SHOPLINEの「顧客グループ」機能を使用すると、さまざまなフィルターを利用してオーディエンスを正確にセグメント化できます。また、特定の顧客グループに関する関連レポートをエクスポートして、最適なマーケティング戦略やプロモーション活動を策定することもできます。
目次では、顧客グループのSmart RFIMフィルター条件について学びます：
1. 顧客グループ - Smart RFIMの紹介
Smart RFIMの顧客グループフィルター条件は9つあります：
1. 顧客セグメントフィルター
Smart RFIMは顧客を9つの異なるセグメントタイプに分け、セグメント間に重複はありません。以下の表は各セグメントタイプの定義を示しています。
| 名前 | 再購入サイクル | 購入回数 |
総支出 |
| コアトップ顧客 |
最近購入した または 再購入の準備ができている |
トップ顧客 | 総支出 ＞ トップ10% |
| 失効トップ顧客 | インタラクションの有無にかかわらず再購入の準備ができている | トップ顧客 | 総支出 ＞ トップ10% |
| アクティブ顧客 | 最近購入した | リピート顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| 再購入準備中の顧客 |
再購入の準備ができている または インタラクションのある失効 |
リピート顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| スリーピング顧客 | インタラクションのない失効 | リピート顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| 新規顧客 | 最近購入した | 一度きりの顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| 潜在顧客 |
再購入の準備ができている または インタラクションのある失効 |
一度きりの顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| 失った顧客 | インタラクションのない失効 | 一度きりの顧客 | 総支出 ≤ トップ10% |
| エンゲージド顧客 | ストアの再購入サイクル内で3回インタラクションした | ブラウザ | 購入なし |
*備考：
- 「再購入サイクル」は、過去2年間のストア内のすべてのリピート顧客の購入記録に基づいており、システムは購入間の中央値の日数を計算してストアの再購入サイクルを決定します。これは顧客の再購入行動を予測するためのベンチマークとしても機能します。詳細については、ヒートマップのX軸を参照してください。
- 「購入回数」は、購入回数と総支出に基づいて分類されます。詳細については、ヒートマップのY軸を参照してください。
- 機能の更新により、「ロイヤル顧客」セグメントリストはもはや更新されません。代わりに、「注文数 ＞ N」と「支出額 = 高」を使用して独自のフィルターを設定できます。
2. Smart RFIMセグメントチャート
Smart RFIMセグメントチャートはヒートマップとして表示され、各セグメントの割合と変化を示し、顧客のパフォーマンスを追跡するのに役立ちます。詳細については、顧客：セグメント分析 | Shoplyticsを参照してください。
2. 「高/中/低」オプションの購入行動フィルター条件
| 名前 | 定義 | 更新頻度 |
|
「高/中/低」スマートオプション（支出金額） |
ストアの顧客の支出金額を四分位数に分ける
|
毎日 |
| 「高/中/低」スマートオプション（AOV） |
ストアの顧客のAOV金額を四分位数に分ける
|
毎日 |
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この記事はAIを使用して翻訳されており、不正確な部分が含まれている可能性があります。最も正確な情報については、元の英語版を参照してください。
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