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顧客データ分析を行うメリット【手法とポイントあり】

マーケティング
  • hatena

顧客データを把握したいけど、どのように分析すれば良いか分からないと悩んでいる人は多いでしょう。

この記事では、顧客データを行う際に使うべき手法だけでなく、ポイントや注意点をまとめています。

これから顧客データの分析を行なっていきたいと考えている企業や個人は、是非ご覧下さい。

顧客データ分析とは

顧客データ分析とは イメージ画像

顧客データ分析とは、商品を購入したユーザーなどの個人情報を分析して、より良い施策を提供するために行われる分析の手法です。

多くの企業はお客様のデータを分析してマーケティングに活かすために、個人情報の収集を目論みます。ネット販売だと、住所と名前だけあれば商品を届けることはできますが、職業や年齢などを記入する欄がありますよね。

必要のない記入欄を作成する意図は、できるだけ多くの情報を入手して、アプローチの手法や施策を検討するためです。

収集する個人情報は、主に下記の内容が挙げられます。

・メールアドレス

・住所

・購入履歴

・職業

お客様のメールアドレスを把握しておけば、ダイレクトでマーケティングを行うことが可能ですよね。購入履歴を把握しておけば、お客様が何に興味を持っているのか判断できます。

住所を把握しておけば、特定のアプローチを行えますよね。大阪に新規店舗ができたら、大阪住みのお客様にアプローチすることが可能です。職業を把握しておけば、仕事で利用できる商品を販売する際にアプローチすれば、来店してくれる可能性は高まります。

お客様の情報が多いだけマーケティングの幅も広がるので、顧客データの分析は必須と言えるでしょう。

顧客データ分析を行うメリット3選

それでは、顧客データ分析を行うメリットを紹介していきます。

メリットを把握することで、何故顧客データ分析を行うのか理解することが可能です。

現状の把握

顧客データを分析することで、現状の把握を行えます。

売れる商品と在庫を抱える商品を顧客データから把握することで、施策を改善することができますね。

数字で売れる商品と在庫を抱えている商品は判断できますが、なぜ売れていないのかなどを把握することができません。

より良い施策を行う為にも、現状を把握する顧客データ分析は必須と言えるでしょう。

施策の改善

現状を分析することで問題点が洗い出され、次の施策を検討できます。

同じ施策を永遠と続けていても効果は変わらないので、改善を行っていく必要があります。

顧客データ分析で詳細な情報を得ることができたら、どのデータを元に施策を検討できますね。

施策を改善して良い結果を出す為にも、顧客データ分析は行うべきです。

売上が伸びる

現状の把握と施策の改善を繰り返せば、良い効果を発揮できる施策を見つけることが可能です。顧客データを分析していけば、お客様についての理解が深まるので、リピーターに繋げる為の施策などを検討できますよね。

マーケティングには正解が無く、施策を改善していくことで良い成果を期待できるので、顧客データ分析は必須で行うべきと言えるでしょう。

注意点としては、売上を伸ばす為に新しい施策を無闇にやることですね。誰にも興味のない施策を続けていると、せっかく得たお客様が離れる可能性があります。

しっかりと顧客データの収集と分析をして、ニーズにあった施策を打ちましょう。

顧客データ分析を行う3つの手法

先ほどの顧客データ分析を行うメリットを読んで、今すぐ分析を始めたいと思った人は多いでしょう。それでは、3つに厳選した手法を紹介していきます。

主に3種類の分析方法があるので、ぜひチェックして下さい。

デシル分析

購買金額から分析する手法が、デシル分析です。

購入した全ユーザーの中から、購入金額ベースで並べられたデータを10等分にして、どのグループが最も売上に貢献しているのか把握できます。

売上を作っているグループが分かれば、そこをターゲットに施策を打てるので、より良い成果を出すことが可能です。

注意点としては、高額商品を単発で購入しているユーザーがグループに入っている可能性がある点ですね。定期的に購入しているユーザーであれば良いですが、単発の買い物をしている顧客の売上を反映させると、リピートされないグループに施策を打ってしまう場合があります。

RFM分析

RMF分析とは、下記の3つで顧客を分けて分析する手法になります。

・Recency(直近購買率)

・Frequency(購入頻度)

・Monetary(購入金額)

デシル分析は購入金額のみでグループを分けて判断していましたが、RFM分析は顧客の詳細なデータを得ることが可能です。

様々な視点から顧客を分析してランク付けすることで、総合的に売上に貢献している顧客を洗い出せます。

・過去に一度だけ高額商品を購入したが、リピートしていない為、Recency(直近購買率)で減点

・購入金額は低いが、Frequency(購入頻度)が高いので、長期的に見て良い顧客になる

顧客をより詳細に分析するのであれば、RFM分析がおすすめです。

CTB分析

CTB分析とは、下記の指標でユーザーの購買行動を予測する手法です。

・Category(カテゴリー)

・Taste(デザイン・サイズ)

・Brand(ブランド)

カテゴリーを詳細に分けることで、顧客がどのような商品を求めているのか判断することができます。

百均を経営しているとして、キッチン用品が売れているとなれば、キッチンのカテゴリーを増やした方が良いですよね。

洋服屋さんを経営していて、チャンピオンというブランドが売れているのであれば、チャンピオンのブランドを多く仕入れて販売することで売上が上がる可能性が高くなります。

CTB分析で、どのような商品を仕入れて販売すればユーザーが購買するのか予測できるので、おすすめする手法として紹介しました。

顧客データ分析を行う際のポイント

顧客データの分析を行うのであれば、新しい施策を打ってから少し期間を取ってデータを集計しましょう。

施策を打ってから一週間程度でデータを取っても、情報量が少ない為、正確な情報を得ることができません。良い効果が出ているとデータで確認しても、施策を打ってから間もない為かもしれませんよね。

施策を打って少し期間が経ってからどのように売れるのかは、重要なデータになります。施策の内容などや商材にもよりますが、少なくとも数ヶ月はデータを収集しておいた方が良いですね。

また、それぞれの施策は全て同じ期間で行って集計をしましょう。良い成果が出ている施策もあると思いますが、まずは全ての施策を試して下さい。期間が異なれば、同じ条件でのデータを収集できないので、どの施策が良いか判断するのが難しいです。

施策は全て試して、同じ条件の中から最も成果が出た施策を選べば良いです。良い成果が出ていても、次の施策の方が良い成果を発揮できるかもしれませんよね。

顧客データの分析を行う際は、まずは全ての施策を同じ期間で行って、データを集計していきましょう。多くの施策を試していこうと考えている企業は、予算の準備も大切ですね。

注意点としては、長く情報を取り続けると次の施策が遅くなる点です。ある程度の期間でデータを集計できれば、新しい施策を行って改善を行い、さらなる利益を目指しましょう。

顧客データ分析を行う際の注意点

顧客データ分析で注意しておくべきことは、不特定多数からデータの集計を行うことです。

顧客を絞ってデータを収集しても、偏った情報しか得られません。偏った情報で新しい施策を打っても、特定の顧客にのみ響くかもしれませんが、今までに来店された多くの顧客に響かせるのは難しいです。

特定の顧客に絞って打った施策を分析するのであれば不特定多数である必要はありませんが、まずは多くの顧客に認知を広げる為のデータを分析した方が良いでしょう。

今まで来店された顧客の全員は、御社に興味があったということです。何かしらで興味が湧いた全ての顧客は、プロモーション方法によって再来店を促すことができます。

特定の顧客データを収集したいのであれば、不特定多数の顧客データと、特定の顧客データの両方を収集して下さい。セグメントを絞った情報もマーケティングに役立つので、良い選択肢ですね。

まずは、不特定多数の顧客のデータを収集して、リアルな結果を把握しましょう。店舗全体の顧客層を把握することで、どのようなアプローチやプロモーションで成果が出るか判断することができます。

必要であれば、色んな条件で絞った顧客データを収集して下さい。顧客データは種類が多い方が、それぞれの顧客に合うプロモーションを打てるので、成果が出しやすくなりますよ。

顧客データ分析まとめ

この記事では、顧客データ分析について徹底解説しました。

顧客データ分析を行えば、多くのメリットがあることを知って頂けたでしょう。マーケティングの施策を多く検討できるので、より良い施策を打つことができます。

お客様を把握していなければ、多くの施策を全て試さないといけないので、費用も時間も無駄になるでしょう。

顧客分析は、企業が必ず行うべきと言えますね。

分析の方法は複数ありますが、正確な情報が得られる「RFM分析」と「CTB分析」をおすすめします。

ポイントは、ある程度の期間に設定しておくことです。期間が短ければ正確なデータを得られないので、意味が無くなってしまいます。

注意点は、自社に都合の良い顧客データだけでなく、不特定多数のお客様から分析することです。特定のお客様のみのデータ分析だと、多くのお客様に合う施策を選定できません。

今までお客様の分析を行っていなかった企業は、顧客データ分析を行って、より良い施策を打てるようにしましょう。