購買データを活かすRFM分析で効率的なアプローチを
課題
- 顧客を一律で扱ってしまい、効率的な施策設計ができない
- 優良顧客と休眠顧客を見極められず、適切なアプローチができない
- 分析結果から会員グループを作成し、即施策に活用可能
導入
メリット
メリット
- 優良顧客施策でLTVを平均1.3〜1.5倍向上
- 自動集計により分析工数を▲60%以上削減
- 購買データを使ったセグメント配信でCVRを最大2倍向上
効果
- 自分に合った情報やキャンペーンを受け取りやすい
- 「自分向け」と感じられる提案で購買体験が快適になる
- 利適切な特典が届き、満足度やロイヤリティが向上
メルカートのRFM分析でできること
- どんな分析ができますか？
- R（最終購買日）、F（購買回数）、M（購買金額）の指標で会員を分類できます。
- 結果をどう活用できますか？
- 分析結果を会員グループに変換し、メルマガやクーポン施策にすぐ利用できます。
- 専用の外部ツールは必要ですか？
- 不要です。メルカートのCRM機能内で完結し、追加コストなしで使えます。
メルカートのRFM分析の特徴
- クロス集計で可視化
- 2軸を組み合わせて顧客分布を直感的に確認できる。
- 会員グループを即作成
- 分析結果をそのままターゲット施策に反映可能。
- CRMに標準搭載
- 外部ツール不要で、最新購買データを直接分析できる。
メルカートのRFM分析の注目ポイント
- マーケ施策に直結する分析
- 分類からグループ作成まで一気通貫で活用できる。
- 精度の高いターゲティング
- 優良顧客や休眠顧客に最適なアプローチが可能。
- 外部ツールコスト不要で利用可能
- メルカートCRMに標準装備されているので、ツールコスト不要で高度な分析を活用できる
LTVを高めるRFM分析の導入メリット
LTVを高める分析施策
優良顧客を見極め、集中施策でLTV1.3〜1.5倍向上
工数を削減しスピード改善
データ抽出・集計作業を▲60%以上削減。
即アクションにつなげる機能
会員グループ化しそのままメルマガやクーポン配布までできる。
ユーザー視点でのRFM分析の効果
パーソナライズされた体験
自分に合う提案や情報を受け取れて快適。
購買意欲が高まる特典
行動に応じた特典や案内で購入ハードルが下がる。
顧客満足度の向上
適切なタイミングで情報が届き、長期的な信頼につながる。
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