ディレクタスはクライアント企業のビジネスモデルや市場環境を深く理解し、最適なCRM戦略を策定するための支援を行います。顧客データの分析から始まり、ターゲットの特定、顧客エンゲージメント向上の施策提案まで一貫したサポートを提供します。
顧客戦略策定
CRMの取り組みにおける顧客戦略の策定をお手伝いします。弊社が考える顧客戦略は、「どのような目的/目標を達成するために」「どのお客様に」「どうなっていただくのか」「そのために何をするのか」という要素で構成されます。
目的・目標の設定：まず最初に取り組みの目的と目標（目的が定量化されたもの）を明確にします。
セグメンテーション／ターゲティング：目的/目標達成のために最適なターゲットセグメントを設定します。
必要に応じて事前に顧客分析を行い、目的/目標達成に繋がるセグメンテーションの軸を検討してターゲットセグメントを設定します。
ターゲットとなる顧客セグメントはID単位で特定できることが好ましいですが、心理的な特徴やパーセプションの共通点を持った仮説的なセグメントとすることもあります。
目指す態度変容／認識変容の設定：目的/目標達成のために、ターゲットとする顧客に「どうなっていただきたいのか」を考えます。
直接的に計測可能な態度変容の場合もあれば、調査でしか把握できない認識変容の場合もあります。
施策方針の策定：ターゲットとする顧客に目指す態度変容や認識変容を促すための施策の方針を策定します。
多くの場合、顧客とのコミュニケーションの方針となります。
カスタマージャーニー分析
カスタマージャーニー分析は、接点を可視化し、顧客体験のプロセスを理解することを目的としています。この分析を基にコミュニケーションシナリオの設計を行います。
分析対象とゴールの設定：分析対象となる顧客セグメントとジャーニーのスタートとゴールを設定します。一連の顧客体験であることもあれば、顧客のロイヤル化プロセスであることもあります。
データ収集：顧客の行動データを様々なチャネルから収集します。これにはウェブサイトの訪問履歴、メールの開封・クリックの履歴などが含まれます。
カスタマージャーニーの分析：顧客の行動を時系列に整理しグルーピングして、どのような経路を辿ってゴールに至る方が多いのかを分析します。
ゴールに到達した顧客の特徴的な行動を検討したり、ゴールに到達しなかった顧客と比較したりすることにより、鍵となるタッチポイントや顧客行動を発見することもできます。
コミュニケーションシナリオ作成
顧客戦略に基づいて顧客とのコミュニケーションの設計図を作成します。どの顧客に、どのようなタイミングで、どのチャネルを通じて、どんなメッセージを送るのかを時系列に整理したものをコミュニケーションシナリオと呼んでいます。
シナリオ全体図の作成：新規顧客からはじまりロイヤルカスタマーにいたる長期的なシナリオと、一連の購買体験や顧客体験に対応する短期的なシナリオを検討し、それを一つの全体図にまとめて表現します。顧客コミュニケーションの全体像を共有し検討を加えるのに役立ちます。
個別シナリオの作成：シナリオ全体図に含まれる一つ一つの具体的なコミュニケーションシナリオを詳細に作成します。それらのシナリオを実現することがマーケティングテクノロジーの目的となります。
顧客分析・AI（機械学習）開発
必要に応じてその他の顧客分析を行います。機械学習を活用した予測分析を行うことも可能です。
顧客分析
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RFM分析：購入履歴を基に顧客をセグメント化
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CLV分析（Customer Lifetime Value）：顧客生涯価値の予測
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コホート分析：同時期に特定の行動を取った顧客グループの行動追跡
マーケティング施策分析
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A/Bテスト：異なる施策の効果比較
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多変量解析：複数の要因が施策に与える影響を分析
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コンバージョン率分析：Eメールや広告、ランディングページの効果測定
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マーケティングファネル分析：各ステージでの離脱率の追跡
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チャネル貢献度分析：異なるマーケティングチャネルの影響を測定
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アトリビューション分析：コンバージョンに至るまでの各チャネルの役割を分析
購買・行動分析
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バスケット分析（アソシエーション分析）：商品間の関連性を分析（例：顧客が一緒に購入する商品）
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パレート分析：売上の多くを占める少数の商品や顧客の特定
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トレンド分析：季節や時間による売上変動の把握
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行動パターン分析：ウェブサイトやアプリの利用動線を解析
顧客満足度分析
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NPS調査（Net Promoter Score）：顧客のロイヤルティを数値化
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VOC分析（Voice of Customer）：顧客の意見やフィードバックの分析
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口コミ分析：レビューサイトのコメント解析
モデリングと予測
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回帰分析：売上や購買の要因を特定し予測
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クラスタリング：顧客や商品を類似性でグループ化
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機械学習モデル：購買予測や離脱率予測
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時系列分析：過去のデータを基にした将来予測
データ可視化・ダッシュボード
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BIツール：データの視覚化とインサイト発見（Tableau、Power BIなど）
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KPIトラッキング：主要指標（KPI）の継続的なモニタリング