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通販会社K社

顧客一人ひとりの好みを知り、反応するDMを送りたい

顧客データと独自データベースで顧客の嗜好性を見抜く!DMの出し分けでレスポンス率が2倍に

通販会社K社さまでは、顧客に響くDM施策について検討していました。

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課題のポイント

  • DMは顧客一人ひとりの手元に届くコミュニケーションツールだが、顧客の嗜好性が分からない
  • 顧客の好みに寄り添ったコミュニケーションをして、DMのレスポンス率を上げたい
  • 顧客との関係性を深めたい

アンケートで浮き彫りになった顧客の多様な受け止め方

通販会社K社では長年、お薦め商品をご案内するキャンペーンDMを顧客へ発送していました。しかし、全ての顧客に同じデザインのDMを送っており、年々レスポンス率が下がっていることが大きな課題になっていました。

そこで、特定商品の購入者に対して顧客理解を深めるためのアンケートを実施したところ、同じ商品を購入している顧客でも商品について全く違う受け止め方をしていたり、購入するモチベーションも多岐にわたっていることが分かりました。

「顧客によってさまざまな意見があり、同じデザインのDMでは一人ひとりのニーズに応えられないと考えられました」(営業推進部 M氏)

どのようにして顧客の個性を把握するか?

アンケートでは調査対象の数百名の個性を伺い知ることができましたが、コストの関係で、数百万人いる顧客全体に対して同じように調査を行うことは不可能です。 そんなとき、トッパンフォームズの担当者から提案を受けたのが「Ugocus Engine/ウゴカス エンジン」という独自の調査済みデータベースの活用でした。

Ugocus Engine」は、約10,000名のモニターを調査して、デザインやフォント、表現の好みと価値観やライフスタイルなどを組み合わせた膨大なデータベースを基にした、嗜好性ソリューションです。

Ugocus Engineを用いて自社顧客のペルソナ分類を行い顧客の個性を予測できるとのことで、調査の手間も省けることや、今までにない視点で顧客理解ができるところに魅力を感じました」(M氏)

アンケート分析とUgocus Enginieを組み合わせた顧客ペルソナ分類の実施

アンケート分析による商品に対する反応・購入動機とUgocus Engineによるクリエイティブ嗜好性を組み合わせた結果、K社の顧客を詳細にペルソナ分類することができました。 その中から少しずつ分類を統合して、最終的に4パターンのDMを作成して顧客に出し分けることになりました。

ABテストの結果、レスポンスは大幅向上

初めての試みだったこともあり、効果検証のために従来型のDMを送付するグループと、ペルソナに合わせてDMを出し分けるグループの2つに分けてABテストを実施しました。

「デザイン案では、同じ商品のDMとは思えないほどのデザイン性、キャッチコピーのバリエーションがあるご提案をいただき、DMの効果に期待が持てました。DMの出し分けを実施した結果、従来型のものに比べてレスポンス率が2倍以上となり、デザインの違いでここまで差があるのかと驚きました。パーソナライズの大切さを実感しました。」(M氏)

1施策で終わらないペルソナ分類の活用

今回は一部商品の購買を促す訴求ということで実施したクリエイティブ最適化でしたが、その過程で全顧客に付与した価値観や嗜好性のペルソナは今後の施策にも非常に役立ちます。また、今回のペルソナを活用した会社全体での顧客コミュニケーションの向上にも期待しています。

今後もK社では、ターゲット分析からクリエイティブ、さらにはDM形態まで、さまざまなDMのノウハウがあるトッパンフォームズと連携していきます。

解決のポイント

  • 調査データを全顧客に広げて顧客のペルソナを分類することで顧客理解が深まった
  • 調査済みデータを活用し迅速に顧客分類が進み、予算に合わせて無理なくペルソナ分類を活用できた
  • パーソナライズを実現し、レスポンス率が向上した

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