カスタマーリングス

可能です。
複数の件名による開封のサンプリングテストや経過期間などのシナリオのテスト、
同一セグメントへのクリエイティブ評価など行えます。

カート情報をAPIでつなぐことにより、カートに入れた商品の状態を数分単位で同期をとり、
一定時間たってカートに残ったままの場合、自動リマインドします。

URL単位でアクセスしたページをもとに対象顧客を抽出します。
ドメイン一致で対象サイトをカテゴライズすることで製品別、部門別で見込み顧客を捉えます。

可能です。
メルマガの開封、クリック、CVなどを対象の条件として抽出可能です。

可能です。
設定したシナリオが複数該当するユーザーに対し、1日○○通までの配信と指定することで優先した施策から実施できます。

可能です。
最終購入日を顧客ごとに計算することで直近の経過日数を試算、セグメンテーションします。

可能です。
DMを送りたいユーザーにフラグを設け、指定の顧客にSMSを配信するシナリオを設計できます。

可能です。
併売や連続購入といったアルゴリズム型のレコメンドと関連商品を指定したルール型のレコメンドをシステム内で演算します。
もちろんすでに購入している商品を除いて訴求したい場合も簡単に制御できます。

はい、可能です。
複数ブランドの顧客を統合することで、1顧客と各ブランドの接点を把握。
Aブランドを購入した方にはBブランドの商品を提案するといった購買履歴ベースのシナリオが設定出来ます。

広告配信機能をもつDMPと連携することにより可能です。
初回購入者を抽出し、広告配信DBに顧客情報を受け渡すことで精度の高い広告施策を支援します。
現状ではYahoo!DMPやRightSegmentと連携しています。

可能です。
10日後の顧客を自動で抽出し、メールにWebアンケートをリンクして配信します。

可能です。
電話対応履歴をベースにセグメント設計～SMSを一貫して同じ管理画面内で構築可能です。

可能です。
リピーター全体が2回目によく購入する商品、または初回で購入した商品に関連の強い商品を人ごとに分析して
メールに差し込むことが、今あるデータを使ってできます。

可能です。
起点日は自由に指定することができますので、取り込んだ販売実績の出荷日または到着予定日を起点に現在、何日経過しているかを演算。
指定の日数が経過した顧客へ自動的にステップメール配信。配信後は何本目のステップが最も効果的かをグラフにて確認できます。

はい、可能です。
販売実績と商品マスタを連携することで、値引き率を演算。値引き率によってPB判定された顧客に適切なコンテンツを送ることができます。

可能です。
誕生日の○○日前に送るパターンと当月誕生日の顧客へ毎月1日に送るパターンをどちらもご提案できます。

はい、可能です。
ポイントの残数、または最終利用日からの経過期間に応じてリマインド。顧客の状態に合わせて送付するクーポンを自動で差し込むこともできます。

可能です。
一例ですと、毎月月末時点での会員ランクを記録し、ランクが変動した方にグリーティングメールを出すようなことが自動化できます。

はい、できます。
お持ちの顧客属性を利用して、性別・年代／エリア／新規・リピーター・離反などに応じて配信可能です。

可能です。
起点日は自由に指定することができますので、取り込んだ販売実績の出荷日または到着予定日を起点に現在、何日経過しているかを演算。
指定の日数が経過した顧客へ自動的にステップメール配信。配信後は何本目のステップが最も効果的かをグラフにて確認できます。

はい、可能です。
販売実績と商品マスタを連携することで、値引き率を演算。値引き率によってＰＢ判定された顧客に適切なコンテンツを送ることができます。

可能です。
誕生日の○○日前に送るパターンと当月誕生日の顧客への毎月1日に送るパターンをどちらもご提案できます。

はい、できます。
ポイントの残数、または最終利用日からの経過期間に応じてリマインド。顧客の状態に合わせて送付するクーポンを自動で差し込むこともできます。

可能です。
一例ですと、毎月月末時点での顧客ランクを記録し、ランクが変動した方にグリーティングメールを出すようなことが自動化できます。

はい、できます。
お持ちの顧客属性を利用して、性別・年代/エリア/新規・リピーター・離反などに応じて配信可能です。

可能です。
定めたランクごとに同一のメール配信結果に差がでているか、などをABテスト比較できます。

可能です。
ステップメール経由で入口商品から指定商品に引きあがった場合に、メール配信後からの何日目が最も多いのかなどの指標を
グラフでモニタリングできます。

顧客に紐づいた情報が見ることが出来ます。
例えば、HTMLメールであれば開封、CTR、反応ユーザーの特定やよく見られている箇所、メール単位での売上などを一覧の表で集計できます。

可能です。
休止、再開期間を活用して、休止した期間を除くか、含めるかを指定した上での顧客数や期間を分析できます。

キャンペーン実施期間と、実施前の顧客数、金額、オーダー数を指定して増減や反応の良いセグメントを抽出することが可能です。

実績はございます。
楽天などのモールデータについても顧客や明細を特定する主キーがあれば統合し、分析をしている例がございます。

はい、できます。
購入時のチャネルを媒体、広告コードなどで分類することができれば、初回購入チャネルごとの獲得単価や継続率を集計することができます。

可能です。
同時購入、同顧客購入に時系列を加味した軸で商品の買い合わせを分析できます。

できます。
顧客ごとの明細から初回購入レコードを計算する機能がありますので、初回購入商品のみを指定して集計するなどができます。

可能です。
月や年単位で売れ筋をランキング形式にしてモニタリングできます。その月によく売れている商品の過去の売れ行きを振り返ることも簡単にできます。

可能です。
指定商品および商品カテゴリが全体の何割を占めているか、グラフやパレード図にてアウトプットできます。

可能です。
展開している入口商品ごとに何日目までの引き上りがピークなのかをモニタリングできます。

把握できます。
リピーターや優良客がどのような商品の買い方をしているか、商品の購入パターンを分析できます。
現在の優良客が1年前にはどのような顧客だったかを振り返ることも。

可能です。
購入時期や施策ごとにどのくらいの流入、継続があるかを分析できます。
実施時期からの経過期間における残存数、率をみることも軸を切り替えるだけで行えます。

可能です。
ロイヤリティの高い顧客と低い顧客とでRFMなどのスコアにどのような差があるかを分析することができます。

可能です。
RFMを任意のスコアレンジで設定しておくことで、ワンクリックでRFM表を作成。
RFM表には顧客数、客単価、合計の売上などを計算させ、指定の年月からの増減を出すこともできます。

はい、できます。
販売実績の購入日、購入時間をもとに平均購入間隔や最頻購入時間をシステム内で演算することができます。
演算結果は顧客の属性として残しておくことができますので、顧客管理画面から日々モニタリングが可能です。

見ることが出来ます。
特定のセグメントに属する顧客のペルソナをはかることができます。
店舗のデータがウェブと紐づくことができれば、各チャネルの販売履歴が存在する顧客をセグメンテーションして
全体と比較した属性値の偏りをみることができます。

はい、みれます。
ご用意いただくデータの販売実績の数量、単価をもとに合計金額、回数、客単価などを演算できます。

グラフや表で集計が可能です。
指定商品の購入回数や定期購入有無などを条件に人数をカウントできます。