Question 1

ABテストによるメルマガ効果の最適化は図れますか？

Accepted Answer

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。

Question 2

カートに入っている商品が購入されていない顧客へのフォローメールはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 3

アクセスログデータからサイト訪問ユーザーへのターゲティングメールはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 4

メルマガの開封数の少ない人をDMの対象者として抽出できますか？

Accepted Answer

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。

Question 5

特定の方に一定期間に一定数以上のメルマガがいかないようにできますか？

Accepted Answer

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。

Question 6

前回注文から180日以内に注文のない顧客へ自動配信できますか？

Accepted Answer

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。

Question 7

DM配信ユーザーに、クーポン利用促進案内をSMSで配信できますか？

Accepted Answer

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。

Question 8

メールへの顧客別レコメンド商品情報の自動挿入はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 9

特定ブランドを買った人に、他のブランドメルマガを送れますか？

Accepted Answer

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。

Question 10

2回目購入顧客への引上げのため、初回購入者限定でキャンペンバナー広告をうてますか？

Accepted Answer

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。

Question 11

購入後10日後の顧客に購入理由/使用感アンケートを送付できますか？

Accepted Answer

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。

Question 12

初回電話注文直後に、SMSで注文お礼、キャンペーンの案内をメッセージ配信できますか？

Accepted Answer

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。

Question 13

2回目に購入しやすい商品のレコメンドメルマガを配信できますか？

Accepted Answer

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。

Question 14

出荷日起点のステップメールはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 15

プロパー（定価購入）客とバーゲン（値引き購入）客ごとに施策を変えたいのですが？

Accepted Answer

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。

Question 16

誕生日30日前の会員に誕生日クーポンを送りたいのですが？

Accepted Answer

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。

Question 17

残ポイント/有効期限のお知らせはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 18

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。

Accepted Answer

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。

Question 19

ユーザー属性ごとにメールの出し分けはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 20

出荷日起点のステップメールはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 21

プロパー（定価購入）客とバーゲン（値引き購入）客ごとに施策を変えたいのですが？

Accepted Answer

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。

Question 22

誕生日30日前の会員に誕生日クーポンを送りたいのですが？

Accepted Answer

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。

Question 23

残ポイント/有効期限のお知らせはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 24

ランクアップ/ダウンした顧客への施策はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 25

ユーザー属性ごとにメールの出しわけはできますか？

Accepted Answer

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。

Question 26

顧客ランク別のキャンペーン反応分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 27

ステップメールによる引上げ状況をみれますか？

Accepted Answer

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。

Question 28

メルマガの分析はどのようなことができますか？

Accepted Answer

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。

Question 29

休止期間を考慮した定期購入商品のLTVを計算できますか？

Accepted Answer

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。

Question 30

キャンペーン反応分析はどのようにできますか？

Accepted Answer

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。

Question 31

複数店舗、モール店ごとの分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 32

流入チャネル別分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 33

同時購入されやすい、セット販売しやすい商品を把握できますか？

Accepted Answer

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。

Question 34

初回購入商品の分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 35

顧客属性やシーズン別での売れ筋商品分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 36

一定期間内で、売れ筋商品が、売上全体の何％を占めているかを分析できますか？

Accepted Answer

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。

Question 37

初回お試し購入からのリピート顧客への引き上げ状況をみれますか？

Accepted Answer

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。

Question 38

「新規客」→「常連客」→「ロイヤルカスタマー」への成長過程を把握できますか？

Accepted Answer

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。

Question 39

施策実施からの1か月目→２か月目／２ヶ月目→３カ月目などで顧客がどれだけ動いたかを知ることができますか？

Accepted Answer

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。

Question 40

お気に入りや入荷メールの登録数と優良顧客の関連性をみることができますか？

Accepted Answer

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。

Question 41

RFM分析はできますか？

Accepted Answer

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。

Question 42

顧客の購入間隔、最頻購入時間分析を知ることができますか？

Accepted Answer

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。

Question 43

ウェブ/店舗を両方利用している顧客の特徴をみれますか？

Accepted Answer

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。

Question 44

一定期間内での購買金額合計や購入回数の分布をみれますか？

Accepted Answer

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。

Question 45

特定商品の新規顧客、定期購入顧客の人数を把握できますか？

Accepted Answer

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。

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