年齢、配偶者の有無、職業、居住地域など、具体的な特性に基づいて顧客と潜在顧客を分類します。その後、顧客や潜在顧客をクラスターに分割します。
既存のキャンペーンを新規キャンペーンと比較して、データを収集し、コントロール・パッケージ・テストを実行します。色分けすることで、どのテスト・パッケージが既存のコントロール・パッケージより優れているかがすぐに分かります。
テスト・キャンペーンに反応した顧客のプロファイルを生成します。潜在顧客のプロファイル作成ツールを使用すると、データ内の具体的な特性(年齢、配偶者の有無、職業など)を正確に特定できます。
購入傾向スコアを生成して、キャンペーンやオファーに最も反応しそうな顧客に重点を置きます。その他のデータのスコアを算出するためのXMLファイルを生成します。反応しそうにない顧客をリストから除外します。
マーケティング・キャンペーンに最も高い反応率を示した郵便番号を特定します。営業拠点や実店舗を新たに設置するための最適な場所も見つけることができます。
スコアリング・インターフェースを使用して、RFMスコア、潜在顧客のプロファイル、反応率を既存のデータ・セットや新規データ・セットに書き込みます。ターゲットを絞ったリストを作成して、顧客グループごとにマーケティング戦略を適合させます。