店舗とEC。2つのデータを統合し
「真の顧客像」を描く

「店舗でよく買うが、ECは未利用」「最近はEC利用が増えた」など、チャネルを横断した分析を実現します。

バラバラなデータの問題点

間違った休眠判定

ECだけで分析すると、実店舗で最近買ったばかりの「超・優良顧客」を、誤って「休眠顧客」と判定してしまうリスクがあります。

RFマトリクスでの統合分析フロー

01

データ統合(名寄せ)

会員ID、メールアドレス、電話番号などをキーにして、POSデータ(CSV)とECデータ(Shopifyなど)を紐付けます。

02

分布の統合可視化

統合された購入履歴をもとに、RFマトリクスを描画。チャネル別の絞り込みも可能です。

03

クロスチャネル施策

「店舗利用者にECクーポンを送る」「EC利用者に店舗取置を案内する」など、相互送客を加速させます。

導入のメリット

LTVの正確な把握

チャネル合算での生涯顧客価値が見える化されます。

機会損失の防止

不適切なDM配信やメール配信を防ぎ、ブランド毀損を防ぎます。

O2O施策の加速

Online to Offline、その逆も。統合データが施策の土台になります。

まずは、あなたのデータで
RFマトリクスを体験してください

GA4またはCSVデータがあれば、すぐに分析を始められます。
データ規模や連携範囲に応じた最適なプランをご提案します。