こんな人におすすめ：
- マーケターやデータ分析担当者
- CRMや顧客セグメンテーションを検討している企業担当者
- デジタルマーケティングの精度を高めたい方
プロンプト例：
「RFM分析とクラスター分析、デシル分析を組み合わせて顧客セグメントを作成し、それぞれの特徴と活用例を説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
RFM分析はRecency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）を指標に顧客を分類しますが、これ単独では顧客の全体像をとらえきれない場合があります。そこでクラスター分析を加えると、年齢や地域、興味など複数の属性をもとに顧客を多角的に分類でき、マーケティング戦略の精度が向上します。また、デシル分析を組み合わせると、顧客を購入金額順に10グループに分けて詳細に評価可能です。例えば、RFM分析で優良顧客とされた層をデシル分析でさらに細分化することで、最も貢献度の高い顧客を明確に特定でき、効率的なリソース配分が可能になります。その他、RFM分析にカテゴリー別分析を加えたRFMC分析や、距離情報を加えたRFM-D分析など、指標を拡張して分析精度を高める方法もあります。加えてCPM分析を併用すると、休眠顧客の掘り起こしや顧客育成がより細分化された段階で実施できるため、ナーチャリング施策に効果的です。このように、複数の分析手法を組み合わせることで、より立体的かつ実践的な顧客洞察が得られ、マーケティング施策の成果向上に貢献します。
