分析ツール

メルマガの成果を計測し、PDCAサイクルを回しながら改善可能に

分析ツールを使えば、「購買データ」「顧客データ」「メールの行動データ」など、さまざまなデータを管理画面上で集計・分析し、顧客のターゲットに応じたメールマーケティングを実行することができます。

データを自動・高速で分析し、次のアクションに繋げる



RFM分析で顧客を分類し、優良顧客に育てる


RFM分析とは、最新購買日(Recency)、購買頻度(Frequency)、購買金額(Monetary)といった3つの要素を使い、優良顧客や見込み顧客、休眠顧客など、顧客をグループ化し、それぞれのグループ特性に対してマーケティング施策を行う方法です。

RFM分析のイメージ

RFM分析を行うことで、例えば、下記のようなメールマーケティング施策を行うことができます。

  • セグメント:一般顧客(最近購入はあるが、購買頻度が少ない顧客)
    対策:一般顧客に対してキャンペーンの告知を実施し、優良顧客への引き上げを狙う
  • セグメント:休眠顧客(購買頻度や購買金額も高いが最近購入していない顧客)
    対策:店舗やWEBサイトに再訪してもらうため、新商品や売れ筋商品を紹介する


メールの行動分析(開封、クリック、コンバージョン)に応じて施策を行う


複数のキャンペーンを横断して、メールの行動データ(開封、クリック、コンバージョン)や顧客データ(性別、居住地などの属性情報)などを組み合わせ、分析からターゲットの抽出までを管理画面上で簡単に行えます。

メールの行動データからターゲティング

例えば、任意で設定した条件や仮説に合わせて、以下のようにさまざまな施策を実施することができます。

  • 過去2回のメールキャンペーンで反応した顧客に対して、特別なオファーを送る
  • 特定のキャンペーンメールでクリックしていないユーザーに対して、オファーの内容を変えたキャンペーンを実施する
  • 購入したユーザー(コンバージョンしたユーザー)に対して、アップセル施策を行う

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