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。