試してみたい顧客分析手法をご紹介

「自社のサービスと顧客のニーズが合っているか不安だ」「顧客の現状を知りたい」と思っているマーケティング担当の方が多いのではないでしょうか。

顧客のニーズは時代と共に変わるため、企業は常に顧客の現状やニーズを理解しなくてはいけません。そこで役に立つのが「顧客分析」で、顧客の属性やニーズ、商品の売れ方を理解することでさらなる成長へとつながります。

この記事では顧客のデータ分析をしたいと思っている方へ向けて、顧客分析の重要性と具体的な4つの手法、分析ツールについてご紹介します。

顧客分析の目的とは？なぜ必要なのか？

そもそも、なぜ企業が顧客を分析する必要があるのでしょうか。その目的や必要性から見ていきましょう。

顧客分析の目的

顧客分析を行う大きな目的は、自社のビジネスや顧客のニーズ、売れ方を分析して現状を把握する事です。現状を把握すれば、今まで行っていたマーケティング施策や仕入れに無駄が見つかるかもしれません。

また、顧客の属性や購入経路を詳しく分析すると、自社が想定したものとは違う結果が生まれることもあります。つまり顧客の現状とずれたマーケティング施策を行っていたことがわかれば、不要なマーケティング費用を削り、より効果が見込める施策へ予算を回すことができます。

ビジネスには“顧客の理解”が必要である

企業が考える「良い商品」は、果たして顧客の考える「良い商品」と同じでしょうか。顧客の求める商品やサービスが提供できているか確認するためにも、顧客の分析は必要です。

どんなに企業が良いと思う商品やサービスを作っても、顧客に評価されなければ売れません。なぜ自社商品を選んだのか、逆になぜ選ばれなかったのかを分析することは、顧客を理解することにつながります。顧客に評価される商品やサービスを提供すれば業績の安定につながり、企業はさらなる成長するでしょう。

DXの実現を強固にするサイロ化されない顧客データ基盤とは?

この記事では、データのサイロ化問題の概要や、もたらされる悪影響について解説します。その上で、その解決策となるシステムについても紹介するので参考にして下さい。

試してみたい顧客分析の具体的手法

顧客を分析するためにおすすめの、4つの手法をご紹介します。

顧客分析の前の押さえておくべき基本項目

顧客分析は手法によって必要な項目が変わりますが、以下の項目は手法に関係なく把握しておきましょう。

ペルソナ
市場の大きさや動向
顧客が購入に至るまでの経緯

ペルソナとは、企業が顧客像として思い描く人物モデルの事です。例えば「○市在住の30代男性・既婚で子供が2人いる・年収は○万円」など細かく人物像を設定することで、よりターゲット層に響く商品開発が行えます。

デシル分析

ラテン語で“1/10”という意味を持つデシル分析は、顧客の購入金額を元に顧客分析を行う手法です。購入額の高い順に10グループに分類し、それぞれのグループがどれだけ売り上げに貢献しているかを分析します。

デシル分析は、購入額さえわかればすぐ分析できます。そのため顧客分析に慣れていなくてもすぐに始められます。購入ランクごとの動向を分析すれば、費用対効果の高いマーケティング施策にも踏み切れるでしょう。

しかしデシル分析では購入の利用頻度は反映されません。つまり1度だけ自社で高額な買い物をした顧客は上位に入り、低額でも定期的に購入している顧客は下位に分類されてしまいます。

RFM分析

最新の購入日(Recency)、購入の頻度(Frequency)、累計購買金額(Monetary)の3項目で分析を行うRFM分析は、B to Cのビジネスでよく使われる顧客分析手法です。

RFMの場合、最終の購入日が近く、購入の頻度が高く、金額が高ければ最も優良顧客と分析できます。顧客の購買履歴に応じてグループ分けをするRFM分析では、顧客を購入ランクでわけることで、それぞれにより効果的なアプローチができるというメリットがあります。頻度の低い顧客には定期的に割引クーポンを送るなど、購入履歴に応じたアプローチが可能です。

顧客ランクごとにアプローチできますが、分析が煩雑になるのはデメリットです。また、商品の内訳も分析には含まれません。

CTB分析

分類(Category)、趣向(Taste)、ブランド(Brand)の3項目で分析するCTB分析は、顧客の趣向を分析することができます。

「趣向」が反映されるため、顧客がどんな商品を好むか理解できます。アパレルや生活雑貨など、趣向(テイスト)の幅が広い商材を扱う企業に向いている分析方法です。よりパーソナライズされた分析ができるので、顧客のニーズが複雑化している今の時代に合致した顧客分析手法ともいえます。

しかしCTB分析は各項目が細かいため、情報を集めるシステムの導入から検討する必要があります。POSデータなどでも趣向やブランドまで集めているケースは稀で、データ収集に手間がかかる点はデメリットです。

セグメンテーション分析

顧客の属性を洗いだして分類するセグメンテーション分析は、「グループ分け」の要素が強い手法です。顧客の属性などで共通点を見つけ出し、1つの指標としていきます。

セグメンテーション分析で使う項目は、企業が何を知りたいかによって異なります。顧客の年齢や住所、購入履歴といった購買データ以外にも、サイトへの流入経路や購入額など、自社で集めている顧客の属性を使うことができます。

セグメンテーション分析のメリットは、基本的な顧客情報さえあればすぐに始められる点です。例えば性別や年齢、居住地などは顧客分析を意識していなかった企業でも集めやすく、すぐに分析できるでしょう。しかし項目によっては、他の手法ほど細かい分析は行えません。

顧客分析の具体的な始め方

顧客分析の手法が分かったところで、最後に具体的な分析の始め方をご紹介します。

分析ツールを導入する

簡単な顧客分析ならエクセルでも可能ですが、やはりおすすめは顧客分析ツールの導入です。一般的によく導入されているのは「CRM」という顧客データの管理ツールで、顧客と良好な関係を築きビジネスで成果を上げるために使われます。

CRMなら顧客の属性や接触履歴などを細かく管理できるため、CRM内で蓄積したデータをそのまま分析することも可能です。CRMツールは市場に多くありますから、自社に見合ったものを選定する必要があります。

顧客分析ツールの選び方

社内で顧客分析ツールを導入する場合は、「いかに自社に合っているか」が大事なポイントです。「顧客分析をしたい」という自社の目的があるため、分析機能が充実しているツールを選ぶといいでしょう。今回ご紹介したような分析手法がありますので、自社で行いたい分析に必要な項目を収集すれば効率的に顧客分析が行えます。

また、「使いやすさ」も重要です。顧客分析ツールが社内に広く浸透するためには、スキルに自信がない人でも使えなくてはいけません。直感的に使えたり、サポート体制がしっかりしたりするツールなら浸透しやすいでしょう。最初に数か月のトライアル期間を作ってもらい、実際に試してみるのも有効です。