データベースマーケティング

データベースマーケティング

顧客との関係の希薄化、および競争環境の激化により、金融機関では従来一般的であった、営業力に依存したパワーセールスの効果は低下していると言われます。一方で、営業店の最前線には、経験の浅い行員が配置されるケースが多くなっており、マーケティングの効率化に向けては、本部が現場と一体になって取り組むことが求められます。
当社では、顧客の属性・預貸&メイン化取引・トランザクションなどのデータを分析し、仮説検証のサイクルを共に進めることで、顧客一人一人のニーズに応えたワン・トゥ・ワン・マーケティングの実現を支援します。
また、行員の行動データを分析することで、優れた営業ノウハウを共有化し、営業力の全体的な底上げを図るといった支援も行います。

顧客セグメントの構築

銀行などの金融機関では、顧客を分類する際に預かり資産残高の基準を使用することが多いと言われています。しかしながら、この基準だけでは、顧客の詳細な取引内容や金融嗜好が考慮されないこととなり、結果として、その他の部分で高い収益をもたらす顧客を見落としてしまう可能性があります。
当社では、各種要素を総合的に勘案した新たな顧客セグメントを作成することで、マーケティング活動の高度化に向けた支援を行います。
(コンサルティング例)
『顧客優遇制度の設計コンサルティング』

預かり資産残高に関する軸に加えて、投資運用嗜好やチャネル嗜好に関する軸を設けることで、各顧客セグメントのニーズに即した適切な顧客優遇制度の設計を検討します。

EBMモデルの構築

銀行の取り扱う金融商品(ローンや投資信託など)は、一般的な小売業態などと比べると、取引頻度は低く、高単価となることが多いと考えられます。よって、効率的なマーケティングの展開には、ターゲットの選定だけでなく、ニーズが顕在化するタイミングも含めて予測を行うことが重要となります。
当社では、顧客の属性・取引履歴などを複合的に分析し、個人・法人のお客様へ最適な提案を最適なタイミングで行うためのEBMモデル(イベントベーストマーケティングモデル)を構築し、施策支援から効果検証まで一貫したコンサルティングにより、マーケティング戦略の高度化を支援いたします。また、単なる商品推進だけではなくフィデューシャリー・デューティの実現に向けたEBMモデルにより顧客にとって適切な営業活動も支援します。
(コンサルティング例)
『投資信託保有顧客へのアフターフォローコンサルティング』

金融商品は市場の動きが激しくなるほど購入・売却のニーズが高まります。保有商品の値上がりによるニーズを捉えた営業推進だけではなく、値下がりの局面においてもアフターフォローによる適切な営業活動を行うことで、真に顧客にとって価値の高い営業推進を実現します。

ターゲティングモデルの構築

個々の顧客にとって、金融機関に期待する機能は様々です。特にリレーションが希薄であるマス層の顧客ニーズを把握するためには、セグメント構築やEBMモデルだけでは十分とは言えない場合があります。日頃の取引の傾向をより詳細に把握し、顧客の期待に応えるサービスを提案するターゲティングモデルを構築することで営業機会の確保と営業効率の最大化を支援します。
ターゲティングモデルから得られる潜在ニーズに即した営業推進を支援することで、ニーズの把握が難しいマス層を中心とした顧客のニーズの掘り起こしに導き、金融機関の収益向上に繋げます。
(コンサルティング例)
『無担保ローン推進コンサルティング』

無担保ローン契約者の契約前の金融資産・金融行動・パーソナリティを教師とした機械学習によりターゲティングモデルを構築し、推進方法を検討します。推進実施後に効果検証を行い、モデルを更新することで、効果的なターゲティングモデルへと成長させていきます。

GISの活用による店舗評価

店舗の新規出店に際しては、エリアの選定から人員配置、具体的な目標設定まで、客観的な要素に基づいて検討する必要があります。しかし、この際に考慮すべき要素は、人口・事業所数など市場規模に関するものから、他行との競合状況まで多岐に渡ります。
(コンサルティング例)
『新規出店候補地評価モデルの構築コンサルティング』

複数の出店候補地に関して、店舗圏域の情報を総合的に評価し、最も高いポテンシャルの見込まれるエリアを明らかにします。