現代マーケティング マーケティング意思決定支援システム 外部環境 MDSS データ・ベース 統計処理モジュール 意思決定ユニット インターフェス・ディスプレイ マネジャー 顧客プロファイル分析 デシル分析 購買履歴データをもとに全顧客の購入金額を高い順に10等分して、 各ランク（デシル1～10）の購入比率や売上高構成比を算出する分析方法。 ランク 売上高構成比 1 0.55 2 0.21 3 0.12 4 0.9 5 … 6 … 7 … 8 … 9 … 10 … RFM分析 F:購買頻度 M:購買金額 1 ５０ドル未満 1 ５０ドル以上 2 ５０ドル未満 2 ５０ドル以上 3 ５０ドル未満 3 ５０ドル以上 4 １００ドル未満 4 １００ドル以上 5+ １５０ドル未満 5+ １５０ドル以上 R:直近購入から現在までの期間（月） 0~6 7~12 13~18 19~24 25~ 初回購入者 ターゲット設定の価値の低い層 初期リピート購入者 コア以外からの離脱 コア（高価値）顧客 コアからの離脱 RFM分析（顧客維持率） 直近購入から現在までの期間 0~6 7~12 13~18 19~24 25~ １回購入、５０ドル未満 0.05 0.035 0.015 0.01 0.005 １回購入、５０ドル以上 0.06 0.040 0.025 0.01 0.005 ２回購入、５０ドル未満 0.08 0.065 0.035 0.02 0.010 ２回購入、５０ドル以上 0.10 0.080 0.050 0.03 0.015 ３回購入以上 0.15 0.100 0.080 0.05 0.020 その他の顧客プロファイル分析 • 顧客ベース分析 • デモグラフィック分析 顧客資産 顧客生涯価値と顧客資産 • 顧客生涯価値 • 顧客資産 新規顧客にかかるコストと収益 新規顧客の獲得率 Pa(a) = A(1-e-ga) 潜在顧客１人あたりの初年度の利益 Q = Pa(a)M - a a: 獲得費用 M:新規顧客からの初年度のマージン 既存顧客にかかるコストと収益 既存顧客の維持率 Pr(r) = R(1-e-hr) 既存顧客１人あたりからのy年目の利益 Ry = Pr(r) y N- r: 維持費用 N:既存顧客からの年間マージン r Pr(r) カスタマー・エクイティの計算 カスタマー・エクイティ ∞ Ry y=1 (1+d)y CE(a,r) = Q + Pa(a) インターネットを利用したマーケ ティング手法 インターネットの影響 新しいマーケティングの動向 • カスタマイゼーション 消費者一人ひとりに対し異なった製品、プロモーション、価 格等を提供する。 • パーソナライゼーション 消費者の嗜好や特性に合わせて情報をカスタマイズし、イ ンターネットを通じて提供する。 • リコメンデーション 消費者の観点から見て、その消費者が買いたいと思われ るのを推奨する。 データベースマーケティングの 今後 データベース・マーケティングの課題 • 過剰な情報収集。 • 顧客データベースから有用な知見と知識の 抽出。 • 収益性の問題 ベイズ的アプローチの有用性 • ベイズ定理 • ベイズの統計的推論 • ベイズ統計のマーケティングへの活用
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