企業は顧客データをどのように管理するのか（データ分析を通じて顧客管理をどのように改善するのか）

データ分析を通じて顧客管理を改善するには？

お客様を第一に考え、私たちは顧客価値を最大化しながら顧客基盤に良いサービスを提供したいと考えています。

したがって、新製品を発売するとき、それを再度宣伝したいとき、ビジネスの成長を促進するためにマーケティングを行うためにポリシーやホットなトピックを組み合わせる準備をしているときは、顧客が消費できるようにしたいと願うことになります。

これで、完璧な製品またはマーケティングの発売計画が準備できました。コンテンツ、デザイン、テーマ、行動喚起、チャネル運営のあらゆる側面が完璧で、メッセージは最大 30,000 人の顧客に届きます。 1 日あたり少なくとも 3,000 人の顧客が興味を示したり直接購入したりすることで、コンバージョン率が「10%」に達することを期待しています。

1時間、2時間、1日、2日、3日が経過しましたが、興味を持って会社に連絡をくれた顧客はわずか300人以上でした。

とても残念ですね。さらに、eコマース、小売、直接販売、B2Bのいずれであっても、当社にはマーケティングとデザイン、プロのコピーライティングを行う専任のマーケティングチームがあります。

なぜ？ニュースに対する反応は顧客によって異なるため、価格に敏感な顧客もいれば、新製品に興奮する顧客もいれば、基本的なニーズしか持たない顧客もいます。

すべての顧客グループを招待する必要はありません。半分の労力で 2 倍の結果を達成するには、質の高い顧客の 20% 未満をターゲットにするだけで済みます。

明らかに、これが私たちが顧客管理データ分析を行う理由であり、投資するリソースが適切になるように顧客を理解したいからです。

そのため、当社は簡単に参照できる顧客管理データ分析ソリューションを提供しており、マウスをクリックしてドラッグするだけで顧客管理の基本的なデータ情報を簡単に把握できると同時に、最適な顧客を特定し、顧客管理で最も一般的なRFM顧客価値管理モデルを学習し、顧客離脱や顧客行動分析などの包括的な分析を習得し、さらに顧客管理データ分析の魔法を体験することができます。当社が提供するデータを使用して、顧客管理データ分析テンプレートを独自に作成することもできます。

このプログラムでは、エンタープライズ顧客管理データ分析に関する以下のコンテンツの共有に重点を置きます。

1. 顧客管理データ分析プラットフォームを迅速に構築するにはどうすればよいでしょうか?

2. 事業部門の担当者は、顧客データに基づいて直接顧客の基本データ分析を迅速に完了するにはどうすればよいでしょうか?

3. ビジネス部門の担当者は、顧客データに基づいて最適な顧客を迅速に特定するにはどうすればよいでしょうか?

4. ビジネス リーダーは、顧客データに基づいてアドホック データ分析を迅速に完了するにはどうすればよいでしょうか。

5. チームのコラボレーションとエンタープライズ顧客管理データ分析結果の共有を可能にするにはどうすればよいでしょうか?

1. 顧客管理データ分析プラットフォームを迅速に構築するにはどうすればよいでしょうか?

この作業部分は、企業の IT 部門の予備的なデータ準備作業に属します。 IT 部門は、データ接続テストが成功することを保証するため、FineBI のデータ構成 - データ接続管理で新しいデータ接続を作成する必要があります。次に、顧客管理ビジネス パッケージを追加し、関連するデータ テーブルを追加して、テーブル間の関係を確立します (FineIndex タイプのビジネス パッケージの場合は、FineIndex データを更新する必要があります)。対応するデータ権限を割り当てた後、ユーザーはブラウザのフロントエンドで直接、これらの顧客管理データの即時の多次元探索と分析を実行できます。

このソリューションを例にとると、上図に示すように、顧客管理業務パッケージでさらに処理して得られた顧客基本情報テーブル、消費記録テーブル、消費製品情報テーブル、顧客レベルテーブル（会員レベル）、RFM取引詳細テーブルを追加し、ディメンションテーブルとファクトテーブル間のデータ関連付け関係を確立します。

最後に、データ構成 - 権限構成管理インターフェースで、確立された顧客管理ビジネス パッケージの権限をビジネス部門の関連担当者に割り当て、対応する権限担当者を管理システム - ユーザー管理の BI 編集ユーザーの権限リストに追加します。

2. 事業部門の担当者は、顧客データに基づいて直接顧客の基本データ分析を迅速に完了するにはどうすればよいでしょうか?

基盤となるデータ インフラストラクチャが構築されたら、データ権限が割り当てられたアカウントを使用してプラットフォームにログインし、基本的なデータ分析用の新しいダッシュボードをすばやく作成できます。

顧客基本情報を例にとると、ここでの顧客はC小売顧客情報になります。他の業界の顧客基本データ情報についても同様です。右下隅の詳細表は、基本的な情報分析を行うときに通常使用する、最も伝統的で使い慣れたレポート表示です。まず、詳細な表を通じて顧客の基本属性を引き出し、次に、年齢、性別、職業、出身地など、より関心の高い顧客の特定の属性をさらに配分、構成、比較して、顧客グループの基本属性の全体像を把握することができます。

また、重要な顧客と重要でない顧客の分布や構成など、クライアントの現在の顧客関係も調査したいと考えています。一般的に、顧客にラベルを付けることによって、重要な顧客と重要でない顧客を定義できます。例えば金融機関であれば、出資総額が1,000万を超えるお客さまを重要なお客さまと位置付け、より一層の配慮をしていきます。

3. ビジネス部門の担当者は、顧客データに基づいて最適な顧客を迅速に特定するにはどうすればよいでしょうか?

a.顧客行動分析

顧客の日々の買い物行動データから、好みの店舗スタイル、好みの時間、好みのカテゴリー、好みのブランド、好みの場所をさらに調査し、購入やマーケティングの際に最適なリソース配分を行うことができます。同様に、他の企業も、ビジネス活動を頻繁に行う顧客の嗜好を分析し、そのような顧客に対してターゲットを絞ったマーケティングや運用施策を実施することができます。

b.顧客価値分析（RFM顧客価値モデル）

FineBI はさまざまなビジネス分析モデルをサポートしています。これは、顧客管理における最も古典的な RFM 顧客価値モデルです。これは、顧客維持分析、顧客離脱分析、主要価値分析、顧客行動分析を包括的に応用したものです。 RFM モデルを使用して顧客をセグメント化することで、多くの視覚的なデータ分析テンプレートを開発し、従来のダッシュボードを通じて RFM モデルの特定のアプリケーションを簡単に分析できます。

1. 長方形ツリー図 - 顧客価値分類: RFM モデル全体の中核です。 8つの顧客グループの数と割合を直感的に表示します。他のコンポーネントにリンクして、特定の顧客グループの状況を表示できます。

2. 試験管ダッシュボード - 顧客タイプの数:各顧客タイプの具体的な数を表示します

3. 円グラフ - 取引金額の構成:各顧客グループの価値貢献が最も重要であるため、さまざまなグループの取引金額の割合を調べることで、どのグループの貢献価値が高く、私たちにとってより価値があるかがわかります。

4. ドットチャート - MF-R 分布:横軸は F 取引頻度、縦軸は M 取引金額、ドットサイズは R 最終取引間隔です。 MF 分布により、顧客の購買力の分布を視覚的に確認し、R のサイズを通じてどの顧客がより忠実であるかを特定できます。

5. ドットチャート - RF-M 分布:横軸は F 取引頻度、縦軸は R 最終取引間隔、ドットサイズは M 取引金額です。 RF配信により、顧客の消費の変化を視覚的に確認し、Mのサイズを通じてどの顧客を取り戻すのがより必要かを判断できます。

6. ドットチャート - MR-F 分布:横軸は M 取引金額、縦軸は R 最終取引間隔、ドットサイズは F 取引頻度です。 MR ディストリビューションを通じて、顧客の消費潜在力を直感的に把握し、F のサイズを通じてより価値の高い顧客を発見することができます。

7. グループ テーブル - 取引の詳細:各顧客タイプごとに顧客取引の詳細を表示します。

このダッシュボードを使用すると、重要な顧客グループを迅速にターゲットにし、その特定の特性とリストを決定できます。最後に、この分析の結果に基づいて、的を絞ったビジネス上の意思決定を行います。

RFM モデルの詳細な紹介については、こちらの記事を参照してください: 「RFM 顧客価値分析モデルの構築方法をわかりやすく解説」

4. ビジネス リーダーは、顧客データに基づいてアドホック データ分析を迅速に完了するにはどうすればよいでしょうか。

FineBI の最大の特徴は、上記で紹介した企業で一般的に利用されている顧客管理データ分析に加え、ビジネス担当者や企業リーダーの突発的なデータ分析ニーズにもいつでも応えられることです。簡単なドラッグ アンド ドロップ操作により、豊富で多様なデータ分析統計結果を生成できます。

ドラッグ＆ドロップするだけですぐに可視化が完了し、素早い分析が可能になることがわかります。

5. チームのコラボレーションとエンタープライズ顧客管理データ分析結果の共有を可能にするにはどうすればよいでしょうか?

企業のさまざまなタスクは主に、部門やチーム間の分業とコラボレーションによって完了しますが、そのためには相互の良好なコミュニケーションと協力が必要です。では、FineBI はどのようにして企業のチームコラボレーションと顧客管理データ分析結果の共有を実現するのでしょうか?

前述の RFM モデル分析を例にとると、FineBI では、関係する部門や指定された担当者と簡単に共有できます。

たとえば、営業リーダーと共有したい場合は、FineBI ダッシュボードで、準備した RFM モデル分析テンプレートを該当する営業部門の営業リーダーに共有するをクリックし、「OK」をクリックします。このようにして、対応する Lisa はログイン後にテンプレートを完全に使用できるようになります。

上記の顧客管理に関する分析は、BI ツールを通じて分析する方法を説明するための例にすぎません。具体的な操作をお試しいただけます。