ロイヤリティの高い顧客を見つけ続けるには？

　スマートフォンなどデジタルツールの浸透によって、消費者はデジタルを中心に行動するようになり、企業と消費者とのコミュニケーションもデジタルマーケティングが主流になっている。デジタルマーケティングでは、データをどのように活用するかが施策の効果を大きく左右する。施策の対象者をターゲティングする場合に、ロイヤルティの高い顧客と似た「次の顧客」を見つける「Look a like」を利用すれば効率的にターゲットにアプローチでき、成約率を高めることにつながる。

　しかし、利用できるデータが位置情報やデモグラフィックだけだった場合には「Look a like」による効果はあまり期待できない。デモグラフィックデータに加えてWeb閲覧データや購買データ、アプリ利用状況などさまざまなデータを組み合わせて活用することで効果の高いマーケティングが実施できるのである。つまり、顧客のデータが統合されていることが重要なのだ。

　例えば、購買データとの連携ができていない場合には、Web閲覧のデータだけで見込み客と判断し既に購入した顧客に、対象製品のリターゲティング広告を出し続けてしまう、といったことも起きてしまう。もし、購買データと連携できていれば、購入した製品に関連する別の商品の広告を配信しクロスセル提案も可能になる。

　多くの企業では顧客に関するデータは社内に点在しており連携できていない、データのサイロ化という課題に直面している。サイロ化されたデータから顧客を理解することは難しい。このようなデータサイロ化の課題を解決し、統合されたデータを活用することで顧客との適切なコミュニケーションをとる必要がある。

　日本国内においてもサイロ化されたデータを統合し、活用することで成功を収めた事例も紹介され始めた。資料で紹介される3社は顧客データを集約し、精度の高いパーソナライズや「Look a like」を実現している。パーソナライズされたロイヤルティプログラムを構築できたことで、会員一人あたりの売上が20％増加したという事例も紹介されている。

　この資料ではの深い顧客理解で成長している3社の事例記事とともに、
『企業が顧客データを最大限に活用するための７つの方法』
『データドリブンなマーケティングを実施する上で留意すべき６つのポイント』
などを紹介しており、マーケティング担当はもちろん、経営者も有用な内容となっている。データドリブンな経営・マーケティングを志向する企業の経営者や経営幹部、マーケティング部門にはおすすめの資料となっている。この機会に一読することをお薦めする。