現代マーケティング

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顧客プロファイル分析

デシル分析購買履歴データをもとに全顧客の購入金額を高い順に 10 等分して、各ランク（デシル 1 ～ 10 ）の購入比率や売上高構成比を算出する分析方法。

ランク 売上高構成比1 0.55

2 0.21

3 0.12

4 0.9

5 …

6 …

7 …

8 …

9 …

10 …

RFM 分析F: 購買頻度 M: 購買金額

R: 直近購入から現在までの期間（月）0~6 7~12 13~18 19~24 25~

1 ５０ドル未満初回購入者 ターゲット設定の価値の低い

層1 ５０ドル以上2 ５０ドル未満

初期リピート購入者 コア以外からの離脱

2 ５０ドル以上3 ５０ドル未満3 ５０ドル以上4 １００ドル未

満

コア（高価値）顧客 コアからの離脱

4 １００ドル以上

5+ １５０ドル未満

5+ １５０ドル以上

RFM 分析（顧客維持率）

直近購入から現在までの期間

0~6 7~12 13~18 19~24 25~

１回購入、５０ドル未満 0.05 0.035 0.015 0.01 0.005

１回購入、５０ドル以上 0.06 0.040 0.025 0.01 0.005

２回購入、５０ドル未満 0.08 0.065 0.035 0.02 0.010

２回購入、５０ドル以上 0.10 0.080 0.050 0.03 0.015

　３回購入以上 0.15 0.100 0.080 0.05 0.020

その他の顧客プロファイル分析• 顧客ベース分析

• デモグラフィック分析

顧客資産

顧客生涯価値と顧客資産• 顧客生涯価値

• 顧客資産

新規顧客にかかるコストと収益

　 P (a)　=　A(1- e )a- ga

Q　=　P (a)M　- 　aa

新規顧客の獲得率

潜在顧客１人あたりの初年度の利益

a: 獲得費用M: 新規顧客からの初年度のマージン

既存顧客にかかるコストと収益

　 P (r)　=　R(1- e )r- hr

R =　P (r) N-P (r)

ry　 r

y

r

既存顧客の維持率

既存顧客１人あたりからの y 年目の利益

r: 維持費用N: 既存顧客からの年間マージン

カスタマー・エクイティの計算

CE(a,r)　=　Q　+　P (a)(1+d)

Ra

y=1

∞

y

y

カスタマー・エクイティ

インターネットを利用したマーケティング手法

インターネットの影響

新しいマーケティングの動向• カスタマイゼーション

　消費者一人ひとりに対し異なった製品、プロモーション、価格等を提供する。

• パーソナライゼーション　消費者の嗜好や特性に合わせて情報をカスタマイズ

し、インターネットを通じて提供する。

• リコメンデーション　消費者の観点から見て、その消費者が買いたいと思

われるのを推奨する。

データベースマーケティングの今後

データベース・マーケティングの課題

• 過剰な情報収集。

• 顧客データベースから有用な知見と知識の抽出。

• 収益性の問題

ベイズ的アプローチの有用性• ベイズ定理

• ベイズの統計的推論

• ベイズ統計のマーケティングへの活用