Pontaデータ オーダーメイド分析プラン事例
重要客のペルソナ策定・分析

クライアントの顧客のロイヤルティランクの作成から
ランクアップやランクダウンした顧客の分析を実施。
クライアントを支えている顧客を特定し、注力していくべき顧客像を明確化。

データにまつわる課題

自社にはどのような顧客が来店しているのかわからないため、
キャンペーンなどを企画する際に統一の顧客像がなくターゲットを絞った設計ができない

ロイヤリティマーケティングの解決アプローチ

  • ロイヤルティランクの作成

  • 顧客セグメントごとのプロファイリング・ペルソナ作成

  • ランクアップや休眠顧客の購買分析

ロイヤルティランクの作成

来店頻度とレシート単価を使用し、顧客のロイヤルティランクを作成することで、
ボリュームが多い層や売上を支えている顧客はどのような来店頻度、レシート単価なのかを把握。
そこから、理想的な来店頻度、レシート単価を特定した。

来店頻度やレシート単価をもとに作成したロイヤルティランク

顧客セグメント毎のプロファイル・ペルソナ作成

ロイヤルティランクと価値観データを掛け合わせ、クラスターを作成。
さらに、属性情報や購買データなどの追加データをクラスター別に算出し、分析を実施した。
価値観や属性情報、購買データから各クラスターのペルソナを作成し、
顧客像を明確化したうえで、社内の顧客像の統一や施策企画におけるターゲットの理解によりマーケティングを支援。

ランクや価値観、購買データを掛け合わせ作成したペルソナ資料

ランクアップや休眠顧客の購買分析

ロイヤルティランクが初年度からランクアップした会員はどのような商品・サービスを購入していたかを分析。
ランクアップするきっかけとなる商品を特定し、セット商品や施策の企画の検討材料として活用いただいた。
また、休眠顧客の来店頻度を分析し、最終来店日からどれぐらいの期間が空くと休眠の可能性が高まるかを特定。
離反防止施策の一環であるDMやメルマガにおいて、施策のタイミングなどデータからご支援した。

顧客の育成や離脱を分析結果と改善案レポート