現代マーケティング.

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1 現代マーケティング

2 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

3 顧客プロファイル分析

4 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

5 RFM分析 F:購買頻度 M:購買金額 R:直近購入から現在までの期間（月） 0~6 7~12 13~18 19~24 25~ 1
５０ドル未満 初回購入者 ターゲット設定の価値の低い層 ５０ドル以上 2 初期リピート購入者 コア以外からの離脱 3 4 １００ドル未満 コア（高価値）顧客 コアからの離脱 １００ドル以上 5+ １５０ドル未満 １５０ドル以上

6 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 ２回購入、５０ドル未満 0.08 0.065 0.02 0.010 ２回購入、５０ドル以上 0.10 0.080 0.050 0.03 　３回購入以上 0.15 0.100 0.020

7 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

8 顧客資産

9 顧客生涯価値と顧客資産 顧客生涯価値 顧客資産

10 新規顧客にかかるコストと収益 新規顧客の獲得率 潜在顧客１人あたりの初年度の利益 a: 獲得費用 M:新規顧客からの初年度のマージン

11 既存顧客にかかるコストと収益 既存顧客の維持率 既存顧客１人あたりからのy年目の利益 r: 維持費用 N:既存顧客からの年間マージン

12 カスタマー・エクイティの計算 カスタマー・エクイティ

13 インターネットを利用したマーケティング手法

14 インターネットの影響

15 新しいマーケティングの動向 カスタマイゼーション パーソナライゼーション リコメンデーション
　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。

16 データベースマーケティングの今後

17 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

18 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