データエンリッチメント

Feature01

より深い顧客理解が可能

お客様の顧客情報に対して、楽天インサイトのデータ（すでに蓄積しているデータや、新たに取得するアンケートデータ）を付加することで、
顧客像が明確になり、より深い顧客理解を得ることが可能です。

Feature02

質・量・カバレッジすべてにおいて魅力的なデータベース

楽天グループが蓄積するウェブ閲覧データ、オフライン購買データ等のログデータをはじめ、楽天インサイトが独自で蓄積する年齢・性別などのデモグラフィック情報や粒度の細かい調査データ、その他ユニークなデータを各種大規模に取り揃えています。
データの分析結果を提供^※するだけではなく、お客様のデータと組み合わせた上で、分析作業を承ることも可能です。

• ※ 各企業には、個人が特定できない状態に加工した分析結果を開示します

代表的な連携キー（例）

CookieID、AdID/IDFA、IPアドレス、Treasure Data 共通ID

購入促進のための来訪者・離脱者分析

業界

保険会社

課題

オンライン成約を伸ばしたいが、自社分析すると来訪者が多い割に成約率が低く、デジタル施策における広告のターゲティングを見直したい。

施策

実際の成約者と、見込み層のターゲットに大きなギャップを確認。
成約者と離脱者の顧客像を把握することで広告戦略の見直しを実現した。

広告ターゲティング精度の向上

業界

メディア会社

課題

自社保有の会員属性データは幅が狭く、細かいターゲティングを行うことが難しかったため、
第三者データと連携し、広告ターゲティング精度の向上を図りたい。
重複者に限らず自社保有の会員全てに属性を連携したい。

施策

重複者だけでなく、一定の精度を持った推計を用いて全データに細かい属性データを連携することで
広告ターゲティングの精度向上を実現した。

クロスセル・アップセルのための顧客スコアリング

業界

通販会社

課題

キッチン・ダイエット、スポーツ等多種カテゴリーに及ぶ商品を取り扱っているが、
CRMのシナリオ設計において、適切なレコメンド施策を実施したい。

施策

会員への「趣味や生活意識」のスコアリングを行うことで、既存顧客に対し、
趣味の確率スコアをベースにCRM施策を実行。