コラム

2021-07-27

「金融」「食」に対する顧客の価値観を明確化し、プロモーション実行を支援 ~2021年7月、「+FINANCE」「+FOOD」 活用サービスの提供を開始~

共通ポイントサービス「Ponta(ポンタ)」を運営する株式会社ロイヤリティ マーケティング(以下「LM」)は、顧客の「金融」および「食」に関する価値観を独自ロジックで明確化し、スピーディーなペルソナの構築と近似Ponta会員へのプロモーションを実現する「+FINANCE(プラスファイナンス)」「+FOOD(プラスフード)」の活用サービスの提供を2021年7月に開始します。

LMは2020年12月から、独自開発の価値観判別ロジックで企業の商品・サービスの顧客像を15の価値観クラスターに分類してペルソナを作成し、近似Ponta会員へのプロモーション施策を実行可能なマーケティング支援サービス「PERSONA+」を提供しています。ライフスタイルの価値観を軸に顧客像を明確化するサービス提供をするなかで、具体的な消費シーンごとの価値観を可視化することで、より一層きめ細やかな顧客理解とそれによる企業のマーケティング支援につながると考え、このたび業界に特化した2つの価値観クラスターを構築しました。

1つ目は金融関連の価値観でクラスターを分類した「+FINANCE」です。金融に対する積極性やリテラシー、不安感、金融専門家への相談意向といった4つの因子に関するアンケートから判別した、9つの価値観クラスターで構築しています。

2つ目は食関連の価値観でクラスターを分類した「+FOOD」です。食のこだわりや安全・安心、トレンドへの関心など、14の因子に関するアンケートから判別した、8つの価値観クラスターで構築しています。

それぞれ、Pontaの会員情報や実利用データをもとにした拡大推計モデルにより、1億人以上のPonta会員を対象に価値観セグメントを構築しています。企業の金融や食に関連した商品・サービスのターゲット顧客像の明確化から、近似Ponta会員のターゲティングなどのプロモーション施策の実行まで支援します。

LMは、業界に特化した顧客の価値観を把握するサービス提供を通じ、顧客ニーズを的確に捉えた新規顧客の獲得や売上向上などにつながる施策を実現し、企業のマーケティング支援の強化を図ってまいります。

※本サービスは、Ponta会員規約および個人情報保護法、その他の法令・ガイドラインに則り、データ分析・利活用を行っています

+FINANCEおよび+FOODの構築の流れ

①それぞれ独自の価値観判別ロジックを開発しました。+FINANCEは金融の志向についての1設問18選択肢、+FOODは食の志向についての2設問60選択肢で構成しています。②価値観判別ロジックを組みこんだ調査を、+FINANCEは13万人のPonta会員に、+FOODは8万人のPonta会員に実施し、金融および食に関する価値観クラスターを作成しました。③Pontaの会員情報や実利用データをもとにした拡大推計モデルにより、1億人超のPonta会員の価値観セグメントを構築しています。

+FINANCEおよび+FOODの特長

・1億人超もの巨大な規模の、金融や食に対する価値観セグメント・ライフスタイルや情報感度などに関する価値観セグメントを構築しているPERSONA+を活用することで、金融や食の各価値観クラスターの「生活に対する基本的な価値観」も合わせて把握が可能・金融や食の価値観を活用して絞り込んだ会員に向け、多角的なアプローチが可能

アプローチには、LMが提供するメール、郵送DM、アプリ、SNSなど、デジタル・リアル問わず、最適な手段を利用できます
※各種通知手段によって情報提供を行うことに同意いただいたPonta会員に向けて、アプローチします

企業における+FINANCEおよび+FOODの活用イメージ

商品・サービスの顧客の価値観を明確化し、適切なターゲットを設定

顧客の金融や食に対する価値観を知りたい企業向けに、商品・サービス満足度調査などに独自開発の判別ロジックを組み込んだリサーチを、Pontaリサーチパネルで実施します。これにより顧客データの受け渡しなく、価値観判別ができます。
また、リサーチの実施が難しい場合には、企業の顧客データとPontaデータを掛け合わせた分析で、価値観を把握することも可能です。

例)保険の新商品の受容性調査に判別ロジックを追加して調査。商品の受容性がある方の価値観を把握する分析データや顧客像のイメージ画像をまとめたプロファイルを作成し、プロモーションのターゲットを設定。

金融や食の価値観を基軸にしたプロモーション展開

明確化した顧客像に近似するPonta会員をターゲティングし、商品・サービスのプロモーション施策を実行できます。1億人超の価値観セグメントを構築しているため、細かな条件設定をしても、一定のアプローチ数を確保できます。

例)判別ロジックで把握した自社食品の顧客像の「カロリーバランスを重視し、価格や手間を惜しまない」という価値観に近いPonta会員に向けたプロモーションを展開。新規顧客の獲得を図る。

<参考>
価値観クラスターのプロファイル例

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