ローソン関連会社として『Ponta』の管理・運用、そして蓄積したデータを
活用したマーケティングリサーチを行っております。
8,900万人のデータを活用したリサーチをご提供いたします。
データ抽出/アンケート/サンプリングなど
8,900万人
お問い合わせください
『Ponta』を活用したマーケティング調査!
大規模な消費者向け調査ならばお任せください!
大規模な消費者向け調査ならばお任せください!
弊社は三菱商事・ローソンの関連会社として『Ponta』の管理・運営、
そしてデータを活用したマーケティング調査を行っております。
日本最大級の会員数を誇る属性データを基に貴社ビジネスの成功を支援します。
Pontaには実店舗・ネットサービス・インフラといった幅広い業種・業態での実利用データがございます。
なのでPontaで収集したデータを基に、アプローチすべき顧客の明確化や、最適なマーケティングプロモーションの
ご提案が可能です。
弊社では以下のプロセスを通じて、PDCAを包括的に行っております。
1.データ分析:店舗や商品の利用者・傾向を定量的に把握
2.意識調査:意識&無意識のニーズ・課題を定性的に捉える
3.プロファイリング:1+2から、ターゲット像を明らかに
4.プランニング:ターゲットへ訴求内容と手法を企画
5.プロモーション実行:消費者にリーチする多彩なアプローチ手段
6.効果分析:1~3までで行った分析と実施効果を比較。次回施策へ
弊社ではプロモーションの実行においてもDM・サンプリング・アプリ広告など幅広い手法を
実際に提供することも可能です。
貴社のマーケティング成功のために、『Ponta』のリソースをぜひご活用ください。
そしてデータを活用したマーケティング調査を行っております。
日本最大級の会員数を誇る属性データを基に貴社ビジネスの成功を支援します。
Pontaには実店舗・ネットサービス・インフラといった幅広い業種・業態での実利用データがございます。
なのでPontaで収集したデータを基に、アプローチすべき顧客の明確化や、最適なマーケティングプロモーションの
ご提案が可能です。
弊社では以下のプロセスを通じて、PDCAを包括的に行っております。
1.データ分析:店舗や商品の利用者・傾向を定量的に把握
2.意識調査:意識&無意識のニーズ・課題を定性的に捉える
3.プロファイリング:1+2から、ターゲット像を明らかに
4.プランニング:ターゲットへ訴求内容と手法を企画
5.プロモーション実行:消費者にリーチする多彩なアプローチ手段
6.効果分析:1~3までで行った分析と実施効果を比較。次回施策へ
弊社ではプロモーションの実行においてもDM・サンプリング・アプリ広告など幅広い手法を
実際に提供することも可能です。
貴社のマーケティング成功のために、『Ponta』のリソースをぜひご活用ください。
■課題:データマーケティング効果が見えない
◎提供ソリューション:Pontaデータを活用し効果を可視化し、活用可能な分析結果をご提供。
某嗜好品メーカーでは、新たに発売した商品の訴求・改善のためにモニターを求めていた。
しかし、アンケートによる”意識変容”の確認のみでは検証が不十分だと感じていた。
そこで、弊社が対象商品と親和性の高いPonta会員をセグメントしてモニターを募集。
商品発送後モニターにアンケート調査を実施すると同時に、Ponta実利用データを基に”態度変容”を検証
した。
結果、”態度変容”まで踏み込んで調査することによって商品を訴求すべきクラスタを明らかにすることに
成功した。
■課題:顧客像が見えず、興味・関心を持ってもらえない。
◎提供ソリューション:Pontaユーザーを分析し、興味・関心を高めるセグメントを提案。
某生活インフラ系企業では、新サービスの利用促進に当たり、他社からの乗り換えの可能性が高い
潜在顧客の把握が課題だった。
そこで、高い予測精度を誇るPonta AIの機械学習により反応率を算出。
数十種類の機械学習手法を同時に実行することで、従来の手法よりも10%以上良い精度で、
かつアプローチ対象を20%多く抽出することに成功した。
さらに、対象ユーザーの特徴も従来よりはるかに深くすることにも成功。
自動車保有の有無、年収、家族数などを可視化することで、よりユーザーの特性を捉えたアプローチが
可能になった。
◎提供ソリューション:Pontaデータを活用し効果を可視化し、活用可能な分析結果をご提供。
某嗜好品メーカーでは、新たに発売した商品の訴求・改善のためにモニターを求めていた。
しかし、アンケートによる”意識変容”の確認のみでは検証が不十分だと感じていた。
そこで、弊社が対象商品と親和性の高いPonta会員をセグメントしてモニターを募集。
商品発送後モニターにアンケート調査を実施すると同時に、Ponta実利用データを基に”態度変容”を検証
した。
結果、”態度変容”まで踏み込んで調査することによって商品を訴求すべきクラスタを明らかにすることに
成功した。
■課題:顧客像が見えず、興味・関心を持ってもらえない。
◎提供ソリューション:Pontaユーザーを分析し、興味・関心を高めるセグメントを提案。
某生活インフラ系企業では、新サービスの利用促進に当たり、他社からの乗り換えの可能性が高い
潜在顧客の把握が課題だった。
そこで、高い予測精度を誇るPonta AIの機械学習により反応率を算出。
数十種類の機械学習手法を同時に実行することで、従来の手法よりも10%以上良い精度で、
かつアプローチ対象を20%多く抽出することに成功した。
さらに、対象ユーザーの特徴も従来よりはるかに深くすることにも成功。
自動車保有の有無、年収、家族数などを可視化することで、よりユーザーの特性を捉えたアプローチが
可能になった。