リピート促進が必要な企業様へCRM(LTV最大化)のための施策や統計解析・データ分析手法についてお話できます

エキスパート

氏名:開示前


■私の強みはデータ分析による『LTV最大化』『LPO(LP最適化)』です■
ソーシャルメディアによって企業と消費者との繋がりが容易になった今、顧客への直接的なアプローチだけでなく、継続的なコミュニケーションが重要視されており、その中でデータの獲得・分析といった「ダイレクトマーケティング」の特性が、顧客の価値創造において注目されています。

私は現在の通販業界に携わって9年になります。そこでの経験と、同じくリピート促進が重要となる有店舗における経験が7年あります。その中で培った『3つの強み』をもとに、アドバイスできるものがあると感じております。

『3つの強み』
1.統計解析に基づくデータ分析
せっかく新規で購入されたお客様から「情報をいただいている」のに、利活用が十分にできていない企業様は残念ながらたくさんいらっしゃいます。統計と聞くと、ビッグデータといったワードを想像しますが、統計の元々の意味は「少ないデータから傾向を見る」手法であり、ここから様々な顧客像が見えてきます。弊社では統計解析に基づいたレポーティングを心がけております。

2. 的確なアフターフォローの実施
リピートしてもらったお客様に引き続きサービスを継続してもらうためにはどうすればよいのか?弊社は単品リピート商品の通信販売におけるデータ分析を10年弱行ってまいりました。そのノウハウを活かして、顧客属性ごとに、どういったタイミングで、どのようなアプローチを行えばよいのかをご提案することができます。

3. クライアント様ごとの顧客ポートフォリオを構築
 新客獲得・リピート促進に加え、“休眠顧客の復活”も重要な施策のひとつです。クライアント様ごとに異なる顧客属性において、ムダのない、費用対効果を考えた『優良顧客へのステップ』をご提示します。

扱ってきた媒体も、新規獲得であれば新聞折込やポスティングなどの紙媒体からテレビ・ラジオ媒体、WEB媒体と多岐に渡りますので、気になることがありましたらお気軽にお声がけください。

■その他
いつごろ、何年くらいご経験されましたか?: 2001年頃から現在までのおよそ15年間
どちらでご経験されましたか?: 東愛産業株式会社、有限会社ハッピー・ライフ

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氏名:開示前

有店舗(飲食店・アミューズメント施設)における統計解析に基づく販売分析
無店舗(ECサイト・モール)における統計解析に基づく販売分析
既存顧客の優良顧客化におけるフォロー施策にともなう分析
休眠顧客の復活におけるフォロー施策にともなう分析
新規客獲得における広告分析


職歴

有限会社ハッピー・ライフ

  • 分析提案係・データアナリスト 2008/1 - 現在

謝礼金額の目安

¥30,000 / 1時間

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