こんな課題を
抱えていませんか？
顧客が
コンバージョン
しない理由
従来の属性データだけでは見えない、顧客の本当の意思決定基準が分からない
ペルソナ設計が
属人的
担当者の経験や勘に頼った施策で、再現性のあるマーケティングができない
施策の
マンネリ化
自社データ分析の切り口が固定化し、似たようなDMばかりになっている
TOiTOi Analyticsが
選ばれる理由
データの信頼性に
基づく分析力
20年以上の研究・収集データと最新の心理学理論を活用
10万人+
性格情報データ
多角的な分析を可能にする
豊富なデータベース
20年+
研究・収集実績
統計学・分類学に基づく
確かなデータ基盤
Big Five
理論活用
近代心理学研究の
主要理論を実践応用
マーケティングKPIへの
具体的貢献
購買意思
決定基準の
明確化
個人の価値観を分析し、
なぜその顧客が購入するのか
根本的な理由を解明
セグメント精度向上
最適訴求
メッセージの
導出
セグメント毎に響く訴求ポイントを
特定し、パーソナライズ
されたメッセージを作成
エンゲージメント率向上
CVR向上
CPA改善
的確なターゲティングと
訴求により、コンバージョン率
向上とコスト削減を実現
ROI最大化
サービス概要
個性分析技術をマーケティングに応用した革新的なアプローチ
顧客の「個性」をデータ化し
マーケティング戦略に活用
個人の価値観分析
意思決定基準・能力の個性分析をマーケティングに応用
多角的分析アプローチ
ビッグファイブやコンピテンシー分析を活用した環境要因・行動特性の分析
実践的アウトプット
マーケティング施策に直接活用できる具体的な分析結果を提供
提供される分析結果
マーケティング担当者が実際に受け取るアウトプット
性格特性別
ペルソナマップ
購買傾向、影響を受けやすい情報、
避ける行動をマッピング
- 購買パターンの可視化
- 情報収集行動の分析
- 回避行動の特定
訴求軸の
最適化レポート
個人の意思決定基準に合わせた
訴求方法を提案
- Aグループ: 論理的裏付けを重視
- Bグループ: 共感・感情を優先
活用シーン
マーケティング業務フローでの具体的な活用方法
顧 客
セグメンテーション
従来のデモグラフィック情報に加え、
個人の価値観や意思決定基準に基づく
高精度なセグメント作成
- 心理的特性による分類
- 購買動機の深層分析
- 行動予測モデルの構築
コンテンツ・
メッセージング最適化
顧客の個性に合わせて、メール、
広告クリエイティブ、LPの構成など
訴求方法を調整
- パーソナライズドメッセージ
- クリエイティブ最適化
- チャネル別訴求調整
プロダクト開発・
ブランディング
製品・サービスごとに魅力を感じる
顧客の価値観を分析し、戦略的な
商品開発・ブランド構築に活用
- ターゲット価値観の特定
- ブランドメッセージ設計
- 商品コンセプト最適化
導入事例
業界別の成功事例と
具体的な成果
具体的な成果
EC・小売業界
大手アパレルブランド
課題
年齢・性別による従来セグメントでは購買予測精度が低く、広告費用対効果が悪化
施策
個性分析による新セグメント設計と、セグメント別メッセージング最適化
成果
+35％
CVR向上
-28%
CPA削減
金融・保険業界
地方銀行
課題
投資商品の提案が顧客ニーズとミスマッチしているため、成約率が低迷
施策
リスク許容度と価値観に基づく顧客分類と、個別提案内容の最適化
成果
+52％
成約率向上
+41%
顧客満足向上
田中 マーケティング部長
株式会社○○○○
「従来のデモグラフィック分析では見えなかった顧客の本質的なニーズが明確になりました。特に、同じ年代・性別でも全く異なる価値観を持つ顧客への訴求を最適化できたことで、マーケティングROIが大幅に改善しました。データに基づいた確信を持った施策展開ができるようになったのが最大の価値です。」
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