顧客分析の重要性と目的
企業が提供する製品・サービスと顧客のインサイト・ニーズを的確に結びつける（バリュープロポジションを確立する）ために、顧客分析は欠かせないステップです。競争が激化する市場において、データを活用して顧客を深く理解することは、差別化と持続的成長のカギとなります。
まず、データを活用した顧客分析の役割と目的を整理し、その手法を活かして企業が得られる具体的なメリットを整理します。
顧客理解のためのデータ収集
企業が顧客を正しく理解するために、さまざまな角度からデータを収集・分析することが欠かせません。オンラインだけでなくオフラインの接点や、定量データと定性データをバランス良く組み合わせることで、顧客の行動や心理を多面的に把握できます。
オンラインデータとオフラインデータの統合
オンラインでは、ウェブサイトの行動ログや口コミ、SNS上の投稿、ECサイト上の購買履歴など、定量的・定性的な情報を多く取得できます。
一方、店舗訪問や店内の探索、コールセンターへの問い合わせなど、オフラインで得られる情報も、顧客の実態を掴むうえで重要です。これらを可能な限り連携させ、一元管理することで、顧客像をより正確に描き出すことができます。
定性情報を活かした深堀り
数値化されたデータ（定量情報）のみでは把握できない顧客の「本音」や「痛点」は、インタビューやアンケート、SNSの口コミなどの定性情報によって見えてくることが多々あります。顧客の心理や背景を把握するためには、定性的なデータの収集は不可欠です。
メリット①顧客満足度の向上
顧客分析の結果は、たとえば顧客満足度を向上させる施策に活かせるかもしれません。
顧客インサイトを活用すれば、顧客体験の向上やロイヤルティの獲得に直結する施策を打ち出せます。
パーソナライズによる体験向上
顧客の属性や購入履歴データを元に機械学習等を行い、商品・サービスの提案（メールや手紙など）やレコメンドを実施すれば、顧客が自分に合った商品・サービスを見つけやすく／選び易くなります。適切なタイミングで適切な提案を行えれば、顧客は企業との接点に価値を見出しやすくなるでしょう。
LTV（顧客生涯価値）の最大化
単発の購入だけでなく、長期にわたるリピート利用やクロスセルなど、顧客と企業の関係を継続的に発展させる施策も重要です。
顧客分析によって得られたインサイトをもとにコミュニケーションプランを設計し、企業の売上や利益を高めつつ、顧客満足度も維持・向上させる施策を考案できるかもしれません。
メリット②企業活動の効率化
顧客分析は顧客満足度を高めるだけでなく、企業内部の業務効率化にも寄与します。各部署でバラバラに蓄積されていたデータを統合・活用することで、マーケティング施策の優先順位やリソース配分が最適化しやすくなります。
マーケティング投資の最適化
データに基づく顧客分析によって、どのセグメントに対してどの施策を実施することで効果が高まるのかを見極めることができます。その結果、広告費用やプロモーション費用を費用対効果の高い領域へ配分し、実施後に振り返ることでさらに分析をブラッシュアップすることが可能になります。
組織間連携の促進
営業・カスタマーサポート・商品開発・MDなど、複数の部門で横断したデータを軸に議論することで、顧客理解がより進みます。組織横断的に顧客データを活用することは、１つの部門でしか見えなかった顧客像の幅を広げ、より「一連の行動」に焦点が充たります。スピーディーな意思決定を実現しやすくなる点も大きなメリットです。
顧客理解の事例
顧客分析フレームワークの概要
顧客に関するデータを多角的に捉え、最適な施策を打ち出すためには、メンバー間で活用できる分析フレームワークが不可欠です。
顧客を分類する「セグメント」を正しく把握し、顧客が感じている価値を定量的に評価することが出来れば、マーケティング戦略の精度を高めることができます。ここでは代表的な分析手法を取り上げ、実務への応用ポイントを整理します。
セグメンテーション分析
顧客を年齢・地域・購買動機・インサイト・顧客価値など、複数の切り口でグループ化することで、個々のニーズや行動特性を明確にします。セグメントごとに施策を打ち出すことにより、より適切なターゲティングとプロモーションを行うことが可能です。
分析軸の選定
分析を行う際、性別・年齢などの基本的な属性だけでなく、購買履歴や行動ログなど複合かつ多角的な視点で抽出することが重要です。これにより、より精緻な顧客像を描き出すことができます。
ターゲティングに合った戦略
各セグメントの特性を踏まえ、それぞれに合ったキャンペーンや施策を最適化します。
セグメント別に想定売上や過去1年分の売上を事前に算出し、その金額規模に合ったリソース配分を明確にすることで、効率的に成果を上げ易くなります。
RFM分析
Recency（最近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）各指標を用いて、顧客の購買傾向を数値化する分析手法です。顧客のロイヤルティや優良顧客の識別に役立ち、効果的なリテンション施策の立案に繋がります。
指標ごとの重要性
各指標は以下のような意味を持ちます。
- Recency：最近の購入日が新しいほど、積極的なアプローチが有効な可能性が高い
- Frequency：購入頻度が高いほど、ロイヤルティを高める施策が有効な可能性が高い
- Monetary：購入金額が高いほど、VIP向け施策や上位商品（アップセル）提案が有効な可能性が高い
施策への活用方法
RFM分析を通して顧客をスコアリングすれば、優良顧客群の発見が容易になります。LTV向上を目指した特別キャンペーンや、離反が懸念される顧客への再接触など、課題に応じて戦略的なアプローチが可能です。
デシル分析
顧客を購入金額や利益の多寡順に並べ、上位から10等分に区切って評価する手法です。デシルとはラテン語で「10分の1」を意味することに由来します。
各層の売上・利益構成比率を把握することで、自社を支える主要顧客群を特定でき、優先的に施策を行う判断材料となります。
上位顧客の深掘り
利益上位の顧客層が全体利益の大部分を占める場合、リテンション施策を強化することが効果的とも言えます。特典やロイヤルティプログラムを提供して、より長期的な関係性を構築しましょう。
下位層へのアプローチ
購入金額が少ない顧客層に対しては、購入のハードルを下げるクーポンや定番商品の強化などで掘り起こし施策を行うことが考えられます。新規顧客の定着のためにも、下位層の分析は軽視できません。
LTV分析
LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）を算出・分析することで、顧客1人あたりが将来的に企業にもたらす利益を見積もることができます。商品・サービスを長期視点で把握するためには不可欠な手法であり、マーケティング投資の優先順位を決定する際にも有用です。
LTVを高めるには？
LTVを高める方法としては、3つのアプローチが考えられます。1つ目は「顧客単価を上げる」こと、2つ目は「購買頻度を上げる」こと、3つ目は「継続期間を延ばす」ことです。
たとえば、BtoBビジネスの場合、1度関係性が構築されると解約されづらい（継続期間が伸び続ける）など、事業形態にあったアプローチが考えられます。
施策の投資対効果測定
LTVが高い層を獲得できた広告やキャンペーンは、再び規模を拡大しての投資を積極的に行うことが考えられます。一方、LTVが低い顧客層を獲得できた広告・キャンペーンは、クリエイティブの見直し、訴求の見直しなどの対策が考えられます。
その他の分析事例
データ分析に基づくマーケティング戦略
顧客データを活用して施策を実施・最適化するデータドリブンなマーケティングの需要が高まっています。従来の経験則に頼った手法では、機会損失や非効率な投資につながりかねません。本章では、データ分析を活用したマーケティング戦略の立案から実行までのプロセスを解説し、具体的な成功のポイントを探ります。
目標設定と分析フレームワークの選定
ゴールから逆算した指標設定
売上向上、認知度拡大、既存顧客のリピート促進など、目的が何かによって追うべき指標は異なります。ゴールを設定した上で必要なKPI（重要業績評価指標）やKGI（重要目標達成指標）を明確にし、効果測定の基準とします。
適切な分析フレームワークの導入
セグメンテーション分析やRFM分析など、さまざまな分析手法が存在しますが、自社のビジネスモデルや顧客構造に合ったフレームワークを選ぶことが重要です。実際に1度やってみて、その結果を見ながら「定期的に分析した方が良いか？」「1回だけで良いか？」「運用コストに見合った結果が得られているか？」などを総合的に判断します。
顧客層の決定とカスタマージャーニーの把握
データ分析によって抽出した顧客インサイトをもとに、顧客層の定義とカスタマージャーニーの設計を行います。顧客層がどのような経路で商品やサービスに触れ、最終的に購入・利用に至るのかを可視化することで、より精密な施策設計が可能になります。
ペルソナの具体化
同じような属性でも、インサイト・ニーズや購買行動は異なります。したがって、顧客層は属性よりもニーズや価値に焦点を絞った方が分析はやり易いでしょう。
分析データをもとに、代表的な人物像（ペルソナ）を設定すると、マーケティング施策の方向性を定めやすくなります。ペルソナに基づく設計が効果的な施策を生み出す鍵となります。
タッチポイントの最適化
顧客が情報収集を行うタイミングや接点は、オンライン・オフラインを含め多様化しています。カスタマージャーニーに沿ってタッチポイントを洗い出し、メッセージを配信することで、顧客満足度と購入意欲を高めることが可能です。
インサイト・ニーズに合わせたマーケティング施策の実行
分析と戦略立案によって得られた知見を踏まえ、実際に顧客へアプローチする段階では、適切なチャネル、メッセージ、クリエイティブが求められます。顧客のインサイト・ニーズに合ったタイミングとコンテンツで施策を展開し、効果検証を継続的に行うことで改善サイクルを回していきます。
チャネル戦略の構築
SNSやメルマガ、Webサイト、オフライン領域のプロモーション、店頭接客など、複数のチャネルを組み合わせながら、顧客との接点を最大化します。データ分析によってチャネルごとの反応や効果を計測しながら、投資配分を柔軟に見直すことは欠かせません。
パーソナライズドコミュニケーション
顧客の嗜好や購買履歴に基づき、一人ひとりに最適化された情報を届けることで、エンゲージメントを高めることができます。データをストックするプラットフォーム（CDP）などを活用し、リアルタイムに近い形でデータを反映させる仕組みを整えることがポイントです。
顧客理解を深める事例とツール
ビッグデータやAI、クラウド技術の進歩によって、かつては困難だった大量データの処理や高度な分析が、より低コストかつスピーディに行えるようになりました。本章では、最新の技術やツールを活用し、成果に結びつけるための施策を紹介します。
AIを活用した顧客分析
企業が収集したビッグデータをAIによって分析することで、従来の手法では見落としがちなパターンや相関関係を洗い出すことが可能となります。特に機械学習や自然言語処理を活用した分析は、顧客の行動や感情を精緻に捉えるための強力な武器となるでしょう。
機械学習による行動予測
たとえば、購入履歴やWEBページの閲覧履歴、商品・サービスへの口コミ内容など多種多様なデータを学習させることで、ある顧客の将来的な購入タイミングや離反リスクを「確率」で予測できます。予測結果に基づいて確率の高い顧客に向けて早期にアプローチを行うことで、成果を最大化することができます。
自然言語処理を活かした感情分析
テキストデータ（口コミやSNS投稿など）をAIで分析し、ポジティブ・ネガティブなど顧客の感情を定量化します。これにより、顧客満足度の改善ポイントや潜在的なクレーム要因を早期に発見し、製品・サービスの向上に役立てることができます。
顧客情報の一元管理ツール
複数の部門やチャネルでバラバラに蓄積された顧客データを統合し、ひとつのプラットフォームで一元管理することで、どんなデータがあるかが分かるようになり、部門間の連携強化やスムーズな施策立案がかなりやり易くなります。
たとえば、カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）やCRMツールを活用することで、リアルタイムのデータ分析やパーソナライズ施策に素早く着手できます。
リアルタイム分析とアラート機能
最新のツールでは、顧客データの変化をリアルタイムでモニタリングし、異常値や大きな変動があった際に自動アラートを出す機能が標準搭載されています。顧客トレンドの変化に素早く対応できれば、機会損失やクレームの拡大を最小限に抑えることができます。
マーケティング組織・人材育成ソリューション
マーケティング人材を育成し、業績を出す組織を作るために、「グロースＸ」ではスキルを体系立てて網羅的に学べるコンテンツを用意しました。
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