データベース・マーケティングの概要

（２）データベースマーケティングが目指すもの
以下のような概念の実現を目指して努力するのがデータベースマーケティングである。
①	標準設定…マーケティング効果を高めるために標準顧客を設定し、標準顧客に照準をあてる。
②	選別・淘汰…マーケティング目標を厳選し、不必要な目標を切り捨てて、目標を絞り込む。
③	パーソナル化…顧客一人ひとりに適合するメッセージを訴える。
④	意欲喚起…顧客各人を意欲喚起せしめる。
⑤	セールスマンシップ…つねに、あらゆることをテストによって確認する、
⑥	テスト実施…つねに、あらゆる事をテストによって確認する。
⑦	測定性…結果の効果を測定し、実数数値で評価する。
⑧	リスポンス重視…いかなる結果となるかというリスポンスを予測し、そのリスポンスを予測し、そのリスポンスの読みに基づいて企画する。
⑨	リレーショナルシップ構築…顧客とのきずなを強めることを究極目標とする。

（3）データベースマーケティングの基礎データ例
・	顧客の氏名、住所
・	顧客の電話番号
・	顧客に対して促進活動（ＤＭなど）が行われた日
・	顧客の促進活動に対する応答（リスポンス）行動
・	最初に顧客の応答を得るに至った、接触媒体
・	最初の商品購入日
・	その後の商品購入日
・	商品の購入頻度
・	購入された書品種類や商品部門
・	商品を購入した子売企業名、子売業タイプカタログ名
・	返品された商品
・	購入金額の総額
・	1回の平均購入金額
・	商品購入手段（電話、郵便、セールスマンなど）
・	支払方法
・	代金不払いの有無
・	取引活動やアンケート用紙による調査を通じて知り得た個人情報（顧客の年齢、収入、所有家屋、結婚状態、子供の年齢、職業、自家用車保有状況など）
・	取引活動や市場実査を通じて知り得た、顧客の商品使用情報

（4）データベース構築のステップ
データベースマーケティングの基礎データ例は上記（3）のとおりであるが、これらの基礎データをマーケティングのデータベースとしてデータを構築するポイントは以下の通りである。
①	データベースを、自社内のスタッフで作るか、それとも社外機関に依頼したり、社外機関に協力してもらって作るか、その方針を決める。
②	社内のデータベース構築チームによって自社のデータベースニーズの一覧表を作る。
③	データベースに採用すべきデータファイルを明確化する。
④	各データファイルに収納されているデータのエレメントを点検する。
⑤	各ファイルから、データベースに採用しようと思うデータエレメントを選び出す。
⑥	各ファイル毎に、そのデータエレメントの数値を、期間値でとるか、累計値でとるかを決める。
⑦	個人のデータを抽出し、新しいデータエレメントを作り出すといったデータ処理作業を、どこで行うのかを決める。
⑧	データベースの中に、インハンスメントデータを取り込むことにするのか否かを決める。
⑨	個々の顧客について、情報をコンソリデーションする方法を決める。
⑩	個人情報を世帯情報にコンソリデーションする方法も決める。
⑪	仮のデータベースを設計する。
⑫	データベースの更新頻度を決める。
⑬	データベースを更新する際、データベースにはいっている既存の記録を更新するにとどめるのか、それとも、データベースの枠組み自体を定期的に更新するのか、を決める。
⑭	当初設定した企業ニーズのリストに戻って、データベースの収集したデータや、コンソリデートされたデータが、あるいは、データベースの構造が当初の企業ニーズに合致しているか、点検する。
⑮	必要ならば、計画内容を改定する。

（5）データベースの分析手法
データベースマーケティングのデータベースの分析手法としては、ＲＦＭ分析とＬＴＶ分析がある。
	①ＲＦＭ分析
	ＲＦＭ分析とは、顧客各人別にＲ（リーヤンシイ）Ｆ（フリクユンシイ）Ｍ（マネーダリードリュー）という3つの評価尺度でもってＲＦＭスコアを算定し顧客各人のリスポンス性向や購入行動性向等を分析する手法である。
	②LTV分析
	LTV分析とは、ライフ・タイム・バリューの略語で生原価値のことを言う。即ち、顧客が一定期間にもたらすであろう利益を一定の割引率で割り引いた現存価値の累計値をいう。数式で表せば、以下のようになる。