顧客クラスタその2_顧客グループ化はどの情報を使う?
顧客クラスター分析の話の続きです。
少しおさらいします。
「One to Oneマーケティング」は最強です。
One to Oneマーケティングとは、お客様一人、一人に応じた違う、内容の対応をすることです。
しかしながら、これを実行するのはかなり難しいです。
顧客数が数十人など少ない場合は可能ですが、多くなると実行は困難になります。
また、間違った対応をしてしまうと、かえって不信感を招いてしまい、マイナスになることも考えられます。
そこで、同じような顧客をグループ化して、グループ別の対応をするのです。
顧客をグループ化することをクラスタ分析と言います。
ところで、どのようして、似た顧客をグループ化するのか?ということをお話しします。
顧客の情報をなるべく多く収集できれば、様々な切り口でグループ化できます。
例えば、家族構成、職業、年収などです。
しかしながら、これらのプライバシーに関わる情報は収集するのは、基本的に無理です。
業種によっては可能ですが、それをマーケティングに使うのは道義的にも法的にも無理でしょう。
また、顧客にアンケートと称してこれらの情報を得ることは可能です。
しかしながら、答えたくない人も多いですし、答えたくない問いもあるでしょう。
このことから、情報の網羅性がありません。
また、疑うつもりはないのですが、正直に回答しているとも言えません。
つまり、情報の正確性は担保できないのです。
なので、使える情報としては、住所、氏名、性別など顧客基本情報とこれまでの、顧客別の「いつ、何を購入したか?」の購買履歴、それと、顧客との会話や問い合わせなどのやりとりをした、コミュニケーションの履歴になるでしょう。
コミュニケーションの履歴をきちんとデータベース化している会社はあまりないので、まずは顧客基本情報と購買履歴を使ってグループ化することが妥当と思います。
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