Analytics
Concerns
「顧客を『新規』と『既存』くらいでしか分けられていない…」
「売上は追えるけど、どのお客様が動いたのかわからない」
「広告の効果を、獲得時のCPAでしか評価できていない」
「客数 × 単価」から、
多くの事業は、売上を「客数×単価」「商品×点数」で捉えています。しかし売上をつくっているのはお客様であり、お客様はセグメントごとに、感じている価値も、利用間隔も、売上への貢献度もまったく異なります。
Geneは、500社・1.5兆円分の購買データを見てきました。その中で、売上構成がセグメント間で均等だった事業は一度もありません。だからこそ、事業構造を顧客起点で分解し直すこと——それが、すべての施策の精度を決める出発点だと考えています。
What we do
01
施策に直結する顧客セグメントの設計。特にGeneは「購買金額」ではなく「購買頻度」を軸に設計します
02
セグメント別のLTV・購買サイクルの把握
03
離反予兆の検知と、獲得時期・チャネル別の定着の可視化
04
認知から購買・リピートまでの行動経路と離脱ポイントの特定
05
リピートの起点となる商品の特定、店舗ごとの特徴・課題の分解
06
EC・アプリの行動と購買データを繋いだ顧客理解
※分析環境がない場合は、BI環境の構築からご一緒します
Benefits
顧客のセグメント別に売上データを分解すると、多くの事業の課題は
の3つのどれかに集約されます。
一社ごとにどの課題に当てはまるかを、データから特定いたします。
活用ポイント
どのセグメントの顧客が、何を要因として増加・減少しているのか分析できる基盤を構築し、費用対効果の高い適切な施策を選択できるようになります。
広告や施策の効果を、単純なクリックや獲得数ではなく、チャネル別の「どんなお客様が獲れて、定着しているか」で評価し直します。無駄打ちが見え、セグメントを絞ったターゲティング配信で、成果の向上と広告費の削減が両立します。
活用ポイント
獲得の「量」ではなく「質」で広告を判断できるようになるため、広告費の議論が投資の議論に変わります。
Material
会員情報・ 購買履歴
広告のチャネル別の獲得データ
WEBサイトやアプリ上の顧客の行動データ
商品マスタ
※上記がすべて揃わなくとも、お手持ちのデータについてご相談ください。
Process & cost
まずは無料の初回分析で、保有データの粒度・状況を確認し、可能な分析範囲をご提示します。 そのうえで、分析の範囲・期間・費用をお見積もりいたします。
Results
売上予測モデルを誤差3%以内で構築誤差3%以内の予測モデルを構築し、顧客データから事業全体の経営戦略の設計に寄与。
セグメント別に広告配信最適化セグメント別に広告配信を最適化し、広告コストを4割削減しながら成果を1.2倍を達成。
セグメント別にクーポン配信最適化セグメンテーションに基づくクーポン配信を設計・実行し、ROAS800%超を実現。
FAQ
大丈夫です。蓄積しているデータを踏まえ、適切なBI/MA環境の導入からご支援します。環境構築と分析を分けずに進められるのがGeneの強みです。
もちろんです。貴社で蓄積しているデータを整理させていただいたうえで、どのような形で分析するかの方向性を提示し、分析自体もGeneが行います。
分析から実行まで一気貫通で行います。データの分析は、は精度の高い施策を企画し、実行するためのものです。Geneは事業に伴走し、短期だけでなく長期的に事業が成長することにコミットするまでを大切にしています。
データの整備状況により変わります。無料の初回分析で保有データを確認のうえ、分析計画と期間・費用感をご提示します。
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