効果的な顧客分析を行うには|5つの分析手法と分析を行う際のポイント
顧客分析はマーケティングに欠かせないといっても過言ではないでしょう。しかし、顧客分析といっても様々な手法があり、どのように実施したらいいのか分からないという方も多いのではないでしょうか。この記事では、マーケティングにおける顧客分析の意味と手法などを解説しています。活用するときのポイントも紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
なぜ顧客分析が必要なのか
ここでは、顧客分析が必要な理由を紹介します。
顧客分析とは
顧客分析とは自社の商品、サービスを購入、もしくは利用した顧客がどのような消費者層であり、どのような購買行動によるものなのかを分析することです。
顧客分析は基本、購買率の向上や顧客の満足度を上げるために行います。さらにその結果をもとに、自社顧客が後にどのような購買活動しているかを分析すれば、潜在顧客層の開拓や、将来性と市場規模を予測することもできます。
顧客分析の目的
購買活動を数値化する
購買活動を数値化することで、何が売れなかったのかがわかりやすくなります。顧客の属性・傾向を数値として確認できれば、持続的なマーケティング施策の立案も可能です。ただ、数値化できないデータは曖昧になりやすく、顧客分析には使えません。
マーケティング施策を評価する
マーケティング施策を評価することも重要な目的です。既存顧客へアプローチや、新規顧客の開拓方法に間違いがないかを検証します。どのような効果があったのか、どのようにすれば改善できるか明確にすることで、新たな顧客ニーズを創出します。
会社の業績を上げる
顧客分析の最終的な目的は、企業の業績を上げることです。どれほど素晴らしい理念を掲げても、利益をあげない限り事業として成り立ちません。顧客分析を通して現状を把握し、強固な事業基盤を築くことが大切です。
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顧客分析の 5 つの手法
ここでは、顧客分析の具体的な5つの手法を紹介します。
セグメンテーション分析
顧客を年齢・性別・居住地などで分類する手法です。例えば「東京都在住の 40 代の男性」「〇〇の店舗に午前中に訪れる女性」などのように属性ごとに分類します。前者は「都道府県、年齢、性別」、後者は「店舗、時間、性別」による顧客分析です。
後者のような細かい属性分類は、顧客分析でしか対応できません。これにより時間帯ごとの購買活動を、属性別に把握しやすくなります。他の手法のように高度な分析はできませんが、難しい手法ではないため、初めて導入する企業にもおすすめです。
RFM 分析
顧客を「Recency(直近の購買活動)、Frequency(購買頻度)、Monetary(購入価格)」でグループ分けする手法です。3 つの指標にのっとって、購買意欲が高い顧客層をランク付けしていきます。少額でもよく購入してくれる顧客と、高額でも購買意欲が低い顧客を分類できるのが特徴です。
- ・Recency(リセンシー):購買日時から購買意欲が高い顧客を分類。
- ・Frequency(フリークエンシー):購買履歴から購買頻度が高い顧客を分類。
- ・Monetary(マネタリー):購買履歴から購入金額が高い顧客を分類。
CTB 分析
顧客を「Category(カテゴリ)、Taste(テイスト)、Brand(ブランド)」でグループ分けする手法です。Category はレディース・メンズ・ファッションなどの商品カテゴリ、Taste はデザイン・形・サイズなどが含まれます。
Category や Brand に加え、Taste でカテゴライズすることで、どのような商品が売上に直結するのかを把握しやすくなります。POS や購買履歴データよりも深い分析が可能になるため、新商品の購買予測に役立ちます。
デシル分析
顧客を購買価格のたかい順に 10 等分する方法です。ラテン語で 10 分の 1 という意味を持つ「デシル」が元になっています。購入金額をベースにすることで、どのグループがどれだけ売り上げに貢献しているのかが把握しやすくなります。
非常に単純な分析であるため、エクセルでも簡単に作成できるのが特徴です。例えば調査人数が 1 万人なら、購買金額を並び替え 1,000 人ずつに分類して合計金額を出すだけで、グループごとのパーセンテージを算出できます。
行動トレンド分析
シーズンごとの購買活動を予測する手法です。優良顧客を選別し、各シーズンごとで売れる商品・サービスを分析します。シーズンものが多いアパレル業界などで利用され、売れない商品の把握にも役立ちます。
「欲しいものを欲しい時に売ってくれるサービス」ほど、顧客満足度を高めるものはありません。顧客の購買意欲に応じたセールスを仕掛けることで、自社の評価も高まるでしょう。具体的な手順は以下の通りです。
- ・年代や性別ごとに分類する
- ・グループごとにシーズンの売上情報を集計する
- ・売上に貢献しているグループを分析
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顧客分析を行う上でのポイント 3 選
ここでは、顧客分析を行う上での 3 つのポイントを紹介します。
目的の明確化
顧客分析は目的ごとに分析手法が異なるため、「目的の明確化」に重点を置かなければなりません。例えばリピーター獲得が目的なら、新規顧客へのアプローチは意味をもたないからです。属性や購買活動・施策への反応状況などから、既存顧客の現状把握のほうが優先されます。
他にも、優良顧客への育成・見込み客の分類・顧客獲得コスト削減など、さまざまな目的が考えられます。優先すべき課題を見つけるためにも、目的を明確化させることが大切です。行き当たりばったりで始めるとコストだけが無駄にかかってしまいます。
顧客層の明確化
顧客分析のターゲットを明確にすることも大切です。顧客層が曖昧だと、性別や年代ごとに扱うデータや分析手法も曖昧になります。漠然としたままだと正確な顧客分析ができなくなります。目的を明確化させることと同様に、ターゲティングも重要なポイントのひとつです。
顧客層を明確化するには、家族構成・年代・性別などの人口統計データや居住地などを活用しましょう。性格やライフスタイル・価値観なども考慮すると、詳細かつ複数のターゲットを得ることができます。
データの分析方法
分析方法の工夫も大変重要です。特に最近は企業が扱うデータも膨大になってきており、全てのデータを細部まで分析することは困難になりつつあります。そのため、特定のデータを重点的に分析していくことが重要になっています。
分析結果を活用するには
顧客分析はマーケティングに活かすことで初めて効果を発揮します。うまく活用できていない場合は、目的を見直すことから始めましょう。分析の目的が曖昧だと、マーケティングへの活用もしにくくなります。
効果的に分析結果を活用するには、顧客分析に慣れることも大切です。実地で経験することこそが、正確な顧客分析とマーケティングを可能にします。
購入しやすい顧客とそうでない顧客を見極めることも大切です。効果が見込めない顧客を最初から除外すれば、顧客分析の効率化も図れます。性格や価値観などの心理的要因も加味すれば、「顧客がいつどこで何を購入したいのか」も把握しやすくなるでしょう。
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まとめ
顧客分析は、目的と顧客層を明確化することが大切です。その上で、RFM 分析やセグメンテーション分析などの手法を決めていきます。より効果的なマーケティングへの活用を考えるなら、データ分析だけでなく、しっかりとした顧客データ収集も重要なポイントになります。
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