会員データの有効活用|データ収集の目的とその活用方法とは

会員データを集めるだけで、活用できていない企業は少なくありません。集めたデータを適切に管理・分析・活用していくことができれば、会社全体の業績アップにつながります。この記事では、会員データの重要性や収集方法、分析方法などを解説しています。実際のデータ活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

会員データはなぜ重要なのか

会員データはなぜ重要なのか

会員データとは主に顧客情報のことを指します。顧客リストに使われる情報というだけではなく、事業を成長させるために必要な情報として、また業績向上に貢献する資産として扱われています。活用次第では業務の効率化・購買予測・売上アップなども期待できるデータ群です。

以下で、会員データの例をあげます。

  • ・個人情報(名前、生年月日、住所など)
  • ・購入価格、回数などの購買データ
  • ・問い合わせ履歴
  • ・マーケティング施策(DM、広告など)への反応
  • ・セールスをかけた回数、結果
  • ・興味関心のある分野(アンケートの回答など)
  • ・商品、サービスへの意見 など

会員データの収集方法

会員データの収集方法

ここでは、会員データの収集方法を紹介します。

Web フォームへの入力

インターネットから会員データを収集するなら、登録時の Web フォームの設置がおすすめです。会員データの項目やスタイルを統一でき、管理コストを抑えられます。Web サーバと連携させたデータベースなら、そのまま顧客情報のデータベース化も可能です。

購買履歴

インターネットショップであれば顧客管理システム、リアル店舗であればレジの POS を利用します。
システムの導入にはそれなりのコストがかかるため、必要かどうかも慎重に検討しましょう。

インターネットの閲覧履歴

インターネットの閲覧履歴も重要な会員データです。企業が設置するホームページから顧客の行動を把握します。「どこからアクセスしてきたのか」「どのようなページを見ているのか」などの情報を中心に購買行動を予測していきます。顧客が何を検索しているのかを把握することも重要です。

問い合わせ履歴

アンケート・コールセンター・Web フォームなどから、会員データを収集します。質問・要望・クレーム・感想など、幅広い種類の情報を分類し、蓄積しましょう。最近では SNS からの問い合わせも増えているのでその対応も必要です。取得したデータは、新商品の開発・業務改善・トレンド予測などに利用していきます。

会員データの管理方法

会員データの管理方法

ここでは、取得した会員データの管理方法を紹介します。

SFA(営業支援システム)

営業活動の進捗状況を可視化する営業支援システムです。顧客データ・担当者・企業情報・案件などを相互に連携させることで、営業の進歩状況やノウハウなどを共有します。メッセージ機能を搭載しているものであれば、メンバー同士のコミュニケーションツールとしても利用できます。

CRM(顧客管理システム)

数多い種類の会員データを一元管理できるシステムです。氏名や住所・購買履歴だけでなく、趣味嗜好・ニーズ・購買頻度など、あらゆる顧客情報を分類し可視化します。ジャンルやビジネスモデルによって、自社にあったカスタマイズが必要です。

Excel

汎用性の高いオフィスアプリケーションです。日常的に利用されており、導入に手間がかかりません。ただしそもそも顧客管理システムではないため、データ同士を紐付けることが難しい場合があります。会員データを一元管理できないことや、簡単に複製できてしまうことなど、デメリットも多い方法です。

会員データの分析方法

会員データの分析方法

ここでは、会員データの分析方法を解説します。

RFM 分析

直近の購入日(Recency)・購入頻度(Frequency)・購入価格(Monetary)から会員データを活用する方法です。「最近購入したのはいつか」「どのくらいのペースで購入してくれているのか」「どのくらいの金額を使ってくれているのか」などの観点から顧客分析します。

デシル分析

購入した金額を元にグループ分けする方法です。購入金額の高い順に並び替え、全体を 10 個のグループに分割します。売上に対する貢献度に応じて優良顧客を選別し、グループごとの課題を見つけることができます。非常に単純な手法なため、Excel などでも簡単に行えます。

CTB 分析

商品種別(Category)・テイスト(Taste)・ブランド(Brand)から会員データを活用する方法です。Category はメンズ・レディースなどの大分類から家具・食器などの中分類、さらに細分化された小分類まで、Taste はサイズや風合いなども含まれます。
「どのような商品が人気なのか」を高い精度で推測することを目指します。

セグメンテーション分析

顧客を属性・特徴ごとに分類する方法です。購買履歴・購入頻度・居住地・職業などの指標をもとに、顧客をグループ分けします。比較的簡単な分析手法なので、初めて顧客分析する企業にオススメです。セグメントする項目は、顧客分析の目的によって使い分けます。

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会員データの活用事例 3 選

会員データの活用事例 3 選

ここでは、会員データを実際に活用している事例を紹介します。

GEO での事例

  • ・公式のスマートフォンアプリから会員データを取得
  • ・データを趣味嗜好や売上別に分類
  • ・第三者企業を利用することで導入コストを削減

GEO では取得したデータを利用して、好みに応じてクーポンやメールを送付したり、仕入れを最適化しています。顧客同士の趣味嗜好と企業活動を紐づけるために、顧客管理システムを利用しています。

参考:日経ビッグデータ「ゲオがビッグデータ活用へ、36 歳社長の強烈な危機感」

ローソンでの事例

  • ・レジの POS、Ponta からデータ収集
  • ・データ解析できる人材の育成
  • ・収集するデータを絞る

ローソンでは Ponta の導入により、会員データの活用が促進されてきました。これにより、商品ごとの細かい顧客の嗜好性がわかるようになっています。ショコラブランという商品は、売上の 6 割が 1 割の顧客によって購入されています。

参考:PRESIDENT Online「ローソン『31 位の菓子パンを売り続ける理由』-人知を超えるビッグデータの底力【6】」

楽天での事例

  • ・ロングテールを前提とした会員データの活用
  • ・商品ジャンルを細分化
  • ・更新頻度を短縮

楽天は国内の様々な商品を扱っていることで有名です。それらをうまく管理するために、ロングテールを前提とした会員データ解析に力を入れています。その一例として、商品ジャンル細分化して更新頻度を短縮することで、売上が増加することを発見しました。

参考:流通 BMS.com「楽天の執行役員がビッグデータで E コマースの売上げを急伸させた秘策を公開」

会員データを運用する上での注意点

会員データを運用するときは、まずデータを集める目的を明確にします。量ばかり追うのではなく質を意識することも重要です。定量的な数字だけを見るのではなく、顧客の行動などの定性データも加味します。

購買に至った因果関係を明確にし、どのデータがどのような分析に使えるかを見極めるようにしましょう。データを分析後、行動に移すまでの時間を短縮することも大切です。会員データの取得・分析・改善・実施というサイクルを、スムーズに回せるような仕組みづくりが重要です。

まとめ

会員データは企業の業績向上に欠かせない情報資産となりました。多くの企業が Web フォーム・ 購買履歴・インターネットのアクセスログなどから、顧客データの収集・分析を実施しています。会員データを上手に役立てるためには、個人情報を収集する目的を明確にし、精度の高い購買予測をしていくことが大切です。

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