足あとが示す「買いたいタイミング」

株式会社ALBERTが、顧客の行動履歴を時間軸で分析することで“買いたくなるタイミングを予測する”サービスの提供を開始している。

同サービスは、「顧客」と「商品・情報」との最適な組み合わせに、加えて、最適な「タイミング」を見計らって、サイトの商品レコメンデーションや、コールセンターでのアウトバウンド、販促メールの送信などを実施し、ECサイトやコールセンターの支援を行うというもの。

ちなみに、レコメンデーションとは、対象者にとって価値があると思われるコンテンツ（商品や情報）をより個別的に提示すること。

具体的には、過去の購買履歴を時間軸で分析することで、それぞれのセグメントの顧客が、あるイベントに対して、いつアクションを起こしたかというデータから、購買確率の高くなる時期を予測することになる。

今回のケースと似た顧客分析の手法としては、「Recency（リセンシー）：最新購買日」、「Frequency（フリークエンシー）：購買頻度」、「Monetary（マネタリー）：購買金額」、という3つの側面から顧客を分析する「RFM分析」がある。

「Recency（リセンシー）：最新購買日」は、ある顧客が最後に商品を購入した日を判断材料とするもので、最近購入した顧客のほうが何年も前に購入した顧客より良い顧客と考えられる。購入してから時間が経過していないということは、企業や商品についての記憶がしっかりと残っているということで、企業が営業的なアプローチを行う場合、既に記憶に残っていない顧客に対して行うより高い効果が期待できるといわれている。

また、「Frequency（フリークエンシー）：購買頻度」は、顧客がどの程度頻繁に購入してくれたかを判断材料とするもので、頻度が高いほど良い顧客と考えられ、「Monetary（マネタリー）：購買金額」は、顧客の購買金額の合計で、一般的にこの金額が大きいほど良い顧客と考えられる。

購買履歴から判断する場合、商品によっては、消費サイクルは変動するわけで、分析のための履歴収集に要する時間もまた一律にはいかないだろう。常時「買いたくならせる」アクションを続けるコストは、費用対効果の観点からも得策ではない。ここにも「選択と集中」が。



株式会社ALBERT
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