顧客獲得
顧客獲得とは 顧客獲得： 顧客の初回購買と、その購買前後における他の非購買を含んでおり、顧客が最初に反復購買するときにまで及んでいるプロセス。
顧客獲得とカスタマー・エクイティ + t期に獲得した顧客が t期にもたらす粗利益 t期に獲得した顧客の カスタマー・エクイティ もたらす価値
獲得顧客数をあげるには 市場規模の拡大 獲得投資を上げる 獲得顧客あたりのコストを下げる Lead Productの活用 獲得価格を下げる プロモーション
獲得率とコスト 獲得率 ターゲティング後 ターゲティング前 獲得支出
獲得価格と維持価格 獲得価格 顧客の期待 反応 維持価格
顧客獲得投資選択マトリックス 全速力 大物の狙い撃ち ほどほどの成果 撤収/再構築 潜在的な顧客維持の収益性 高い 低い 短期 長期 顧客獲得投資回収期間
顧客獲得戦術(ACTMANモデル） 満足 ポジショ ニング 製品・サービ スの期待 製品・サービ スの経験 価値 再購買 ターゲット 設定 認知 トライアル 価格 導入価格 設定 価格への 期待
顧客獲得戦術(ACTMANモデル） ターゲットの設定 認知率の向上 顧客獲得のための価格設定 トライアル 使用経験と満足 長期にわたる価値の創造
ターゲットの設定 ターゲティングに関する2つのエラー ターゲティング手法 Type I error :反応率の高い潜在顧客をターゲットにしない。 Type II error：反応率の低い潜在顧客をターゲットにしてしまう。 ターゲティング手法 プロファイリング法 スコアリング法 ロジスティック回帰分析
プロファイリング法 現在の顧客のデモグラフィック情報と収益性に関する情報を収集する。 購買データと心理データを追加する。 優良顧客、不良顧客、および未購入者を識別できる変数を探し出す。 最もポテンシャルが高い見込み客を発見するために、これらの変数を利用する。
認知率の向上とポジショニング 認知率の向上 ポジショニング メッセージの決定 メディアの決定 ポジショニングのコンセプトの明確 ポジショニングの伝達
顧客獲得のためのデータベース １．顧客プロファイル・データベース データ要素 内部/外部ソースの区分 データソース 顧客販売ポテンシャル 外部/内部 外部機関データ、販売部門、マーケティング・リサーチ部門 顧客特性 カスタマー・エクイティ 内部 会計部門、マーケティング・リサーチ部門 組織構造 販売部門、マーケティング・リサーチ部門 主たる影響者 仕様決定者 競合製品 顧客態度 マーケティング・リサーチ部門
顧客獲得のためのデータベース ２．コーザル・データ データ要素 内部/外部ソースの区分 データソース 客あたりの訪問回数 内部 販売員の訪問レポート 製品・サービス マーケティング部門 売価 会計部門 SP マーケッティング部門
ロジスティック回帰分析
顧客の獲得データ 家族 Ｎｏ 反応 家族人数 収入 1 2 4.57 3 4.34 4 5.6 5.43 5 3.78 6 5.1 7 家族 Ｎｏ 反応 家族人数 収入 1 2 4.57 3 4.34 4 5.6 5.43 5 3.78 6 5.1 7 4.95 8 3.2 9 4.76 10 3.9
回帰分析 線形回帰モデル： 顧客の反応（１，０） モデル・パラメータ 誤差項
線形回帰モデルの結果
ロジスティック回帰 ただし、 ロジット変換
パラメータの推定（最尤推定法） Likelihood function （尤度関数） Log likelihood
パラメータの推定（最尤推定法） Likelihood equation
パラメータの検定 尤度比検定 ワールド検定
パラメータの解釈 Odds ratio （オッズ比）
Rによるロジスティック回帰分析 > data<-read.table("C:/RW/logistic.txt",header=T) > prom.nls<-nls(反応~1/(1+exp(-a-b*家族人数-c*収入)),data=data,start=c(a=0,b=0,c=0),trace=TRUE) > summary(prom.nls)
宿題 以下のデータについてロジスティック回帰分析をやりなさい。 オッズ比の概念を用いて収入のパラメータの効果を解釈しなさい。 提出期限：6月9日（火）
データ 収入： 500万円未満＝0, 500万円以上=1 顧客Ｎｏ 反応 家族人数 収入 1 2 11 5 3 12 4 13 14 15 5 3 12 4 13 14 15 6 16 7 17 8 18 9 19 10 20 収入： 500万円未満＝0, 500万円以上=1