CRM・顧客管理データ関連

MindPick(マインドピック)で始める顧客情報データマイニング

データマイニング とは企業内外で収集された膨大なデータの中から意味のあるパターンやルールを導き出しマーケティング活動を支援する手法です。

人間が取り扱えないほど膨大なデータから意味ある知見を見出す データマイニング

昨今の技術革新により人間が取り扱えないほど膨大なデータの中からユーザーにとって有用な情報を導き出す手法が開発されてきました。

どの地域で何の商品が売れているかという数値を推定・把握する仮説検証や、ビジネス状況を定式化し将来の売り上げを予測するといった使い方が提案されています。

データマイニング の有名な手法にアソシエーションルール策定があります。

同時に買われている商品群を特定し クロスセル に活用する方法です。

また、属性情報や購買金額、最新購買日・購買頻度・購買金額などから、似たような行動パターンを持つ人たちをグループ化し、最適な施策を打つことを目指す クラスター分析 という手法もあります。

検索やSNSの履歴を駆使して、自動的に クラスター分析 を実施できる

一般的な アクセス解析ツール では誰が何を閲覧したかという情報が十分に取得できません。

一方で、大企業でなければ、自社の購買データから統計処理ができるほど多くのユーザー情報を蓄積するのが難しいのが現状です。

そこで、サードパーティーデータを活用したユーザーインサイト分析ツールによって顧客 クラスター分析 を実現する方法が考えられています。

 

ユーザーインサイト分析ツールMindPickでは、検索履歴やQ&Aサイトの質問などを組み合わせて、似たような興味・関心を抱いているユーザー層をクラスターに分類する機能を提供しています。

例えば、「ペット」に興味のあるユーザーのうち、「犬」「猫」「うさぎ」といった動物に興味のあるクラスターと「賃貸・アパート」「新築一戸建て」に関心の強いクラスターが特定されました。

それぞれのユーザー属性を見てみると、動物に関心を寄せているのが40代50代だったのに対し、住まいに興味を抱いているのは20代30代男性という違いが確認されます。単にペットというだけではなく、 クラスター分析 を通して属性や興味の違いが理解できるので、それぞれのユーザー層に最適なキャンペーンが立案できるようになるでしょう。

まとめ

データマイニング は、一見して意味があるとは思えないような膨大なデータの中から新しい知識を発見する手法です。

ユーザーインサイト分析ツールでは、自社だけでは収集できないような膨大な情報を活用し、似た性質を持ったユーザーを一つのまとまりとして特定する機能が提供されています。

ユーザー属性に合致したマーケティング施策が打てるので、効果的なキャンペーン立案が期待されます。

 


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