顧客分析の基本を理解する

顧客分析とは、顧客の行動やニーズを理解するために、さまざまなチャネルから取得した顧客のデータを収集・分析し、企業のマーケティング戦略や製品開発に役立てるプロセスのこと。
対象となるデータは、居住地や性別、年齢といった属性から、商品の購入頻度、総購入金額、直近の来店日など多岐にわたります。
こういった顧客分析を行うことで、顧客をより深く理解できるため、ニーズを正確に汲み取れるようになり、その結果顧客満足度を向上させ、売上の増加や顧客維持の強化を図ることができるようになります。

ではなぜ、今顧客分析を行ったデータ駆動型の意思決定が必要なのでしょうか。
理由は３つ。

まず1つ目に市場競争が激化する中で、データに基づいた意思決定は他社との差別化を図るために不可欠です。
精度の高い顧客分析により、効果的な戦略を立てることで、競争力を維持・強化することができ、競争優位性の確保が可能になります。

そして2つ目が 顧客の期待に応えるために、個別化されたサービスや製品を提供することが求められます。データを活用して顧客のニーズや行動パターンを理解し、
パーソナライズされた体験を提供することで顧客満足度を向上させ、リソースを最適に配分することが可能です。

最後に、デジタル時代では市場の変化が速く、リアルタイムでのデータ分析と迅速な意思決定が重要です。
データ駆動のアプローチにより、顧客維持や新規顧客獲得を効果的に行い、継続的な改善を通じてビジネスを成長させることができます。

これらの理由から、顧客分析とデータ駆動の意思決定は現代のビジネス環境において不可欠です。
さて、そこで今日は顧客分析に着目しました。

マーケティングにおいて重要な役割を担う顧客分析の基礎をご紹介します。

■ 顧客分析を行うメリット

ではまず、企業が顧客分析を行うメリットは何でしょうか。

分析結果を基に効果的なマーケティングキャンペーンを実施していくことができれば、広告費の無駄を減らし、より高いROI（投資対効果）を実現できます。
これにより、新規顧客の獲得が容易になるだけでなく、全体的なビジネス戦略の精度が上がり、効率的なリソース配分と収益性の向上が期待できます。

さらに、顧客のニーズ、好み、行動パターンを把握し、カスタマイズされたサービスや製品を提供することができるようになれば、顧客体験、顧客満足度を向上させ、リピート購入やロイヤルティを促進します。
また、不満を抱えた顧客を特定し、適切なフォローアップを行うことで、顧客離れを防ぎ、顧客維持のための関係性を強化することができるというメリットもあります。

顧客との関係性が構築され、顧客からのフィードバックをもらえるようになれば、お客様の声を基に製品やサービスの品質向上や新商品の開発に役立てることができますね。
競合他社よりも優れた顧客インサイトを持つことで、市場での競争優位性を確立し、長期的なビジネス成長を促進することができるのです。

このように、顧客分析を行うことで、売上向上の他、企業にとって多くのメリットが生まれます。

■ 基本の顧客分析

１：セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは市場全体をいくつかの明確なグループに分けることで、それぞれのセグメントに対して最適なマーケティング戦略を立てるための分析方法です。
グループ分けでよく用いられるのは、地理的変数（ジオグラフィック変数）、人口動態変数（デモグラフィック変数）、心理的変数（サイコグラフィック変数）、行動変数（ビヘイビアル変数）の4つ。

地理的変数　…　地方や人口密度、気候、交通手段などで分類

人口動態変数…　性別や年齢、職業、家族構成などで分類

心理的変数　…　価値観や好み、パーソナリティ、ライフスタイルなどで分類

行動変数　　…　購入頻度や金額、サービスの利用率などで分類

このように市場や顧客を属性、購入履歴、ライフスタイルなどの要素ごとにセグメントして分析することで、潜在ニーズの把握や競合の抽出をすることが可能になり、
特に既存顧客に共通する特性や行動に基づいて、類似性の高い顧客をグループ化することで、ニーズや期待に合わせた効果的なアプローチが可能になります。

２：デシル分析

デシル分析とは、顧客を購入金額や頻度に基づいて10個のグループ（デシル）に分け、各グループの顧客の貢献度を評価する分析手法です。
各グループの購入金額比率や累計購入金額比率、個々の購入総額などを算出し、顧客全体の中で上位の顧客が売上にどれだけ貢献しているかを明確に把握できます。
高貢献度の顧客に対して重点的にマーケティング活動を行い、効果的な施策を展開するための基礎データになります。

この分析はシンプルでわかりやすい方法で、顧客の価値を評価するための初歩的、かつ有効な手段として広く活用されています。
ただしこのデシル分析は主に購入金額や頻度に基づいて顧客を評価するため、短期的な購買行動に偏りやすいです。長期的な顧客価値やロイヤルティを十分に評価できないことがあります。

一度だけ大きな購入をした顧客が高いデシルに分類されたり、購入履歴が短い新規顧客は低いデシルに分類されるなど、顧客の本質的な価値を反映しているとは限らず、
将来的に高い価値を持つ可能性のある顧客を見逃したりすることがあります。

これらの盲点を補うために、シル分析と他の分析手法を組み合わせて利用することが有効と言えます。

３：RFM分析

RFM分析とは、顧客の購買行動を評価するために「Recency（直近最終購入費）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（トータル購入金額）」の3つの指標を用いる分析方法です。
この分析は顧客ごとの購買行動を定量的に評価し、価値の高い顧客を明確化でき、優先的にアプローチすべき顧客を把握することで、ムダなマーケティング施策を削減し、リソースを最も価値のある顧客に効果的に集中させることができます。

しかし、RFM分析は購買履歴の一時的な変動に影響を受けやすく、長期的な顧客価値を十分に評価できないことがあります。
購入頻度が変化しやすいアイテムや季節性の高い商品などを扱っているケースでは、分析を行う時期によって結果が大きく変化してしまうという点を考慮しましょう。

■ 顧客分析をする際の注意点

顧客分析を行う際の注意点として、目的を明確にした上で取り組むことが大切だということ。
明確な目標設定がないと、その目的に沿ったデータ収集と分析方法を選定できず、得られたインサイトの活用が難しくなります。
結果を見て終わりではなく、得られたインサイトを基に、具体的なアクションプランを策定し、実行に移していきましょう。

マーケティングキャンペーンの調整、製品開発の改善、カスタマーサポートの強化など、実行したアクションプランの効果を継続的にモニタリングし、必要に応じて戦略を見直すことも重要です。

また顧客分析の基礎となるデータの質は非常に重要。
不正確または不完全なデータは誤った結論を導く可能性があるため、データの収集と管理には十分に注意をしてください。。
データの信頼性を確保するためには、複数の信頼できるデータソースを使用し、データの一貫性と正確性を確認するプロセスを導入していくということが大切です。

顧客データは企業の資産です。
個人情報保護法やGDPRなどの規制を遵守し、データの匿名化やセキュリティ対策を徹底するなど顧客データの取り扱いには細心の注意を払わなければ会社の信用にも関わります。
データ分析の結果を公正かつ倫理的に使用し、顧客の権利や信頼を損なわないようにしましょう。

■ まとめ

いかがでしたでしょうか。

今後、マーケティングにおいて顧客分析は、顧客のニーズに合わせたパーソナライズ、顧客セグメンテーションによる最適な戦略展開、リアルタイムのキャンペーン効果測定と最適化を通じて、施策の精度向上、顧客関係の強化、売上およびブランドロイヤルティの向上など、多くのことに活用することができます。

ぜひ、この記事を参考に自社の顧客リストの分析をご検討ください。