1.データ統合と自由なセグメンテーション
最初のステップとして、基幹システムにある「顧客情報」やECサイトの「購買履歴」、キャンペーンやアンケートで取得したデータなど、各所にそれぞれ保管されているものを、カスタマーリングスのデータベースで統合し、「顧客単位」で管理できるように整えていく。
そして、性別、年齢、エリア、ランクなどでセグメントしていくのだが、その都度システム部に依頼する、プログラムを書くといった具合では、EC担当者の作業は軽減されない。カスタマーリングスでは、ボタンをクリックするような直感的な操作でそれができると、デモ画面を示した。
「担当者のスキルに依存せず、誰でもセグメントしやすいインターフェースになっています。例えば『購買履歴』をクリックすると、初回購入日、購入金額、購入商品と数量などを、それぞれの顧客ごとに紐付いて見ることができる。これを元に、例えば直近1年間で2万円以上買った方だけという条件を設定すると、すぐにそのリストが出来上がります」
2.顧客に合わせた最適なシナリオ＆オートメーションによる仕組化と改善
セグメントを作ったら、その顧客に合わせた施策を打つのだが、カスタマーリングスでは、データを見ることで最適なシナリオを作り、オートメーションで仕組み化していくことが可能だ。
健康食品を扱うECサイトのステップメールなら、やはり「起点日」を基準とし、サンプル購入後から◯日後、◯◯日後、◯◯◯日後、といった具合に異なる内容のメールを打つシナリオが考えられるだろう。
当然、それぞれのメールで顧客が様々なアクションを行うので、都度、それを踏まえた次のアクションを考えていく必要があるが、顧客に紐付いたデータを見ることで仕組み化し、効率的に運営できるのだ。
同様の仕組みで、カートに入れたものの購入しなかった「カゴ落ち」に対しても、経過日数ごとにレコメンドメールを自動的に送るシナリオを実行していける。
3.効果測定による最適化
当然、施策を打ったら効果測定を行う必要があるが、それが自動で行えるのがマーケティングオートメーションの特徴だ。カスタマーリングスでは、以下のような効果測定機能を備えている。
- A/Bテスト自動最適化機能
- メルマガモニタリング分析
- 配信メール効果分析
例えば「A/Bテスト自動最適化機能」なら、クリック率のより高いパターンに送信数の比率を寄せていくことで、自動的にメルマガを最適化することができるわけだ。
