様々な物やサービスが溢れ、企業間での競争が激しい現代社会において、顧客データの分析は欠かせません。企業側の「顧客はこのような物を求めているはずだ」という認識と実際の顧客のニーズが食い違うと、誤ったアプローチにより顧客を逃して競合他社に負け、売り上げが低迷してしまいます。

いつ・どのような層が・どのような商品を・なぜ購入しているのかなどの顧客データを正しく把握して分析し、適切なマーケティング戦略を立てることが売り上げの増加や企業の成長に繋がるのです。

この記事では、顧客データ分析を行うメリットや分析を効果的に行うための手法、データを活用して得られる効果、有効なツールなどについてご紹介します。　

そもそも顧客データ分析とは

顧客データ分析は顧客について深く知り、適切なアプローチの仕方を考えたり顧客のニーズを正しく認識したりするために、自社が得た顧客の属性や購買履歴データなどを分析することを指します。

属性は年齢や性別、家族構成、住所のような顧客の特徴を示す情報で、購買履歴データはいつ、どこで、どのような商品を購入したのかを継続して示す情報です。

こうした顧客データには様々なものがあり、「定量データ」と「定性データ」の2つに分類できます。定量データは数値で可視化できるデータで、売上高のようなわかりやすいものだけでなく、属性や購買履歴などの統計をとれる情報も定量データです。

対して定性データは「どこに惹かれてその商品を購入したか」「なぜこの購入方法を選んだのか」といった、数値にできない顧客の心理に関わるデータで、顧客にインタビューをしたりアンケートを取ることで情報を集められます。

それらを組み合わせて分析することで「どうしてこの商品が売れているのか」を正しく理解できるのです。

顧客データ分析を行うメリット

顧客データ分析を行うか検討する際、気になるのがメリットです。ここでは顧客データ分析を行うとどのようなメリットがあるのかをご紹介します。

顧客やニーズの理解が深められる

顧客データを分析することで、顧客自身のことやその人のニーズを知ることができます。企業と商品が溢れ、顧客が数多の選択肢を持っている現代社会では、顧客の好みやニーズの複雑化に合わせたカテゴライズが必要です。顧客を一括りにせず、好みや求めていること、購入に対する熱意など細分化した様々な見方で顧客を分類することで、顧客に対する理解を深めることができます。

分類していくうちに、男性向けで発売したが女性もよく購入している、若年層向けで発売したが中年層が購入者の大半を占めているなど、企業側のターゲットと実際にその商品を買っている層のミスマッチが発覚することがあるかもしれません。

その場合には顧客を失わないよう、今いる顧客に合った商品へと改良する必要があります。顧客データを分析して、どのような層になぜその商品が選ばれているのかを理解することは、顧客離れの防止にも繋がるのです。

マーケティング戦略や営業戦略の立案に活用できる

顧客データの分析を進めていくと、顧客のニーズを把握できるだけでなく、リピーターになりやすい顧客の属性や、広告やWebサイト、キャンペーンなどの様々なチャネルの中で、どの媒体が成約に結びつきやすいかなどのデータを得られます。

また今は商品の購入やサービスの利用はないものの、今後顧客になる可能性がある見込み客も分析することで、顧客のニーズをより深く把握することが可能です。それらのデータを活用することで、有効な施策はどのようなものかを導き出し、より洗練されたマーケティング戦略や営業戦略を立案できます。

施策の効果測定ができる

顧客分析を繰り返していくと、現在行っている営業施策やマーケティング施策の効果を測定することができます。

例えばWebサイトの作成に力を入れてコストをかけていましたが、顧客分析の結果Webサイトから興味を持った顧客は少なく、広告から興味を持って顧客になった人が多かった場合は、Webサイトにかけていた分のコストを広告にかけた方が効果的です。

このように、顧客分析を通して施策の効果を測定することで、同じコストでより有効なアプローチをすることができるようになります。

新商品開発やサービス立案に役立てられる

顧客が求めているものを深く理解することで、顧客のニーズに応えた新しい商品やサービスの立案が可能になります。また、既存の商品やサービスが顧客のニーズを満たしているかを知り、改良を加えていくことで売上の増加にも繋がるでしょう。

顧客データ分析に有効な手法7選

顧客データを分析するといっても、どのような方法をとれば良いかわからない方もいるでしょう。ここでは、顧客データを分析するうえで有効な手法を7つご紹介します。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は顧客をグループ分けする手法です。顧客を年齢や性別、居住地などの属性やニーズ、購買履歴などで分類することで、それぞれのグループに効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

行動トレンド分析

特定の時期に商品を購入している顧客に限定して、特徴や共通点などを分析する手法が行動トレンド分析です。例えば分析した結果「この商品を夏に購入しているのは20代が多い」ということがわかれば、夏に若い人へ向けてクーポンを送ったりサマーセールを行うなど、適切なタイミングでアプローチできます。小売業やアパレル業界などのシーズン物を取り扱う業種に適した手法です。

コホート分析

コホートとは同じ特徴を持つグループを指し、コホート分析は顧客の属性や任意の条件でコホートに分けて分析する手法です。例えば「割引券を使用した顧客」でコホートに分けて購入履歴や金額などを分析すれば、いつ配った割引券が多く使われているのか、券を利用して誰がどんな商品をいくら分買うのかなどが分かります。

それらのデータをもとに、どのタイミングで誰に向けて何の商品の割引券を配ると効果的かを考えて実践すれば、商品を購入する人や1人あたりの購入額が増えて売上に繋がるでしょう。顧客情報がしっかりと揃っていれば様々な応用が利く手法です。

デシル分析

デシルはラテン語で「10等分」という意味であり、購入金額が高い順に並べた顧客を10グループに分類する手法がデシル分析です。各グループの購入金額の合計を算出し、売上に対して多くの割合を占めているグループを分析することで、売上への貢献度に合わせた施策を立案することができます。

しかし、購入金額が高くても購入したのは一度きりであったり、以前は得意客だったが最近は購入していない顧客が上位に含まれることがあり、上位のグループがリピーターや優良顧客ではない可能性があるので注意しましょう。

バスケット分析

バスケット分析はレジのPOSシステムのデータや通販サイトの購入履歴などから、顧客の買い物かごの中身を分析する手法です。特定の商品と一緒に購入されている商品がわかり、それを通販サイトでおすすめとして表示したり、実店舗で近くに陳列したりすることで客単価の向上が期待できます。

RFM分析

RFM分析は顧客のRecency(最新の購入日)、Frequency(頻度)、Monetary(累計購入額)の3つのデータを「High」「Middle」「Low」に分け、顧客を27グループに振り分けて分析する方法です。最新の購入日と頻度も含めて分析するため、デシル分析の欠点を補うことができます。

購入したのが最近で、頻度が多く累計購入額が高いほど良い顧客とし、それぞれのグループを優良顧客や非優良顧客、新規顧客、離反顧客などと定義することでグループに合ったマーケティング戦略を立てることが可能です。

LTV分析

LTVはLife Time Value(顧客生涯価値)の略であり、顧客一人が自社にどのくらいの利益をもたらしたかを表す数値です。顧客の平均単価、購買期間、頻度などの顧客データや、新規顧客の獲得と既存顧客の維持にかかるコスト、売上総利益率をもとに算出します。

売上だけでなく利益率も算出することで、顧客の獲得や維持などにかかるコストが明確になり、無駄なコストがあれば省くことが可能です。また原価を抑えて売上総利益を上げる、セット販売で顧客の単価を上げて売上を伸ばすといったLTVを増加させるためのマーケティング施策を立案することもできます。

顧客データ分析を行う際のポイント

ここでは、顧客データ分析をより効果的に行うために意識すべきポイントをご紹介します。

分析する目的を明確にする

分析すること自体を目的にせず、分析した結果をどう活かしたいかまで考えましょう。顧客をグループ分けして各グループに合ったマーケティング戦略を立てたい、どのタイミングで顧客にアプローチするのが効果的か知りたいなど、何のために分析を行うのかをはっきりさせておくことが重要です。

すぐに思い浮かばない場合は既存の顧客データを分析し、どのような顧客をターゲットにするかを定めるところから始めましょう。

分析する対象をしっかり選定する

既存の顧客を維持したい、見込み客を顧客にしたいなど、目的によってどのような層をターゲットにして分析するかをしっかりと選定することが重要です。既存の顧客を分析する場合でも、顧客全員を分析してしまうと正しい結果が得られない場合があります。

例えば優良顧客を増やしたいという目標がある場合は、分析対象を優良顧客に絞ってどのような層が優良顧客なのかを把握し、商品開発やアプローチに活かすなど目標に合わせて分析対象を変えましょう。

課題やニーズを掘り下げる

顧客データ分析は可視化できる定量データのみに着目しがちですが、顧客がどのような課題を抱えていて何を求めているのかを知り、顧客への理解を深められる定性データの分析も欠かせません。例えば既存の顧客は学生が多く、雨が降ると教科書が濡れるのを解決したいという課題を持っていて、水に強い素材の鞄を求めて自社の商品を購入したことが分かれば、鞄に撥水加工を施すなどの改良をすることが可能です。

さらに教科書や筆箱、弁当、水筒、体操服などどうしても荷物が多くなりがちな学生に向けて大きな鞄を作る、すぐに取り出せるところにしまっておきたい通学定期や、教科書と同じところに入れておくと破れがちなティッシュを他の荷物と分けて入れられるように内ポケットを多く作るなどの工夫をすれば、今以上に顧客のニーズに応えられるようになります。

しかし、課題とニーズをデータだけで分析するのは難しいため、アンケートを取るなど顧客の心理を深掘りするための調査を行いましょう。

適切なツールを選定する

顧客分析には様々なツールがあります。それぞれのツールの特徴を理解し、自社の状況に合ったものを選びましょう。初めてツールを導入する際は、複数のツールが1つにまとまっているものを選ぶのがおすすめです。その後別の機能を持つツールを導入したくなったら、提供元が同じものを選ぶとサポートがスムーズに受けられます。

なお、既にツールを導入している場合は、不足している部分を補える機能を持つものを導入しましょう。

例えば、ブログやWebサイトのアクセス解析、見込み顧客の管理などを行うMAツールや、顧客情報を管理し分析するCRMツールなどを既に導入している場合、顧客の意見を聞くためにVOCツールを新たに導入し、定性データを収集するとより良い顧客分析に繋がります。

また、他企業の導入例を参考にしながらツールを選ぶのも有効な手段です。業種が自社に近い企業の事例はツールを導入してどのように活かすかをイメージしやすいです。

さらに、導入する際はデータが見やすく使いやすいツールにした方が定着します。どんなに様々な機能を備えていて便利なツールでも、使い勝手が悪いからと従業員が使用してくれなければ導入した意味がありません。

しっかりとツールを定着させて機能の効果が得られるように、中高年の従業員でも扱えるような操作が容易なツールや、いつでもどこでもデータ入力ができるモバイル対応のツールなど、実際に使用する従業員に合ったものを選ぶと良いでしょう。

顧客データを活用して得られる効果

ここでは、顧客データの分析結果を活用するとどのような効果が得られるのかをご紹介します。

データドリブンマーケティングの推進

データドリブンはデータを活用してビジネスにおける意思決定を行うことを指します。

データドリブンマーケティングは勘や経験に頼った判断ではなく、入手した顧客に関するデータや売上などの情報にもとづいて判断する客観的なマーケティングの手法です。顧客の購入経路やニーズが複雑化する現代に合った手法として、多くの企業がマーケティング戦略に取り入れ効果を得ています。

データドリブンが求められるようになる前は、AIDMAのような顧客の購買行動のプロセスを表したモデルに合わせたマーケティング戦略が主流でした。

AIDMAは店頭で商品を見たり、テレビのCMを見て商品を知るAttention(注目)、身近な人の間で話題になっていたり、起用された俳優やスポーツ選手などの有名人、インパクトのある音楽や映像をCMで見たりして興味を持つInterest(関心)、商品について理解し、欲しいと思うDesire(欲求)、商品の存在を覚えておくMemory(記憶)、購入するAction(行動)という5つのステップで構成されています。

しかし現代では、CMだけでなくサイトでレビューを見たり、SNSで評判を見たりと顧客がインターネット上で情報収集するようになり、店頭だけでなくオンラインの通販サイトでも商品を購入するなど、購入に至るまでのプロセスが複雑化しました。

そのため、購買プロセスのモデルを固定してマーケティング戦略を立てるのではなく、顧客の様々なデータを取得して顧客の行動や心理を把握する顧客データ分析が重要になったのです。

分析結果を活用することで、ビジネスにおける意思決定をデータにもとづいて行うことが可能になり、データドリブンマーケティングを推進することができます。

One to Oneマーケティングを可能に

One to Oneマーケティングは顧客の属性や心理などをもとに、1人1人に個別でマーケティングを行うという考えです。顧客データの分析結果を活かして1人1人にアプローチすることで顧客の満足度を高め、さらなる売上の増加に繋がります。

カスタマーサクセスを実現

カスタマーサクセスは企業が提供するものと顧客のニーズのギャップを埋めるように働きかけることを指し、日本語では顧客の成功と翻訳します。ギャップを埋めるためには、顧客の購買行動や心理をしっかりと分析して深く理解することが不可欠です。

顧客データの分析結果を商品の開発や改良に活用してカスタマーサクセスを実現させることで、顧客と良好で長期的な関係を築くことができ、企業の安定と成長に繋がるでしょう。

LTVの増加

顧客データ分析の結果を活用することで、1人の顧客が企業に与えた利益の総額であるLTVを増やすことができます。新規顧客の獲得も大切ですがコストがかかるため、まずは低コストで維持できる既存顧客のLTVを増やすことが重要です。

データの分析結果をマーケティング戦略に活用して顧客のニーズに応え続けることで、顧客が企業に支払う金額が増えてLTVが増加し、利益を長期的に得ることができます。

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この記事では、顧客データ分析を行うメリットや効果的な手法、得られる効果、有効なツールなどについてご紹介しました。企業間の競争が激化する現代社会で売上を上げて企業を成長させるために、効果的なマーケティング戦略を立てたいと考えている方は、ぜひ本記事を参考に顧客データ分析に取り組んでみてください。

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