」をもとに有効な分析を行い、販促につなげていくためには、「分析の目的・ゴールを明らかにしておくこと」「切り口の候補を明確にしておくこと」が重要です。


この「販促の視点から見た分析手法」については、また別の機会にお話しさせていただきたいと思います。

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