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このフェーズは、顧客獲得のためのプロモーションを経て初めて商品を購入してくれた顧客をいかにしてコア顧客(リピート購入してくれる顧客)に育てていくかがキーになります。 3点目のブランド構築ですが、例えば自動車メーカーがTVや雑誌等で盛んに広告を打つのはその車の売上を伸ばす狙いはもちろんですが、もう1つの大きな目的として「既にその車を買ってくれた既存顧客に対して自分の選択は間違っていなかったと確信させるため」のブランド構築という側面があるそうです。そうやって地道に自社製品のファンづくりをしていくことがコア顧客層の拡大に欠かせない訳です。 さて、今日のメインテーマは「マーケティングキャンペーンに敏感に反応しやすい顧客を探す方法」でした。例えば、初回購入後にフォローアップとしてThank you noteを送付することでブランド構築を試みる場合を考えます。フォローアップは相応のコストがかかるため、もし事前にThank you noteの送付がリピート購買につながりやすい顧客とそうでない顧客とを選別できれば、前者のみに絞って施策を実施することでより効果的なフォローアップができます。 そこで、まず初めて商品を購入した顧客リスト(300人と過程)からランダムに抽出した顧客に対してThank you noteを送付します。そして一定期間が経過した後に、その300人についてリピート購買した回数を調べたうえで、X1:Thank you note送付有無(0, 1)、X2:その顧客の売上高(法人を想定)、X3:初回の購入額の3つを説明変数、順序付きカテゴリ変数(リピート購買回数:0, 1, 2)を目的変数とする重回帰分析(Ordinal regression analysis)を実施します。 こうしたデータマイニングに基づく顧客の点数化は、企業がDMを送付するべき顧客を選別する際はもちろん、例えばクレジットカード会社の審査や銀行におけるローンの審査、収益に貢献している顧客の洗い出し等、幅広い分野で実際に活用されています。
by takekurakenya
| 2005-04-28 13:31
| 2005年春学期
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