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顧客分析の3つの目的とポイントとは?4つの分析手法を解説

顧客分析の3つの目的とポイントとは?4つの分析手法を解説

売上や利益の拡大を目指すには、顧客についてよりよく知り、理解することが不可欠といわれます。顧客分析は、そのための最も有効な方策です。
ここでは、顧客分析の目的や顧客分析を進める際に押さえておくべきポイントのほか、具体的な分析手法について解説します。

顧客分析の概要とメリット

顧客分析とは、自社の商品やサービスを購入・利用する顧客の情報をさまざまな手法を用いて分析することを指します。
顧客に関わる情報には、性別や年齢層、居住地といった属性情報(基本情報)のほか、来店頻度や購入頻度などの購買行動(行動履歴)に関する情報があります。サイト上の販売であれば、購入日や購入回数、購入履歴などの情報をより正確に収集し、蓄積することができます。

顧客情報を分析すると、自社の商品のメインターゲットがどのような属性を持つ層なのかが明確になります。また、ターゲットとなる顧客のニーズや課題を探ることも可能です。さらに、購買プロセスを分析して、最も適切なアプローチ方法や施策を考えることもできるでしょう。このように、顧客分析には多くのメリットがあります。

顧客分析の目的

企業として共通の命題は売上や利益の拡大などがありますが、その過程において顧客分析が役立ちます。顧客分析の目的はどのようなものか、具体的に見ていきましょう。

顧客について理解する

まず挙げられる顧客分析の目的は、顧客の特徴やニーズ、行動を明確に把握し、顧客を理解することです。実際に商品を購入しているのはどのような属性の人たちなのか、どのようなニーズや課題を持っているのか、どのような動機やきっかけで商品を購買しているのか、顧客分析によってそれらを把握し、理解を深めていきます。

近年の顧客分析は、顧客に関するデータを表層的に確認するだけではなく、顧客をより深く理解することを目的とした施策が増えています。情報収集や購入のためのチャネルが増え、顧客の選択の幅も広がっている状況にあって、多くの企業がリピーターや固定客、ファンといった優良顧客を増やそうと考えています。顧客分析による顧客理解は、そのための重要なテーマとされているのです。

顧客満足度を高める

顧客に対する理解が進むと、顧客が求めることや期待することを把握できるようになります。それらにどれだけ応えることができているのかを示す言葉が、顧客満足度です。
顧客満足度を高められれば、優良顧客の確保・増加の実現が可能になります。そのためにも、顧客分析による顧客理解、さらにはニーズの把握や購買予測などが必要となるのです。

顧客との関係構築

顧客理解を進めて顧客満足度を上げれば、顧客との良好な関係も構築できるでしょう。顧客との関係構築も、顧客分析の目的のひとつです。
顧客とのより良い関係を作り上げるには、メールマーケティングやSNS、オウンドメディアなどを用いたコミュニケーション・情報発信なども有効です。また、BtoBなどでは手厚いカスタマーサービスも求められるケースがあります。顧客分析の結果をベースとして、さまざまな角度から継続的な施策をしていくことが必要です。

顧客分析で押さえるべきポイント

顧客分析では、目的を踏まえた上で、下記の3つのポイントをしっかりと押さえておく必要があります。どのようなポイントを押さえるべきか、ひとつずつ見ていきましょう。

顧客の定義

顧客分析を進めるには、顧客の定義が不可欠です。自社の商品やサービスを購入し、利用するのはどの層のどのような人たちなのかを明確化しておきましょう。
具体的には、顧客情報を分析してターゲットやペルソナを設定します。ターゲットは、年齢や性別、居住エリアといった属性をもとにマーケティング対象を決めます。これに対してペルソナは、より詳細に職業、家族構成、ライフスタイル、趣味嗜好を定め、特定の人物像の仮説を立てて設定するものです。

いずれにしろ、重要なのは顧客を定義して、そのイメージを高い解像度で捉えること。そのことにより、商品の売り方、訴求方法、アプローチの仕方に工夫が加えられ、商品自体の改善やアップデートも可能になります。

顧客ニーズの把握

顧客ニーズを探り、そのニーズを掘り下げて把握する作業も、顧客分析では欠かせません。顧客が特定の商品を選ぶときには必ず理由があるので、その傾向を明らかにするのが顧客ニーズ把握の第一歩となります。
また、顧客ニーズをひもとくには、顧客による商品へのレビューも参考になります。その際、商品への評価だけではなく、特定の企業、ブランド、販売チャネルに対する選択理由や評価にも注意を払うべきでしょう。

なお、顧客ニーズは定量的な分析だけでは把握しきれない部分があります。その場合は、ヒアリングやインタビュー、記述式アンケートを用いた定性分析を行うのが有効です。

顧客の意思決定プロセス

顧客がどのように商品を認知し、購買に至るのかという意思決定プロセスについても可視化して理解することが重要です。ペルソナが商品購入に至るプロセスは、よくカスタマージャーニーと呼ばれる考え方で分析されます。

消費者を取り巻く環境が、かつてのマスメディア時代からWebの時代へと変化し、さらにSNS時代へと移行したことで、顧客の購買行動も様変わりしているといわれます。こうした変化は、消費者の「購買行動モデル」として、さまざまなところで分析・分類されているため、それらの学習は必須ともいえるでしょう。
購買行動モデルを自社の顧客の意思決定プロセスと比較してみることで、顧客分析の新たな発見につながるはずです。

顧客分析の代表的な分析手法

顧客分析には、具体的にどのようなものがあるのでしょうか。ここでは、顧客情報を使った代表的な4つの分析手法について見ていきます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客の共通点を洗い出し、顧客を類似性の高いグループに細分化する手法です。既存顧客の属性や購入履歴などのデータを用いて顧客を細分化することで、それぞれのグループに、よりマッチした異なるアプローチを行うことが可能となります。また、ターゲットを定め、ペルソナを設定する上でもこの分析が役立ちます。

セグメンテーション分析は、既存顧客を分類するのによく使われますが、購買履歴のない見込み顧客も分析は可能です。性別や年齢層などの属性情報をもとにグループ分けをし、見込み客への適切なアプローチを吟味することは、顧客分析として有効な手段です。

デシル分析

デシル分析は、購買金額の大きさによって顧客を10段階にランク分けする手法です。売上に対する貢献度でランキングを作成するといえばわかりやすいでしょう。

この分析を用いれば、各グループの購入比率や売上構成比を分析して、売上に貢献している顧客層を容易に見つけ出せます。デシル分析を行えば、売上貢献度が高いグループに対して重点的に効果的なマーケティング施策を仕掛けることが可能です。また、売上構造に偏りがあると判断した場合は、課題と捉えて改善策を講じることもできるでしょう。

ただ、デシル分析では、何年も前に高額商品を購入した顧客が、その後もずっと上位のグループにとどまり続けるといった問題が起こることもあります。デシル分析を活用する際には、そうした要素を排除するなどの工夫が必要です。

RFM分析

RFM分析は、「Recency(直近購買日)」「Frequency(購入頻度)」「Monetary(購買金額)」という3つの軸で顧客をランキングする手法です。デシル分析のように購買金額だけで判断するのではなく、最新の購買日や頻度という要素を付け加えているのが特徴です。

直近購買日、購入頻度、購買金額のいずれも高スコアであれば、「最優良顧客」と容易に判断できます。あるいは、直近購買日のみスコアが高い傾向のある顧客は新規顧客、直近購買日のみスコアが低い顧客は他社に流れている可能性のある休眠顧客といった分類を行うことも可能です。

RFM分析を行うことで、どの顧客グループにどのような施策を、どのようなタイミングで実施するかといった、重要な判断材料が得られるでしょう。

CTB分析

CTB分析は、「Category(カテゴリ)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」という3つの軸で顧客を分類する手法です。デシル分析やRFM分析が商品を効率的に売るための手法とするなら、CTB分析はそれとはやや異なり、顧客ニーズを知り、購買予測を立てるための分析といえます。

カテゴリはレディース、メンズ、生活、食品などの大分類、ファッション、インテリア、キッチンなどの中分類、さらに細分化した小分類などを設定します。テイストは色、模様、形、風合い、サイズなどが該当します。ブランドは一般的な企業ブランド、商品ブランドイメージ以外に、採用しているキャラクターなども含みます。この3つの軸を掛け合わせて顧客を分類すれば、個別の顧客の好みをかなりの精度で知ることができるはずです。

CTB分析を用いるには、購買履歴にCTBを付加して記録する必要がありますが、ECサイトで詳細な情報収集のためのシステムを構築すれば、この条件はクリア可能です。CTB分析は、顧客が次にどのような商品を購入するのかという、購買予測に役立てられるでしょう。

ツールを使った顧客情報の管理方法と分析方法

顧客分析を行うには、「顧客情報を収集し、管理していること」が前提となります。ここでは、ツールを使った顧客情報のスムーズな管理方法と、管理した顧客情報の分析方法を紹介します。

顧客情報を収集・蓄積しデータベース化する

顧客情報(顧客データ)には、定量データと定性データがあります。定量データは数値化できる情報のことで、顧客の属性情報や購買行動情報が含まれます。定性データは数値化することが難しい情報であり、顧客から寄せられた声、クレーム内容、フォームからの問い合わせ内容、SNSでの投稿内容、記述式のアンケート結果、顧客へのヒアリングなどが含まれます。

こうした顧客情報は、Web上での販売であれば会員登録データ、販売管理システムの受注・販売履歴、アクセスログなどから情報を収集することが可能です。定性データもアンケートやヒアリングの実施のほか、自社サイトへの問い合わせ履歴やSNS投稿の分析などによって収集できるでしょう。

これらの収集した顧客情報は、CRM(顧客関係管理)システムなどを使ってデータベース化し、一元管理できるようにしておくとスムーズです。収集した顧客情報を分析して活用するには、集めた情報が随時データベースに格納され、いつでも管理して活用できる状態にしておくことが肝要です。

CRMについて、詳しくはこちらの記事もご参照ください。
顧客管理システムとは?知っておきたいCRMの基礎知識

顧客情報を分析ツールで分析する

収集・蓄積・管理している顧客情報は、Excelや顧客分析ツール、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールなどを使って分析します。ツールによって機能の種類や使い勝手などの違いはありますが、基本的にはデータをさまざまな手法で分析し、グラフ化するなどして分析結果をチェックすることは共通しています。

しかし、活用するツールによっては、情報の管理そのものに多くの工数を割かれてしまうケースがあるのは事実です。
顧客分析は販売管理システムなどで情報収集を行い、CRMシステムなどでデータを蓄積・管理し、分析を行っていくほうが、正確かつ効率的といえるでしょう。

まとめ:顧客分析に必要な情報管理や分析結果を施策に反映させるなら、「Synergy!」の活用を

デジタル技術の発達で正確な顧客情報を収集することが可能となった現在、その情報をいかに活用するかが企業の競争力を高めるカギとなっています。顧客分析は、そのための有力な方法であるといえるでしょう。

「Synergy!」は、さまざまな接点を持つ顧客の情報をデータベースに集約し、一元管理が可能なクラウドベースの国産CRMシステムです。メール配信、LINE配信、広告連携、Webサイトでの情報発信などのための機能も、豊富に備えています。
顧客分析に必要な情報を管理し、分析結果をマーケティング施策に反映させる際には、ぜひ「Synergy!」の導入をご検討ください。

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※記載されている内容は掲載当時のものであり、一部現状とは内容が異なる場合があります。ご了承ください。

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