株式会社ロッピングライフ
GOLDEN LISTの活用によりカタログ送付のレスポンス率向上
～今後はAI分析による「顧客データのヘルスチェック」で世の中の流れを読む～
導入前の課題
- 自社での分析で、うまく効果が出ていない
- リストの抽出に時間がかかってしまう
導入の決め手
- リスト抽出作業を削減
- AIを活用することで、最適なリストが抽出できること
導入後の効果
- リスト抽出作業の工数削減
- カタログ送付に最適なリスト抽出が可能になった
- カタログ送付のレスポンス率が向上
貴社の事業概要についてご教示ください。
私たちは主に、テレショップ番組の企画及び制作や、テレビ、カタログ等による貴金属、家庭用電化製品、日用品雑貨、食品等の通信販売業務を行っています。
貴社センターの業務内容についてご教示ください。また、どのような業務で弊社サービスを使用されていますか。
優良顧客への年6回のカタログ送付の業務で候補者リストの作成をコラボスに依頼しております。コラボスには、GOLDEN LISTで顧客リストの上位を抽出し、カタログ送付リストを作成してもらっています。リスト件数については、前年度のレスポンス率を反映して、目安の送付件数を決めており、季節毎の年4回の送付件数は約50万件～60万件規模、ベスコレの年2回の送付件数は約10万件～20万件規模になります。
システムをご導入された経緯をご教示ください。
もともとは他社解析サービスを利用していたのですが、しばらく利用をやめていました。その後、RFM分析を使ってリスト上位に送るということを1年程行い、施策を回しているうちに、景気もあると思いますが、「売上が下がってない？」との指摘をされたことをきっかけに、リスト抽出の作業には時間がかかることから、システムを運用するよりも、外部にアウトソースしようと決めました。
そこから紹介経由で、コラボスからGOLDEN LISTの提案を受け、費用的にもメリットが出ると思い依頼しました。
ご導入の決め手となった理由をご教示ください。
何かしなければと急いでいたこともあり、コラボスを紹介された時期・タイミングがよかったです。値段については、システム運用と比較すると若干割高でしたが、予算内でした。
決め手となったのは、費用をかけて外部に委託することで高度なリストを取得できることと、リストが陳腐化しないという点です。
以前、リスト抽出をしている際に、商品を購入しなそうな顧客が上位に入ってきたことがあり、「なぜ上位に入っているのですか？」という質問を受けたことが始まりでした。抽出ルールを見ると購入回数を重ねていて、直近で商品を購入していたのですが、毎回同じ商品を購入している人がいました。恐らくこの方にカタログを送っても、商品を購入しないだろうと思いますし、このような方が、何十万件の中でどこかに入ってくるのは仕方がないですが、トップ100に抽出されてしまい、改善の必要があると感じました。
また、導入するにあたり、GOLDEN LISTと各社製品との比較資料を作成してもらいましたが、これまで見逃していたリストがあったということも、導入するに至る重要なポイントとなりました。
今後当社に、求める機能、サービスに関する今後の期待など感想をご教示ください。
自分たちで、データを投入して、一日で解析結果が見られるようになれば、非常にうれしいです。現在依頼している作業を頼みたくないというよりは、年数回しかない作業で、御社に依頼する人間が私しかいないこともあり、解析を依頼するタイミングを忘れてしまうので、自分でデータを投入し、解析結果が出てくれば、仮に依頼し忘れたとしても問題なく進められると思っています。
今後の構想、展望についてご教示ください。
現状行っている分析のサイクルは、これからも維持していきたいと考えておりますが、そのためには社内に分析する人が必要だと考えています。ただ、私以外に分析できる人材がいないので私がやっていますが、別の業務もあり時間がない状況です。
なので、データ解析やリスト抽出、今期からご依頼している定期的な顧客データの分析について、こちらとして求めているのは、いわゆる「ヘルスチェック」で、前回と比べてこの部分が変わってきていませんか？という指摘について、説明が欲しいと思っています。
例えば、顧客が若返っているのであれば、若い人向けの商品を集めた方がいいとか、目ざとく教えて欲しいです。とにかく知りたいのは、「変化」です。総合的に見てデータが変わっているところを都度教えて欲しいというのが理想です。プラスアルファで、他社様での事例や、他社における顧客データの変化を教えて貰えるとさらにいいですね。他社がというよりも、データの変化から世の中の流れを知りたいということが大きいです。なんとなく浮かんでいる仮説や世の中の流れをデータが裏付けてくれると嬉しいです。そして、データから見えることを施策に生かし、それがどうなったかまで見れるようにしたいです。
そういった繰り返しを行い、いい関係を築けるのではないかと思います。
貴社の目指す今後の構想、展望に向けて引き続きサポートさせていただきます！
本日はインタビューのお時間いただきありがとうございました！
