名寄せで顧客の購買動向がくっきり。データベースの構築

通信販売、Eコマースのビジネスモデルは、はじめての通信販売＆Eコマースの7.戦略で述べたいように、新規を獲得し、リピーターに育成します。８対２の法則で、売上の８割を稼いでくれるリピーター・ファンをたくさん作るためです。

そのために、8.CRMという取り組みをします。

では、顧客を管理しようとしようと考えると、一つ行き詰ることが出てきます。

いま蓄積されているデータベースには、本当に顧客一人一人のデータが蓄積されているのでしょうか？

だいたい顧客データはぐちゃぐちゃです。

顧客データは、お客様のライフステージの変化などによって、様々に変化します。本来一人として管理しているはずのデータも、変化に対応できないことがあります。

顧客一人が、データベースで複数人いたとすると、新規、リピーターをもとにした施策が、誤って使われてしまいます。これでは、お金がいくらあっても足りません。

そこで、一人の顧客がバラバラになっているを防ぎ、一つにしていくのが名寄せです。

名寄せは、郵便貯金の一人１千万円までの制限、マネーロンダリングを防ぐために金融機関、カタログ配布コストを削減するために千趣会やニッセンなどのカタログ通販が使っています。

名寄せは、獲得した顧客データを他の顧客データに照らし合わせます。

まず最初に、獲得した顧客データをクレンジングします。このクレンジングが大事です。入力されたデータが綺麗でないと、照らし合わせがうまくいかないからです。なるべく入力時点で綺麗にしてください。綺麗ではないデータは、いくらばんばっても、後工程で綺麗にするのは難しいためです。

• 英数字・記号は、全角・半角を統一
• カナは、全角・半角を統一
• 英数字は、大文字・小文字を統一。
• 齋は斉、龍は竜、旧漢字を新漢字に、誤りやすい漢字は変換。などなど

強力なクレンジング機能を持つソフトウェアであれば、住所情報を丁目・番地まで綺麗にしてくれます。

次に、お客様の個人情報の変化にあわせて、顧客データを照らし合わせます。照らしあわしのパターンは、以下のとおりライフステージなどの変化を元に、パターンを調べます。

• ケータイの電話番号は、よくかわります。
• ケータイのメールアドレスは。よくかわります。
• 引越しによって、固定電話番号と住所は変わります。
• 結婚によって、女性の姓と固定電話番号と住所は変わります。などなど

上記を見て分かるとおり、結婚の場合がもっとも厳しいです。

パターンは、一致・不一致だけでなく、グレーゾーンを設定します。グレーゾーンは、人の目で検査して定めます。

これにより顧客データが綺麗になります。新規・リピータの判定が正確になり、８階２の法則とCRMにしたがって施策がうてるようになります。
また、カタログやDM配布をする場合、二重送付や未着などによる損害が減らせます。

長年取り組んでいるので、得意分野だったりします。お金かけれず、パフォーマンスを出し、運用面など悩みも尽きませんが。