投資効果を2倍にする
データベースマーケティングの秘訣：
詳細ご案内

データベースマーケティングは、データベースに蓄積された購買履歴や顧客属性を活用して、顧客のニーズや購買パターンを探りだし、それぞれの顧客に合ったアプローチを考えるマーケティング手法です。これにより、DMの投資効果を2倍や3倍にしている企業がいくつも存在します。

以下に例をあげる某大手旅行代理店では、データベースを活用したDM企画への取組みによって、担当者の勘と経験では頭打ちになっていた、DMの投資効果を2倍に改善しています。

■ 基本アプローチ

売上を伸ばすためのここでの基本アプローチは、「どんな属性・購買傾向の顧客がどんな商品を購入しているか」という情報をDM企画に活用する、というものです。たとえば、「関東の日帰りツアーへの参加回数が多い、関東在住の中年層の顧客が、甲信越の温泉旅行によく応募する」などのルールをデータから見つけ出し、同じような購買傾向をもつ顧客に甲信越への温泉旅行をオファーします。

セミナーでは以下の図の「Plan」と「See」のプロセスについて例を交えて詳細にご紹介します。

■ 情報系システムの導入

このような仕組みを作るためには、情報系システムの導入が必要となります。ビッグバンアプローチで一気に導入することも一つの方法ですが、一般に、それはハイリスクです。それよりも、段階的な導入の方が適切と考えられます。まずは現行業務の問題を具体的に把握し、それに対してどんな顧客分析が有効なのか、それによりどんな領域でどの程度の効果が得られるのか、という点を間がえながら、一歩ずつシステムを導入していきます。

このようにお客様の業務に適したシステムを導入するために、SASは、カスタマイズが柔軟で、メンテナンス効率の高いソフトウェア／ソリューションをご提供しています。

データベースマーケティングにおけるあらゆるデータ活用プロセスのために、SASは以下の機能をご提供いたします（一部のみをご提供することも可能です）。

機能		概要
顧客分析	収益性による セグメンテーション	過去の売上などをベースにした、最もベーシックなセグメンテーション。 収益性の高い顧客層への重点投資を可能にする。
	購買行動パターンによる セグメンテーション	購買パターンをベースにしたセグメンテーション。セグメント内で共通の顧客像を拠り所に、一貫性のある施策のプランニングを可能にする。
	購買予測モデルによる セグメンテーション	商品とその購入する確率をベースとしたセグメンテーション。
	セグメント収益性評価	各セグメントの収益性（例：過去○ヶ月の実質利益）を把握。重点投資すべきセグメントを見極める。
レポー ティング	セグメントレポート	セグメントの俯瞰レポート、プロファイリングレポートの自動作成。
	収益シミュレーション	パラメータを与えて収益シミュレーションなどを行なうことも可能。
施策実行	キャンペーン管理	「どんな顧客セグメントに、どの商品を、どのタイミングで」という条件を設定すれば、実行チャネルへデータを転送して自動実行。
効果検証	施策効果レポート	施策の効果レポート、業績評価レポートの自動作成。
	原因分析	施策効果などに問題がある場合、自由度の高い非定型分析ツールによる問題原因の深堀り。
システム メンテナンス	ETL／データマート	上記業務を支えるデータ基盤の構築とメンテナンス機能。

■ 顧客分析機能

RFM分析などの簡易分析から、データマイニングをはじめとした高度な分析機能までをご提供します。データマイニングにより、購入予測モデルの作成（左）や購買パターンによるセグメンテーション（右）なども実現可能です。この結果は次のレポートとして一般ユーザ（施策企画担当者など）と共有することができます。

■ レポーティング機能

一般ユーザ（企画担当者など）はWebブラウザから最新の顧客分析の結果を見ることができ、そこから誰にどんな施策を打てばよいのかを決めることができます。定型レポートの他、Excel（Add InとしてSASを利用）から、施策効果シミュレーションなどあらゆる顧客分析を活用することも可能です。

■ 効果検証機能

施策実行後は、その効果をレポートとしてモニタリングすることができます（左）。失敗が見つかれば、それを繰り返さないために、どう失敗しているのかを正しく把握することが重要です。このためには、OLAPなどの機能を活用し、自由に様々な視点から結果をよく見ていくことができます（右）。