【事例紹介】GOOPASS株式会社様｜LTV予測と重点顧客の特定で、根拠ベースの施策判断ができる状態に
今回は、GOOPASS株式会社様の事例をご紹介します。
GOOPASS株式会社様は、カメラや交換レンズなどをレンタルできるサービス「GOOPASS」を運営する企業です。GOOPASSでは、サブスクプランやワンタイムプランなど、利用目的に合わせたレンタルプランを提供しています。
GOOPASS様では、顧客ごとの利用状況や将来的な売上見込みを把握し、マーケティング施策や顧客対応の優先順位づけに活用できる状態をつくることが重要になっていました。
この記事は、顧客データは蓄積されているものの、どの顧客に注力すべきか、どの施策が将来的な売上につながるのかを判断しづらいことに課題を感じている企業向けの事例です。
顧客ごとの利用状況や売上データを整理し、LTV予測や重点顧客の特定に活用できる分析環境を構築することで、根拠を持って施策判断ができる状態をつくりました。
このような課題がありました
GOOPASS様では、顧客の利用履歴や売上データなど、施策判断に活用できるデータが蓄積されていました。
一方で、顧客ごとの将来的な売上見込みや、重点的にアプローチすべき顧客を判断するには、データを整理し、分析しやすい形にする必要がありました。
また、マーケティング施策や顧客対応の優先順位を決めるうえで、過去の実績だけでなく、将来的な価値を見据えた判断軸を持つことが重要になっていました。
具体的には、次のような課題がありました。
顧客ごとの利用状況や売上データは蓄積されていたが、将来的にどの顧客が高い価値を生みそうかを判断しづらかった
重点的にアプローチすべき顧客を、データで特定しづらかった
マーケティング施策や顧客対応の優先順位づけに、より明確な判断軸が必要だった
過去の売上だけでなく、将来的な売上見込みをもとに施策を考えたいという課題があった
INVOXが支援したこと
INVOXでは、GOOPASS様が保有する顧客データや利用データ、売上データを整理し、分析に活用しやすい形に整えました。
具体的には、顧客ごとの利用状況や購買傾向をもとに、将来的な売上見込みを予測できる分析環境を構築しました。
LTVとは、顧客が一定期間の中でどれくらいの売上や利益を生み出すかを示す指標です。
このLTVを予測することで、単に過去の購入金額が大きい顧客だけでなく、今後も継続的に利用する可能性がある顧客や、将来的な価値が高い顧客を把握しやすくなります。
また、予測結果をもとに重点的に対応すべき顧客を特定し、マーケティング施策や顧客対応に活用できる状態を整えました。
単にデータを可視化するのではなく、次にどの顧客へ、どのような施策を行うべきかを判断しやすい分析環境をつくったことがポイントです。
支援後にできるようになったこと
支援後は、顧客ごとの利用状況や売上データをもとに、将来的なLTVを予測し、重点的に対応すべき顧客を把握できるようになりました。
これにより、次のような状態を実現しました。
顧客データ、利用データ、売上データを分析しやすい形に整理
顧客ごとの将来的な売上見込みを予測できる状態に
重点的にアプローチすべき顧客をデータで特定しやすくなった
過去の売上だけでなく、将来の見込みをもとに施策を考えられるようになった
マーケティング施策や顧客対応の優先順位づけに活用できる判断軸を整備
根拠を持って施策判断を行いやすい分析環境を構築
顧客ごとの将来的な価値を把握できるようになったことで、限られたリソースをどの顧客や施策に投下すべきかを判断しやすくなりました。
過去の売上だけでなく、将来の顧客価値を見る
マーケティング施策や顧客対応では、過去の売上や購入回数だけを見て判断してしまうことがあります。
もちろん、過去の実績は重要な情報です。
しかし、将来的に継続利用する可能性がある顧客や、今後大きな売上につながる可能性がある顧客を見逃してしまうと、施策の優先順位を誤ることがあります。
特に、サブスクやリピート利用があるサービスでは、初回の売上だけで顧客価値を判断するのではなく、継続利用や再利用の可能性まで含めて見ることが重要です。
今回の支援では、顧客ごとの利用状況や売上データを整理し、LTV予測に活用することで、過去の実績だけでは見えにくい将来的な顧客価値を把握できる状態を構築しました。
重要なのは、予測そのものを目的にすることではありません。
予測結果をもとに、どの顧客にアプローチするのか、どの施策を優先するのか、どの顧客層を伸ばすべきなのかを判断できる状態にすることです。
同じような課題を持つ企業で考えるべきこと
顧客データを活用する際には、まず「何を判断するためにLTVを見たいのか」を明確にすることが重要です。
たとえば、広告予算の配分を見直したいのか、既存顧客へのアプローチを強化したいのか、解約防止をしたいのか、優良顧客の特徴を把握したいのかによって、見るべきデータや分析の設計は変わります。
LTV予測は、単に顧客ごとの金額を予測するためのものではありません。
将来的な顧客価値をもとに、マーケティングや営業、CSの優先順位を決めるための判断材料です。
そのため、まずは顧客の利用履歴、購入履歴、契約状況、利用頻度、流入経路などを整理し、どのような行動が将来的な売上につながっているのかを把握することが重要です。
最初から複雑な予測モデルを作る必要はありません。
まずは、継続率、購入回数、平均購入金額、利用頻度など、将来の顧客価値に関係しやすい指標を整理するだけでも、施策判断に使えるデータ活用は始められます。
データ活用に課題がある企業の方へ
顧客データや売上データが蓄積されていても、施策判断に使える形になっていなければ、マーケティングや顧客対応の精度は高まりません。
INVOXでは、顧客データ、利用データ、売上データを整理し、LTV分析や重点顧客の特定、施策判断に活用できる分析環境づくりを支援しています。
たとえば、次のような課題があればお気軽にご相談ください。
顧客ごとのLTVを把握したい
将来的に価値が高い顧客を特定したい
広告やマーケティング施策の優先順位を見直したい
既存顧客へのアプローチをデータで改善したい
顧客データや売上データを施策判断に活用したい
根拠を持って重点顧客や重点施策を決められる状態をつくりたい
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その他の事例
INVOXでは、マーケティング、営業、CS、経営管理、データ基盤改善など、さまざまな領域でデータ活用を支援しています。
課題別の事例は、以下からご覧いただけます。
広告・マーケティングデータを横断して分析したい方
営業・CSで顧客データを活用したい方
経営管理・予測分析にデータを活用したい方
データ基盤のコスト・権限管理・ガバナンスを見直したい方
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