RFM分析からAIによるターゲティングへ～休眠復活及び売上最大化の最新成功事例～

本セミナーでは、
通販会社様のマーケティング担当者が日々取り組まれている①既存顧客のロイヤルカスタマー化、②休眠顧客の復活という課題に対して、いますぐに実践できるAIを活用したデータドリブンの施策立案方法をお話いたします。

セミナーのポイントは2つ。
「既存顧客のロイヤルカスタマー化」「休眠顧客の復活」

★ポイント１
＜既存顧客をロイヤルカスタマーに変える＞

どの通販企業様もどうすれば既存顧客がロイヤルカスタマーに成長していくかご興味ないでしょうか？
当社がこれまで現場で実践してきた方法論を、事例をもとにご紹介いたします。

★ポイント２
＜休眠顧客を復活させる＞

広告費を投下して獲得してきた過去の顧客データは貴重な経営資源です。
この貴重な経営資源を活用しない手はありません。
蓄積された過去の顧客データを活用して、もう一度、購入してもらうための具体的な取り組みを、こちらも事例をもとにお話いたします。

休眠顧客の復活は、「コスパが悪い」と考えられているマーケティング担当者も多いと思います。
確かに、休眠理由が千差万別の休眠顧客の中から、“最終購入日からの経過日数”など、特定の分析軸だけで休眠顧客を復活させるのはコスパが悪いです。
しかし、あらゆる角度からの分析軸を組み合わせることで、膨大な休眠顧客の中から「復活しやすい人だけ」を抜き出すことができるです。その結果、コスパのよい休眠顧客の復活が実現できます。

★補足
＜AIを使った、最新の分析方法＞

何かと世間で騒がれているAI。ニュースでも目にしない日はありません。
どのようにAIの技術が業務に活用されているか知ることで、貴社でも同様にAIを使えばすぐに毎日の業務がどんどん効率化される可能性がございます。

例えば、AIを活用することで、DMの送付リストを最適化して抽出することができます。
EX.
「DMを送ったら、反応してくれる人」　「クロスセルが成功しやすい人」　「LTVが高くなる可能性の高い人」
上記のようなDM送付リストが一瞬で抽出できる仕組みをお伝えします。

▼事例のご紹介

具体的な成功事例もご紹介します。

【健康食品会社　A社様】=>対リスト受注率140%
休眠復活のアウトバウンドを劇的に効率化した事例。

【健康食品会社　B社様】
=>離脱しそうな人を60%以上の精度で当てて、継続させた事例

【化粧品通販会社　C社様】
=>アプローチしても買わない顧客をみつけて、20%のコスト削減を実現させた事例

少しでもご興味をお持ちのマーケティング担当者様は奮ってご参加ください！