DMって何、ポストRFM？

驚異の67.5％！　オートバックスセブンのDMヒット率が、ものすごい理由：
・ITmediaビジネスONline：5/18
・http://www.itmedia.co.jp/business/a...
・カー用品店を展開するオートバックスセブンが、約2800万人の顧客データを分析している。なぜ、そんなことをしているのか。顧客データを分析することで、お客さんと“つながろう、つながろう”としているのだ。詳しい話を同社の担当者に聞いた。

記事のポイント：
・データを生かして、新しいお客さんを増やそー、既存のお客さんの満足度を高めよー、売上高をアップさせよー、としているのだ。
・1980年には既に会員カードの発行を始め、1994年にポイント制度を導入。
購入履歴などのデータを基に、お客さんと“つながろう、つながろう”としたわけだ。
・1994年に「RFM（直近購入日、来店頻度、購入金額）」と呼ばれている分析手法によって、顧客を5つに分類していました。
・ 「過去に購入したモノからアプローチするよりも、将来購入する可能性の高いモノを先読みしてアプローチするほうが効果的ではないか」と考えたんですよ。
・6つのクラスター（顧客像）が見えてきました。
・以前のRFM分析によってDMを送っていまして、購入率は26.7％でした。しかし2014年に、いまのクラスター分析によってDMを送ったところ、 購入率は36.5％に上昇、・・
・他の商戦をみると、1週間とか10日間といったケースが多いですが、 （当社の）冬のボーナスシーズンは1カ月半くらいなんです。ということもあって、購入率が高いと思われ、・・
・クラスター分析を導入することで購入率がアップしたことも大きいのですが、その一方でセグメント分析を導入したことも大きい、・・。 セグメント分析とは、来店頻度と購買商品のデータをもとに、顧客を分類 、・・
・年間1億円ほど経費を削減することができました。
○○というDMを送ったところ、クルマ好きの人の67.5％が購入されている（データはマル秘なので、詳しい話ができなくて、すいません）。
・「DMを送って購入されたお客さまをもう一度分析しているから」だと思っています。
・できるだけそのお客さまにとって不要と感じられる情報は送らないようにしています。
・例えば、Webの行動情報だったり、コールセンターへの問い合わせ内容だったり、こうした情報はまだ結合されていません。

PI研のコメント：
・ ITmediaビジネスONlineが5/18に配信した記事に興味深い内容がありました。オートバックスセブンのDMについての記事であり、これまでのDMの購入率26.7％が36.5％に上昇、中には、67.5％の購入率のDMもあるとのことで、その購入率アップの秘密を探ったものです。DMにかかわる分析手法は伝統的にRFM分析ですが、オートバックスもここから入っており、その後、「将来購入する可能性の高いモノを先読み」する視点を入れたのがDM戦略の転換点になったとのことです。これまでのクラスター分析に、セグメント分析をミックスさせることで、DM経費を削減する一方、購入率を飛躍的にアップさせたとのことです。そのポイントは、「DMを送って購入されたお客さまをもう一度分析」、「不要と感じられる情報は送らない」ことにあるそうですが、今後、さらに、「Webの行動情報だったり、コールセンターへの問い合わせ内容」を加え、購入率のアップをはかってゆくとのことです。DM戦略は、通販から発生したため、ID付POS分析の流れとは別であった面がありますが、この記事を読んでいると、「来店頻度と購買商品のデータをもとに、顧客を分類」とのことですので、融合しつつあることが新たな流れといえます。改めて、今後、ID付POS分析の視点からDM戦略を考えて見たいと思います。

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