MAを活用し、One to Oneのコミュニケーションに取り組んでいる

一人一人に対して適切なコミュニケーションは「まだまだ出来ていない」と話しながらも、店舗購買データ、EC購買データ、会員属性データを統合的に分析し、MAでOne to Oneのコミュニケーションに取り組んでいるという。 　

LTVに効果的だった3つの施策を紹介。「効果の可視化」が重要

西岡氏は、「LTVに効果的なことは何かを可視化することが重要」だと話す。 ■ ［LTVに効果的な施策(1)］ メディアごとに可視化

LTVへの貢献度をメディアごとに可視化。赤は貢献度が低く、青は貢献度が高いメディア

初回にどの購入メディアから入ってきた顧客が、最終的にLTVが最大化されたかを可視化。一部マスキングしているが、そのデータが以下だ。可視化してみて、オーガニック広告経由ではLTVが稼ぎにくいが、アプリやメール経由ではLTVが高くなることがわかった。

┌────────── どの初回購入メディアが、LTVを最大化させているかが把握できると、メディアに投下する経費のアロケーションを算出しやすくなりますし、自信を持ってメディアを伸ばしていけます（西岡氏） └────────── ■ ［LTVに効果的な施策(2)］ アイテムごとに可視化

LTVへの貢献度が高いアイテムを可視化

主力アイテムごとに、どの会員ランクのお客様の購買が多いのか、件数・点数を調査し、さらにその商品を購入したお客様はLTVが高いのか低いのかを可視化した。そのデータが以下だ。

先ほどのメディアと、LTVの貢献度が高いアイテムの結果を掛け合わせてお客様にご案内することで、LTVを最大化し、ユーザーの心を動かすコミュニケーションに活かしているという。さらに、LTVに影響のある商品を深掘りし、どういった色を併売して購入しているのか可視化し、クリエイティブや配信に活用している。 ┌────────── メディア×アイテム×カラーやサイズでLTVに貢献しているパターンをつくり、それをお客様に配信し、A/Bテストをしながら、LTVを最大化出来るように取り組んでいます（西岡氏） └────────── ■ ［LTVに効果的な施策(3)］ 返品の送料無料サービス