スターターテンプレート

従来からあるRFM分析手法（Recency, Frequency, Monetary）に、Webアクセス解析データを連携し、WR（Web Recency）、WF（Web Frequency）のAURIQの独自指標を追加、購買前後の顧客の興味関心の移り変わり、ロイヤルカスタマーへの転換や離反の予兆、などをきめ細かく適時に把握し、多角的に分析できるダッシュボードです。
各RFM＋WR・WFは各ランクを定義することができ、各ランクの組み合わせで対象となる顧客リストを簡単に抽出できます。例えば、累積購入金額が10万円以上（M5）、でかつ、半年以上サイト来訪がない（WR2）、といった条件で離反されては困る顧客セグメントを画面上の操作で作成することが可能です。

WRFM分析の各ダッシュボードは、実店舗の売上データを連携することもできます。ECサイトと実店舗の両方で商品を取扱っている場合、会員IDは統合されているがECと実店舗でシステムは分断されているなどのケースもまだ多く見受けられます。Webサイト上での商品閲覧行動と実店舗での購買行動のデータが顧客単位で紐付けられていることは、あらゆる意味で有用です。
会員毎のWebサイト上での行動を踏まえた顧客セグメントを作成し、サイトの閲覧行動や興味関心に合わせて、店舗でのイベントやキャンペーン、クーポンの配布など、店舗誘導のプロモーションを実施、各セグメントに合った丁寧な販促やコミュニケーションによりLTV向上に役立てることができます。

BIQQの広告分析は、Webアクセス解析データと広告のクリックデータを組み合わせて、成果ポイント（CV）に対する各広告の貢献度を分析するレポートです。アトリビューションのロジックは、訪問ベースの初回配分・最終配分・均等配分・接点配分・減衰配分、とイベントベースの同じロジックを標準で実装しています。見込客が商品を比較・検討するフェーズにおいて、どの広告がどの段階の集客に強みを発揮しているのか、各ロジックを比較することで明らかにすることができます。

オンラインとオフラインを跨いだ顧客の行動はどこまで可視化し、それぞれのタッチポイントでの情報提供やコミュニケーションのCVへの貢献度を分析できるものなのでしょうか？BIQQのオムニチャネル分析は、オンライン・オフラインを跨いだ顧客の行動を大まかに可視化し、どのタッチポイントでどの順番で情報に触れた人が全体でどの程度いて、そのうち、何割がCVに至ったかを分かりやすく可視化することができます。例えば、SNSとメルマガで情報に触れ、クーポン利用履歴がある人が何%CVしているか、などを分析できます。情報接触が不足しているユーザにどのタッチポイントでコミュニケーションをとるか、戦略の検討に活用できます。

会員データベース内のデモグラフィック情報（性別・年齢・居住地・年収など）と会員継続期間およびWebサイト上でのAURIQ独自のアクティビティの指標（WR：Web Recency, WF：Web Frequency）などのデータを用い、会員の状態の変化を把握するダッシュボードです。どのセグメントに属する会員がアクティブでどのセグメントの会員が非アクティブなのか、それぞれの会員は3か月前、半年前、どの会員ランクに所属していたか（一般・休眠・準優良・優良）、ランクは上がったのか下がったのか、離反やロイヤルカスタマーの予備軍のセグメントに属する顧客リストを抽出し、離反防止や顧客育成の施策やコミュニケーションに活用できる便利なレポートです。