現役マーケティングコンサルタントのつぶやき_顧客クラスター分析に使う情報（顧客分類その2）

顧客をクラスター分析して、そのクラスターに合った情報提供をしましょう。

前回は顧客クラスターについての解説をいたしました。

顧客クラスターというのは、簡単に言いますと、似た顧客のグループ分けをすることです。

通常であれば、顧客の趣味や嗜好、年収や家族構成、職業などなどのデータでクラスター分析をします。

しかし、顧客のプライバシーに関わる情報を得ることは通常では無理です。

例えば、クレジットなど信用に関わるサービスの場合は、可能でしょうが、通常の商品やサービスを販売している場合は、ほぼ不可能です。

しかしながら、顧客のプライバシーに関わる情報を得たいと考える会社もありました。

「商品を販売するためには、まず顧客のことを知ること。」
これは、正論です。

しかし、これまで顧客との関係性を構築できてないのに、
いきなり、「あなたの年収は？」と聞かれても、
答えるわけがありませんね。

つまり、まずは顧客との関係性を構築することから
徐々に始めて、少しずつ信頼性を獲得するしかないのです。

いくら、信頼性を得ても、やはりプライバシー情報は得るのは難しいでしょう。

そこで、クラスター分析をするためには、必ず得られる情報を使って行います。

それは、顧客の購買記録です。
最初に、いつ、どの媒体に反応して見込み客になったのか？
そして、いつ、どの内容のフォローに反応して新規顧客になったのか？

最初に買った商品は何か？
次にいつ何の商品を買ったのか？

などなど、通常でも得られる情報は山ほどあります。

これらの情報を分析して、顧客クラスターに分けます。
前回も解説した通り、出来るだけワンツーワンに近づけるためにクラスターを確定します。

そして、そのクラスターの特性を見極め、その特性にあったフォローを計画し、実行します。

それにより、顧客との関係性が徐々に構築されていくのです。

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