顧客DBだけでは実行動はわからない

CRM連携を用いて従来の顧客の購買情報やオンライン情報に加えて、
行動傾向データに属性を付与することでより深い顧客理解を実現

店舗来訪傾向データ

予め、自社顧客をセグメント化（例：会員ランク等）し、そのセグメントごとの行動データから曜日別時間別の来訪傾向を分析。分析結果を顧客DBに行動属性として持つことで、より立体的な顧客理解を実現。推定居住地（町丁目単位）での来訪のスコアリングも可能。
来訪施設カテゴリデータ

セグメントごとに来訪している施設または施設カテゴリ（例：百貨店、学校等）を分析し、セグメント間の差異を見ることでそれぞれの行動嗜好性を把握。顧客DBに連携させることで、これまでの購買傾向やオンラインでは見えなかったサイコグラフィックを可視化。
顧客以外の行動傾向データ

アプリ会員やカード会員などの既存顧客のデータを対象とした場合、それ以外の来訪ユーザとの差異を把握することが困難なため、データ連携を活用することで、自社顧客の特徴を理解し、サービスや商品の開発、店舗づくりなどに役立てる。