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販売促進

購入者を活用した消費者嗜好分析による販促プラン策定

 通販企業A社様の販促プラン策定において、GISと購入者データから消費者嗜好を分析し販促プランを策定したことで獲得顧客数の大幅UPを実現

①背景

  A社様では新規顧客開拓のために無宛名DMを広域に配布している。無店舗展開のため、集客エリアは全国が対象となるが、販促費の予算上、全国に配布することは出来ないので、現状は「東京都」「神奈川県」など行政界で販促エリアを選定している。

 また、販促の訴求内容も画一的なものであり消費者嗜好にマッチしたものではないため、販促エリアと訴求内容の大幅な見直しをする必要があった。

現状と課題・要望

  • 行政界単位で販促エリアを選定するのではなく、消費者の嗜好性を分析して、全国で需要が高いエリアに優先的に販促を実施したい。
  • 画一的な販促ツールを活用するのではなく、消費者嗜好にマッチした販促ツールを消費者に届けたい。

課題解決のための機能・内容

  • 購入者リストと居住者プロファイリングデータからライフスタイルと消費者嗜好の因果関係を把握
  • 消費者嗜好度合いを指標化
  • 消費嗜好を地図上に可視化して販促エリアの選定

②ライフスタイルと消費者嗜好の因果関係を把握

 A社様の購入者リストを地図上に可視化して居住者プロファイリングデータと掛けあわせます。

【1.居住者プロファイリングデータと購入者リストを掛け合わせる】

居住者プロファイリングデータと購入者リストを地図上に可視化

 居住者プロファイリングデータと商品カテゴリー別の購入者リストを掛け合わせます。

【補足】居住者プロファイリングデータとは?

クラスターネーミングと解釈

 補足:居住者プロファイリングデータとは、その場所に住む方や住宅等の所有形態の特徴ごとによく似たカテゴリーに細かく30分類されたデータです。

【2.クラスター別に購入者率を算出】

クラスター別 購入者率

 居住者プロファイリングデータのクラスター(ライフスタイル)別に購入者数と人口(もしくは世帯数)を集計。購入者数÷人口でクラスターごとに購入率を算出します。

 購入率の高いクラスターは商品カテゴリーの需要が高いと考えられます。このようにライフスタイルと消費者嗜好の因果関係を導き出します。

③消費者嗜好を考慮した販促プランの策定

 商品カテゴリー別の嗜好性をエリア別に算出して、消費者嗜好にマッチした販促プランを策定します。

消費者嗜好が強いエリアを優先的に販促を実施

嗜好性MAP 例)ブランデー・ウィスキー購入者index

 今までは画一的な販促ツールを地域ごとに配布していたが、商品カテゴリー別に嗜好性が高いエリアを優先的に販促を実施しました。また、販促ツールも商品カテゴリー別に作成して訴求力を向上させた。

導入効果

  • 商品カテゴリー別に販促ツールを作成することで、消費者にマッチした訴求が出来るようになった。
  • 消費者嗜好性が高いエリアに販促を実施することで従来よりもレスポンス率が向上した結果、少ないコストで従来と同等の新規顧客を開拓出来た。

マーケティング立案から分析業務の支援など、様々なマーケティングソリューションを提供しています

 技研商事インターナショナルでは、システム、データの販売、分析業務の受託を行っています。消費者嗜好分析におけるマーケティングに限らず、分析業務の課題は、当社へご相談ください。

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