
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。
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