良いリストは、条件に合わせてターゲットを

絞り込むことができるリストです。

絞り込む条件の一つが属性です。

性別、年齢、職業、住んでいる地域、趣味、既婚か未婚かなど、

商品にマッチする属性で絞り込むことができれば、

反応率は高まります。

もう一つの条件が、ＲＦＭ です。

ＲはＲｅｃｅｎｔ、つまり最新の購買日のことで、

お客様のお買い上げが最近であるほど、反応率が高くなる

という原則に基づいています。

ＦはＦｒｅｑｕｅｎｃｙですから、これまでの購買回数。

ＭはＭｏｎｅｔａｒｙで、これまでの購買金額です。

お客様の購買記録から、より最近、より頻繁に、より多く

お買い上げいただいている方を抽出できることが大切です。

お買い上げ金額のみで抽出してしまうと、

「過去に買ったことがあるけれど最近はもう興味ないワ」

という人かもしれませんし、精度は低いです。

ＲＦＭを組み合わせた抽出方法に比べて反応率は

ぐっと下がってしまいます。

それから、良いリストはよくメンテナンスされています。

リストは生き物です。

昔に比べると、住所が変わる人も多いですし、

こまめにメンテナンスをして、

新鮮さを保たなければなりません。