こんな人におすすめ：
- CRM担当者やマーケティング担当者
- ECサイト運営者やデジタルマーケター
- 顧客データを活用した効率的な販促施策を模索している方
プロンプト例：
「RFM分析を用いて顧客をセグメント分けし、それぞれに最適なリマーケティング施策のアイデアを提案してください。特に優良顧客・休眠顧客・新規顧客向けのアプローチを含めて。」
プロンプト例の出力結果：
- 優良顧客：特別割引や限定商品の案内でロイヤルティを高め、アップセル・クロスセルを促進する施策。
- 休眠顧客：再エンゲージメントキャンペーンやアンケートの実施で関心を喚起し、再購入を促す。
- 新規顧客：初回購入特典や次回購入割引を提供し、継続利用を誘導するフォローアップ施策。
RFM分析では、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（累計購入金額）」の3指標で顧客を数値化し、セグメント化します。これにより、顧客の価値や購買傾向を把握し、ターゲットごとに最適なマーケティング施策を設計可能です。
例えば、最優良顧客（直近購入・高頻度・高購入金額）は特別優遇策を実施し、リピート率の大幅なアップを図れます。一方、休眠顧客には再エンゲージメント施策を展開し、離反防止と再購入を狙います。新規顧客には継続的な購入を促進するフォローアップを行うのが効果的です。
このようにRFM分析を活用したセグメント別リマーケティングは、データ駆動型のマーケティング推進において非常に有効であり、売上増加や顧客ロイヤルティ向上に直結します。
