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  ターゲットの設定

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ターゲットを設定するにあたり「リスト」は非常に重要な要素となります。「リスト」と呼ばれている顧客情報には2種類のリストがあります。自社で蓄積されたリストは、「ハウスリスト」と呼ばれ、またリスト業者から入手するリストは、「外部リスト」と呼ばれています。「ハウスリスト」は、長い歴史の中から生まれた企業の売上に直接結ぶ大切な資産として扱われています。しかし近年「顧客離れが著しいためハウスリストの数が減ってきている」、また「ハウスリストを使ってもレスポンスが落ちてきている」などの声が聞こえています。

 ◆リスト収集

 現在、個人情報保護法により外部リストの入手は以前と比べかなり厳しい状況となっています。そこで、新規の顧客リストを得るために新しい方法を試さなければなりません。レスポンス広告の利点のひとつでもある、テスト・マーケティングにより新たな媒体テストも可能です。例えば新聞折込チラシをエリア限定で配布したり、ある程度ターゲットが設定されている雑誌や最近開始された無宛名郵便サービスなども考えられます。また、カード会社のリストと自社リストのリスト・スワップ(交換)などの方法もあります。
  リスト・スワップや外部リスト購入の際に気をつけなければ成らないのが、実施後の「不着率」です。DMなど送ったけれど、戻ってきたのが10%以上あったなどという、とんでもない場合もあります。外部リストを扱う場合には、「不着率」すなわち、リストのメンテナンスがどの程度されているかの確認だけはしておきたいところです。

 ◆RFM分析(顧客を理解するためのRFM分析)

 RFM分析は、1960年代にアメリカでメール・オーダーダイレクト・メール(DM)のレスポンス率を上げるために開発され広がったといわれているリスト(顧客)分析手法の一つです。
      R(リーセンシー) :最終購入日 (最終購入日)
      F(フリクエンシー):購入頻度  (一定期間の購入回数)
      M(マネタリー)  :購入金額  (一定期間の購入総額)
これらの3つの指標によって、優良顧客のランキングをおこないます。5段階分類で数値の高いグループが優良顧客とし、数値の低いほうが下位グループと位置づけられます。一般的にはRの指標が優先されますが、企業によって指標が異なるためそれぞれの独自の指標でグルーピングを行なっています。
これらのグルーピングによって、各層のアプローチも当然変わってくるはずです。最近はバリアブル印刷技術が発達しているため、個々の層に対するコピーやビジュアルも容易に変えることができるようになり効果的なアプローチも可能となっています。

 ◆属性分析

 性別・年齢別でのセグメンテーションの方法のひとつに、F1、M1、Cなどの分類があります。これは、CM用語としてTVなどの分類基準となっていることから、レスポンス広告で有効かは多少疑問が残りますが、以前からこの方法で顧客分析を行なっていれば続けられて良いと思います。分類は、C(子供4〜12歳)、T(若年層13〜119歳)、女性グループF1(20〜34歳)、F2(35〜49歳)、F3(50歳以上)、男性グループ(年齢幅は女性と同様)M1、M2、M3、となっています。企業によっては5歳単位の分類もあり、各企業の商品やサービスにより分類方法はかなり異なっています。