2015-10-22 (Thu)
十年前は、流通小売業界で大量のデータをコンピュータを使ってソートあるいは分析する際は、”OLTP”,”OLAP”や”データマイニング”という言葉は使われてしました。さらに顧客ひとり、ひとりの動向に合わせて商品やサービスを紹介して商談の効率化をはかるという手法に”One-to-Oneマーケティング”という言葉も頻繁に使われていました。
ウェブ技術の発達でクライアント・サーバーコンピューティングからクラウドコンピューティングの時代に移行するにつれて、それらの言葉も変わり、”ビッグデータ分析”,”ETL”、”オムニチャネル"さらに”ＩoT”という言葉に替りました。しかし、本質は同じです。
お客様から集められる情報は、「誰もがスマホを１台持つ」時代になってより詳細に、より容易に情報を入手できます。それもお客様の購買行動を確認するだけでなく、日常の動きや、場合によっては、Facebookなどで顧客志向までも察知することもできます。
SNSのつぶやきを分析するサービスだけで大手企業のクライアントがついて、上場するベンチャーもでてきています。
つまり、あるお客様の傾向にもとずいて売り場の商品の仕入れや陳列を変えていくということも重要な情報経営戦略の手段となっています。 このようにお客様のさまざまな傾向を文脈として理解し、分析し、最適な商品やサービスを提供することを、最近、”Contextual Marketing”という言葉をいう人もいます。
経験による勘と度胸だけでは、通用しない時代になったのかもしれません。前回のブログでもまとめましたが、このようなお客様のさまざまな動きをiBeaconやEddyStoneをつかいログとして収集して、最適な情報を提供できればとおもっております。
特にCRM（Customer Relationship Management)は、”Contextual Marketing”を実践する際にはとても重要です。業界によって価値ある情報はさまざまなので、ケースバイケースで適用する対応能力やコンサルテーション力が必要であると感じています。
一般的なCRM適用例として
1.顧客ライフサイクル軸
CRMに沿って顧客を企業との関係性で識別。
例：「見込み客=D」、「初回客=C」、「通常客=B」、
「優良顧客=A」、「離反客=Z」などに分類
2.顧客属性軸
知り得た顧客の属性で識別。顧客からアプリ登録時やアンケートで取得。
例：「性別」「年代」「居住または勤務エリア」などに分類
3.顧客動態軸
来店時iBeaconで動き or アプリ内ページ閲覧で識別。
例：「商品購買履歴」「商品陳列棚滞在時間」「ECサイト訪問回数」
「実店舗訪問回数」などに分類
これに対してどのような”しきい値【＝訪問回数、時間指定、滞在時間、GEOロケーション、プッシュ通知】”を設定し、お客様のスマホがビーコン端末に反応した時にスマホ画面に最適な情報を提供するか？実証実験を繰り返します。 よく言われる ”Click & Mortar”から新たに”Tap & Pay”でスマホをターゲットにPDCAを繰り返しながら、成功パターンを積み上げていくのです。 最終的には優良顧客率を上げてお客様にお店に足を運んでいただき、お店や商品、サービスのファンになっていただくのです。それがお店や会社の売上に貢献し、経営の安定につながります。
o2oサービスの概要は下記のようになります。
オープンソースBIもCRMを構築する上では非常に重要です。下記オープンソースBIで有名な”Pentaho”の小売業界向けサンプル画面です。
ウェブ技術の発達でクライアント・サーバーコンピューティングからクラウドコンピューティングの時代に移行するにつれて、それらの言葉も変わり、”ビッグデータ分析”,”ETL”、”オムニチャネル"さらに”ＩoT”という言葉に替りました。しかし、本質は同じです。
お客様から集められる情報は、「誰もがスマホを１台持つ」時代になってより詳細に、より容易に情報を入手できます。それもお客様の購買行動を確認するだけでなく、日常の動きや、場合によっては、Facebookなどで顧客志向までも察知することもできます。
SNSのつぶやきを分析するサービスだけで大手企業のクライアントがついて、上場するベンチャーもでてきています。
つまり、あるお客様の傾向にもとずいて売り場の商品の仕入れや陳列を変えていくということも重要な情報経営戦略の手段となっています。 このようにお客様のさまざまな傾向を文脈として理解し、分析し、最適な商品やサービスを提供することを、最近、”Contextual Marketing”という言葉をいう人もいます。
経験による勘と度胸だけでは、通用しない時代になったのかもしれません。前回のブログでもまとめましたが、このようなお客様のさまざまな動きをiBeaconやEddyStoneをつかいログとして収集して、最適な情報を提供できればとおもっております。
特にCRM（Customer Relationship Management)は、”Contextual Marketing”を実践する際にはとても重要です。業界によって価値ある情報はさまざまなので、ケースバイケースで適用する対応能力やコンサルテーション力が必要であると感じています。
一般的なCRM適用例として
1.顧客ライフサイクル軸
CRMに沿って顧客を企業との関係性で識別。
例：「見込み客=D」、「初回客=C」、「通常客=B」、
「優良顧客=A」、「離反客=Z」などに分類
2.顧客属性軸
知り得た顧客の属性で識別。顧客からアプリ登録時やアンケートで取得。
例：「性別」「年代」「居住または勤務エリア」などに分類
3.顧客動態軸
来店時iBeaconで動き or アプリ内ページ閲覧で識別。
例：「商品購買履歴」「商品陳列棚滞在時間」「ECサイト訪問回数」
「実店舗訪問回数」などに分類
これに対してどのような”しきい値【＝訪問回数、時間指定、滞在時間、GEOロケーション、プッシュ通知】”を設定し、お客様のスマホがビーコン端末に反応した時にスマホ画面に最適な情報を提供するか？実証実験を繰り返します。 よく言われる ”Click & Mortar”から新たに”Tap & Pay”でスマホをターゲットにPDCAを繰り返しながら、成功パターンを積み上げていくのです。 最終的には優良顧客率を上げてお客様にお店に足を運んでいただき、お店や商品、サービスのファンになっていただくのです。それがお店や会社の売上に貢献し、経営の安定につながります。
o2oサービスの概要は下記のようになります。
オープンソースBIもCRMを構築する上では非常に重要です。下記オープンソースBIで有名な”Pentaho”の小売業界向けサンプル画面です。
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