試行運用中

キャッシュレスデータを基に千葉ロッテの顧客をコアファン、ライトファンに分類。それぞれのセグメントにおける、ペルソナ（属性・消費傾向）を把握。
＊コロナ禍で球場に来れなかった顧客の「今の消費・購買状況」を把握することで、施策に活かす。
 

自社データから策定したペルソナ像をキャッシュレスデータにより深掘りし、より詳細な顧客理解を得た。

分析結果から、コアファン・ライトファンの今の消費傾向を把握し、球場に来てもらう為のイベント開催/商品企画の検討素材に活用。
 

＜利活用のきっかけ＞

ファンクラブ情報から自社顧客のペルソナ像を選定していたが、自社で保有する属性データや接点のデータだけでは顧客像をより深く理解するには不十分だと感じていた。

そこでCustellaにより、ファンクラブ会員の球団外における購買行動や、非会員のデータが見られると知り、活用を決定。

＜実施した分析＞

①三井住友カードのデータでの顧客セグメンテーション

顧客セグメントの確からしさを検証するために、三井住友カードのデータで改めて顧客セグメンテーションを実施し、以下３区分を設定。

－１）コアファン層、２）ライトファン層、３）非ファン層（ポテンシャル顧客）

②各顧客セグメントのペルソナ深堀分析

ファンクラブ未入会顧客を含む上記３セグメントの属性情報や普段の購買行動から、顧客像をより鮮明に分析。

③選定したペルソナ像毎の消費行動分析、キャッシュレスデータにて自社で選定していたペルソナ像を再現。同会員の消費動向を分析することでペルソナ像の深堀を実施。

＜新たな事業・施策＞

今後、コロナによるスタジアム制限解除時に戻ってきてもらうことを目的に、顧客像にあったイベントやプロモーションを企画。