不動産RFME顧客セグメンテーションモデル

핵심 개념

オンラインプラットフォームにとって、マーケティングは高コストな活動の1つです。顧客数の増加に伴い、効果的なマーケティング戦略を立てるためには、顧客の動的な行動を理解することが重要です。顧客セグメンテーションは、顧客を異なるカテゴリーにグループ化し、各グループに個別にマーケティング戦略を立てる手法として広く使われています。本論文では、RE-RFMEと呼ばれる顧客セグメンテーションのパイプラインを提案しています。これは、顧客の行動的特徴を追跡するための新しいRFME (Recency, Frequency, Monetary, Engagement)モデルに基づいています。最終的に、K-meansクラスタリングアルゴリズムを使って、顧客を4つのカテゴリー(高価値、有望、要注意、要活性化)に分類しています。

초록

本論文では、オンラインの不動産プラットフォームにおける顧客セグメンテーションのための新しいパイプラインであるRE-RFMEを提案しています。
まず、RFME (Recency, Frequency, Monetary, Engagement)モデルを提案しています。これは、顧客の行動的特徴を以下のように定義しています:

Recency: 最後にプラットフォームにアクセスした日数。値が小さいほど、プラットフォームへの訪問が多い。
Frequency: 過去45日間のセッション数(訪問数)。値が大きいほど、プラットフォームへの訪問が多い。
Monetary: 過去45日間の物件詳細ページ閲覧数と問い合わせ数の加重和。値が大きいほど、プラットフォームでの活動が活発。
Engagement: 過去45日間のフィルター適用、物件詳細ページ閲覧、問い合わせ、お気に入り登録などのセッション数の合計。値が大きいほど、プラットフォームでの活動が活発。
次に、この4つのRFME特徴量を使ってK-meansクラスタリングを行い、顧客を4つのカテゴリーに分類しています:

高価値顧客: RFMEスコアが全体的に高い顧客。マーケティング施策の中心的な対象。
有望顧客: Recencyは高いが、FMEスコアがやや低い顧客。プロパティの提案などでアップセルの対象。
要注意顧客: Recencyは高いがFMEスコアが低い顧客。電話でのフォローなどが必要。
要活性化顧客: RFMEスコアが全体的に低い顧客。広告などでプラットフォームの認知度向上が必要。
最後に、提案手法をWebとアプリのデータセットに適用し、その有効性を示しています。

통계

過去45日間の平均セッション数は、高価値顧客が57、有望顧客が20、要注意顧客が4、要活性化顧客が3。
過去45日間の平均物件詳細ページ閲覧数と問い合わせ数の加重和は、高価値顧客が242、有望顧客が73、要注意顧客と要活性化顧客がともに7。
過去45日間の平均エンゲージメントスコアは、高価値顧客が77、有望顧客が25、要注意顧客と要活性化顧客がともに3。

인용구

なし

핵심 통찰 요약

RE-RFME: Real-Estate RFME Model for customer segmentation

by Anurag Kumar... 게시일 arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17177.pdf

더 깊은 질문

顧客セグメンテーションの結果を、実際のマーケティング施策にどのように活用できるか?

顧客セグメンテーションの結果を実際のマーケティング施策に活用する際には、各セグメントごとに適切なアプローチを取ることが重要です。例えば、高付加価値顧客セグメントでは、既存の興味関心に基づいて同様の物件を推奨することで、彼らの満足度を高めることができます。有望な顧客セグメントでは、メールやモバイルメッセージを通じて同様の物件をアップセルすることで、購買意欲を高める施策が有効です。注意が必要な顧客セグメントでは、複数のプラットフォームで物件を探している可能性があるため、電話での対応や特別なオファーを提供することで、彼らのニーズを理解しやすくすることが重要です。活性化が必要な顧客セグメントでは、プラットフォームに対する認知度を高めるための広告などを通じて、彼らをより積極的に関与させる施策が効果的です。

顧客の行動的特徴以外に、どのような属性情報を組み合わせることで、より精度の高いセグメンテーションができるか?

顧客の行動的特徴に加えて、地理的、人口統計的、心理的な属性情報を組み合わせることで、より精度の高いセグメンテーションが可能となります。例えば、特定の地域における需要の違いや、年齢層による好みの違いなどを考慮することで、より細かいセグメントを作成することができます。さらに、顧客の収入レベルや家族構成などの情報を組み合わせることで、購買力やニーズの違いをより詳細に把握し、それに基づいてターゲティングを行うことができます。

本手法を他の業界のオンラインプラットフォームにも適用できるか、どのような課題や留意点があるか?

この手法は他の業界のオンラインプラットフォームにも適用可能ですが、いくつかの課題や留意点が存在します。まず、異なる業界では顧客の行動パターンや属性が異なるため、適切な特徴量やクラスタリング手法を選定する必要があります。また、データの収集や処理において、各業界の特性に合わせたカスタマイズが必要となる場合があります。さらに、プライバシーやデータセキュリティの観点から、顧客情報の取り扱いには慎重さが求められます。他業界への適用に際しては、業界特有の課題や規制に対する理解が不可欠であり、適切な対応策を講じることが重要です。