デシル分析とは？活用する4つの目的と分析方法について紹介！

デシル分析は、データを10等分し、マーケティング施策を検討する分析手法であり、手軽に分析できることから様々なビジネスシーンで活用されています。

企業のマーケティングに携わっている方の中には、耳にした経験のある方も多いのではないでしょうか。

例えばECサイトを運営する際には、デシル分析を活用して顧客の購買行動を分析し、それぞれの顧客セグメントに対する最適なマーケティング戦略を策定することで売り上げ改善など様々な課題解決に役立てられる可能性があります。

参考：『ECサイトの顧客分析を目的にあわせて使いこなすには？』

ECサイト以外にもデシル分析は顧客を理解する際に非常に役立つ分析手法です。

この記事では、デシル分析の具体的な活用目的と分析方法について、具体的な事例を交えながら解説します。
関連記事：『データマーケティングのポイント2選！導入事例と注意点も解説』

Webマーケティング

デシル分析とは

デシル分析の定義

デシル分析は、データを10等分に分けて分析する手法で、これにより顧客に関する情報を簡単に把握することが可能です。

デシルという言葉自体は、ラテン語で10等分を意味します。

参考：『デシル分析とは』

デシル分析を実施する際には、まず、顧客を購入金額の高い順に並べ、それを10等分します。

それぞれのグループを「デシル1」「デシル2」「デシル3」…「デシル10」と名付けます。

その後、各デシルの売上構成比や購入比率を計算し、売上貢献度が高いデシルはどのグループであるのかを可視化します。

それぞれのデシルに対応した施策を考えることにより、費用対効果の良化など様々な経営課題の解決に役立てることが可能です。

参考：『デシル分析とは？顧客分析方法の手順や活用方法を解説します』

デシル分析が10等分で行われる理由は、データを一定の数で分割することで、各グループの特性や傾向を明確に把握しやすくするためです。

10という数字は、計算が容易であり、また十進法を基にした我々の数値認識にも合致しています。

参考：『デシル分析とは？活用の目的とメリット・デメリット、実施手順をわかりやすく解説』

また、デシル分析は、データの分布を明確にすることで、異常値や外れ値の検出にも役立ちます。

これにより、データの品質を確保し、より信頼性の高い分析結果を得ることが可能です。

※1異常値：測定ミスなどの特定の原因によりデータから大きく逸脱した値
※2外れ値：データ全体から見て極端に逸脱した値のことで、異常値であるかは必ずしも明確ではない。

参考：『異常値（外れ値）とは｜簡単解説』
参考：『マクロミル：デシル分析とは』
参考：『デシル分析とは？ | ビジネスマップ用語集 – Esriジャパン』

デシル分析でわかること

デシル分析では活用することで主に以下の3点について把握可能です。

参考：『デシル分析とは？顧客分析方法の手順や活用方法を解説します』

購入金額比率の理解

デシル分析を用いると、全体の売上の中で特定のグループが占める購入額の割合、すなわち購入金額比率を把握することができます。

例えば、全体の売上が3,000万円で、デシル1（購入金額が最も高い10%の顧客）の購入金額が1,500万円ならば、デシル1の購入金額比率は50%となります。

これはデシル1が売上に大きく貢献していることを示しています。

累計購入金額比率の把握

また、全体の売上の中で特定のグループまでが占める購入額の割合、すなわち累計購入金額比率を把握することも可能です。

例えば、売上金額が3,000万円、デシル1の購入金額が1,000万円、デシル2が500万円、デシル3が300万円だった場合、デシル3までの累計購入金額比率は60%となります。

これにより、どのグループまでをマーケティング施策の対象とすべきかを判断できます。

一人あたりの購入金額の計算

さらに、特定のグループに属する顧客一人あたりの購入金額を計算することもできます。

例えば、デシル1の購入金額が1,000万円、デシル2の購入金額が500万円、各デシルの顧客数が100人だった場合、デシル1の一人あたりの購入金額は10万円、デシル2の一人あたりの購入金額は5万円となります。

これにより、各グループの顧客がどれだけの購入力を持っているかを把握できます。

これらの指標を用いることで、効率的に売上を伸ばすためにどの顧客グループを重要視すべきかを判断することができます。

また、これらの指標は顧客の購買力や売上への貢献度を評価するための基準となり、マーケティング施策の立案や実施において重要な参考情報を提供します。

参考：『デシル分析のやり方とは？abc分析との違い、エクセルでの分析手順を解説』

デシル分析の活用目的とは

デシル分析は、顧客の購買行動を理解し、マーケティング戦略を最適化するための重要なツールです。

以下に、デシル分析を活用する主な目的を詳しく説明します。

顧客の購買行動の理解

デシル分析を用いると、顧客の購買行動を深く理解することができます。

具体的な事例として、総合的な物販を行っているECサイトがデシル分析を利用したケースがあります。

このECサイトでは、顧客を分類すると、購入金額が30,000円以下のグループから、20万円程度のグループまで幅広いデシルが存在していました。

全体のうちの購入金額比率を見ると、上位の3位までのデシルだけで65％を占めていることが分かりました。

一方で、特定の期間の中で累積購入金額を比較してみると、4位グループの累積購入金額が非常に高い状態でした。

ここから、上位3位グループは一度当たりの購入金額は高いもののリピートは少なく、中間層のリピート率が高いことも分かりました。

そこで、高額購買者へのリピートを促す施策を採るべきだと判断することができました。

この他にも売上が弱いグループに対して、その層にメリットとなる販売価格の製品を出すなど施策を検討する上で様々なヒントを獲得できます。

参考：『デシル分析｜用語集｜デジマール株式会社｜デジタルマーケティングエージェンシー』
参考：『デシル分析とは？その意味と活用方法を解説』

マーケティング戦略の最適化

デシル分析は、マーケティング戦略の最適化にも役立ちます。

例えば、デシル分析を用いて、売上の大部分を占める顧客グループを特定した場合、そのグループに対するマーケティング施策を強化することで、全体の売上を増加させることが可能です。

また、売上に貢献していない顧客グループに対しては、新たなマーケティング施策を試すなど、戦略の見直しを行うことも可能です。

参考：『デシル分析のやり方とは？abc分析との違い、エクセルでの分析手順を解説』

マーケティングリソースの効率的な配分

デシル分析を活用することで、マーケティングリソースを効率的に配分することが可能になります。

具体的には、売上に大きく貢献している顧客グループに対してリソースを集中的に投入し、その結果としてROI（投資対効果）を最大化することができます。

一方、売上に貢献していない顧客グループに対しては、リソースの無駄遣いを避けるために、マーケティング施策を見直すことが推奨されます。

参考：『デシル分析の活用方法とは？マーケティング施策の立案に役立つ分析方法を解説』

顧客のロイヤルティの向上

デシル分析を用いると、顧客のロイヤルティを向上させることも可能です。

具体的には、高い購買力を持つ顧客グループに対して、特別なサービスや優待を提供することで、その顧客グループの満足度を高め、長期的なロイヤルティを確保することができます。

また、低い購買力を持つ顧客グループに対しては、新たな商品やサービスを提案することで、その購買力を引き上げることも可能です。

参考：『デシル分析の活用方法とは？マーケティング施策の立案に役立つ分析方法を解説』

以上のように、デシル分析は顧客の購買行動の理解、マーケティング戦略の最適化、マーケティングリソースの効率的な配分、顧客のロイヤルティの向上といった多岐にわたる目的で活用することが可能です。

企業は売上の増加、コストの削減、顧客満足度の向上などの利益を得ることができます。
関連記事：『【初心者向け】市場分析のやり方とは？6種類の手法と事例を紹介』

デシル分析のメリットとデメリット

デシル分析のメリット

デシル分析のメリットは以下の通りです。

効果的なマーケティング施策の策定が容易

マーケティングにおいて重要な法則の1つにパレートの法則があります。

パレートの法則とは、イタリアの経済学者ビルフレッド・パレートが提唱した経験則で、一部の要素が全体の結果に大きな影響を与えるという傾向を指します。

具体的には、「全体の80%の結果は、全体の20%の要素によって生み出される」という法則です。

参考：『パレートの法則 | 用語解説 | 野村総合研究所(NRI)』

デシル分析を用いることで、売上の80%を生み出す上位20%の顧客を特定することが可能となります。

これにより、最も売上に貢献する顧客層に対するマーケティング施策を重点的に行うことができ、全体の売上向上に寄与します。

参考：『デジル分析とは｜日本マーケティングリサーチ機構』

マーケティングの効果測定が容易

デシル分析は顧客の購入履歴に基づいているため、マーケティングの効果測定がしやすいというメリットがあります。

特にマーケティングのターゲットを絞り込む際に有用な方法で、コスト削減を重視して費用対効果の高いマーケティング施策を打ち出すのに適しています。

例えば、上位20%の顧客に対する施策後の売上増加率を計測することで、施策の効果を具体的に把握することができます。

参考：『デジル分析とは｜日本マーケティングリサーチ機構』

顧客の購入傾向の把握が可能

デシル分析を行うことで、どのような顧客が多額の購入をしているかを明らかにすることができます。

これにより、マーケティングや商品開発のターゲットとすべき顧客が明確になります。

例えば、上位20%の顧客の平均購入金額や購入頻度を計測することで、その顧客層の購入傾向を具体的に把握することができます。

参考：『デジル分析とは｜日本マーケティングリサーチ機構』

デシル分析のデメリット

またデシル分析にはデメリットがあることも理解する必要があります。

デシル分析のデメリットは以下の通りです。

顧客の購入履歴が必要

デシル分析では顧客の購入履歴が必要となります。

そのため、顧客の購入履歴がまとめられていない場合、すぐに実践することができないというデメリットがあります。

参考：『デジル分析とは｜日本マーケティングリサーチ機構』

またこの際、購入履歴については以下の項目についてまとめることが推奨されています。

これらを設定した日付ごとに整理し、顧客ごとに順位づけすることでデシル分析を実施できるようになります。

参考：『【デシル分析・RFM分析】 Excelでできる顧客分析入門』

顧客との接点が必要

小売店に販売を任せている場合など、顧客との接点がない場合にはデシル分析を行うことが困難になります。

直接販売をしているメーカーや販売店では利用しやすい分析手法ですが、顧客との接点がない場合には新たな販売経路を作ることから始めなければならないというデメリットがあります。

参考：『デジル分析とは｜日本マーケティングリサーチ機構』

一面的な顧客分析

デシル分析は購入金額という一面で顧客分析を行っているため、優良顧客を見逃すリスクがあります。

例えば、一度だけ大量購入をした顧客が高いランクになってしまう場合や、少額の取引しかしていなくてもずっとリピートしている顧客が低いランクになってしまう可能性があります。

参考：『デシル分析のやり方とは？abc分析との違い、エクセルでの分析手順を解説』

必要なデータの数

デシル分析の結果が有意性を持つためには、一般的には顧客の数が多いほど良いとされています。

具体的な数値は明確には定められていませんが、数百から数千の顧客データがある場合には、デシル分析を行うことが可能とされています。

ただし、データの質も重要であり、購入履歴が正確で、顧客の特性を反映したものであることが求められます。

参考：『デシル分析とは？そのやり方とメリット・デメリットを解説』

デシル分析の方法

必要なデータの収集

デシル分析を行うためには、まず以下のデータを収集する必要があります。

これらのデータは、顧客の購買行動を詳細に把握し、分析するために必要です。

参考：『デシル分析のやり方とは？abc分析との違い、エクセルでの分析手順を解説』

顧客ごとにデータを振り分け

収集したデータを顧客ごとに振り分けます。顧客ごとの購入金額を算出することが可能です。

10のグループに分類

次に、顧客を購入金額の高い順に並べ、10等分に分けます。

これにより、デシル1からデシル10までの10のグループが作成されます。

デシル1は購入金額が最も高い顧客グループを、デシル10は購入金額が最も低い顧客グループを示します。

以上がデシル分析の基本的な手順です。

この分析により、売上に対する各顧客グループの貢献度を把握し、マーケティング施策の費用対効果を高めることが可能になります。

例えば、あるECサイトが顧客の購買行動を分析する際にデシル分析を用いる場合、顧客を購買金額や購買頻度などの指標で10等分に分け、各グループの特性や傾向を分析します。

効果的な活用方法

デシル分析のメリットを活かし、またデメリットを克服しながら活用するためには様々な分析手法と組み合わせて分析することが効果的です。

まず、デシル分析を行い、顧客を購入金額の高い順に10等分します。

これにより、売上貢献度の高い優良顧客層を把握します。

次に、この結果を基に、RFM分析（Recency, Frequency, Monetary）を行います。

RFM分析は、顧客の最終購買日（Recency）、購買頻度（Frequency）、累計購買金額（Monetary）の3つの指標から分析する方法で、これにより顧客の購買行動の傾向を詳細に把握することができます。

さらに、ABC分析を組み合わせることで、デシル分析で把握した優良顧客層の中でも特に売上に貢献している顧客（Aグループ）を特定します。

ABC分析は、購入金額の指標のみを使用し、金額順に顧客を並べてA〜Cの3グループに分ける分析手法です。

これらの分析を組み合わせることで、売上貢献度の高い顧客層を把握し（デシル分析）、その中でも購買行動の傾向を詳細に理解し（RFM分析）、さらにその中から特に売上に貢献している顧客を特定する（ABC分析）という、より深度のある顧客理解を実現することができます。

しかし、これらの分析手法を組み合わせる際には注意点もあります。

デシル分析は購入金額に注目するため、最終購買日や購買頻度といった他の重要な要素を無視してしまう可能性があります。

また、RFM分析は指標が多いため分析が複雑になり、ABC分析は顧客数が多くなるため各グループのターゲット像が曖昧になる可能性があります。

これらの点を考慮に入れつつ、各分析手法の特性を理解し、適切に組み合わせることが重要です。

参考：『デシル分析とは？活用する3つの目的と分析方法について紹介！』
参考：『デシル分析のやり方とは？abc分析との違い、エクセルでの分析手順を解説』
参考：『デシル分析とは？そのメリット・デメリットと具体的な活用方法』

またこれらの分析手法については以下の記事で詳細に解説しています。

ぜひ合わせて確認してみてください。
関連記事：『顧客分析はなぜ必要？4つのポイントと注意点をプロが解説』

デシル分析で役立つツール

デシル分析を行うためには、いくつかのツールが利用可能です。

以下に、その中でも特に有用なツールをいくつか紹介します。

Excel

引用：『Microsoft Excel』

Excelは、デシル分析を行うための基本的なツールです。

Excelの場合、大量のデータを簡単に集計し、分析するための機能であるピボットテーブルを利用して集計を行うことで、顧客ごとの購買金額や累積購買金額ごとにデータをまとめることが可能です。

Excelを使用してデータを集計する場合、最低限以下の4つの項目について把握し情報を整理する必要があります。

参考：『デシル分析とは？活用におけるメリット・デメリットや他の分析方法との違いをご紹介』

BIツール

Excelを使用してデシル分析を行うことも可能ですが、分析結果をレポートで可視化したい場合や分析工数を削減したい場合、またはより高度な分析を行いたい場合には、BIツールの使用が推奨されます。

BI(Business Intelligence)ツールとは、企業がデータを分析し、意思決定や問題解決を支援するためのツールです。

活用することで大量のデータを集約、整理し、ダッシュボードやレポートなどの視覚的な形式で表示することが可能です。

参考：『BI ツールとは？便利な機能や利用のメリット、選び方』

デシル分析に特に有用なBIツールは以下の通りです。

Qlik Sense

引用：『Qlik Sense | 最新のクラウドアナリティクス』

レポート作成機能やダッシュボード機能のほか、CDP機能も含まれており、データベースが不要です。

オンプレミス型のため、カスタマイズも細かく可能です。

参考：『Qlik Sense | 最新のクラウドアナリティクス』

Yellowfin

引用：『Yellowfin BI』

レポート作成やダッシュボード表示だけでなく、複数人による共同作業、チャット、投票といった機能も備えている点が特徴的なBIツールです。

懸念点として分析を行う際には、手動でデータを統合する必要がありますが、Google AnalyticsやSalesforceなどのサードパーティデータとも連携可能で様々なシーンで活躍します。

参考：『Yellowfin BI』

Domo

引用：『Domo – データ活用プラットフォーム』

レポート作成やダッシュボード表示機能に加えて、データクレンジングやデータ統合といった機能も提供しています。

また、共同で作業を行うための協調作業機能、警告通知機能、メールによる通知機能も装備しています。

参考：『Domo – データ活用プラットフォーム』

Motion Board

引用：『モーションボード／BIツール – MotionBoard』

分析機能やダッシュボード機能のほかに、帳票基盤ソリューション「SVF」、帳票クラウド「SVF Cloud」と連携することで帳簿、伝票などの帳票レポートを作成できます。

参考：『MotionBoard | BI』

Tableau

引用：『ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア – Tableau』

Tableauはその直感的なUI/UXにより、誰でも容易に操作することができます。

しかしながら、データ統合基盤は提供されていないため、データの準備には一定の時間が必要となります。

Tableauは100万人以上のメンバーがいる点が特徴的で、操作方法や分析方法でわからないことがあった場合にスムーズに解決することが可能です。

さらに、TableauはSalesforceのグループ企業であり、同社の製品であるEinstein AIなどを活用してより効果的な分析を実現することも可能です。

参考：『ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア – Tableau』

b→dash

引用：『b→dash｜業界シェアNo.1 データマーケティングツール』

BIのみならずデータの収集や加工/統合やMA、Web接客などマーケティングに必要な機能がオールインワンで搭載されています。

ノーコードでマーケティングに必要な分析を完了できることから、工数削減に大きく貢献するツールの1つです。

参考：『b→dash｜業界シェアNo.1 データマーケティングツール』

Python

引用：『Pandas』

Pythonは、データ分析に広く使用されるプログラミング言語で、デシル分析にも適しています。

PythonのライブラリであるPandasを使用すると、データの読み込み、処理、分析が容易になります。

また、MatplotlibやSeabornといったライブラリを使用することで、分析結果の可視化も可能です。

Pythonは、その柔軟性と強力なデータ分析機能により、デシル分析を含むさまざまなデータ分析タスクに対応できます。

参考：『Pythonでマーケティング分析① 顧客分析（デシル分析, RFM分析）』

知識が必要であり、ハードルの高い施策ですが、思い通りに分析できることから、使用できる場合は積極的に使用することで有意義なデータを収集しやすくなります。

まとめ

今回はデシル分析について解説しました。

デシル分析は顧客を理解する上で有用な分析手法の1つです。

開始までのハードルが低く、現在ある程度顧客データが集まっている場合であれば、スムーズに分析を実施可能です。

しかしながら多面的に分析できないなどデメリットを理解しておく必要もあります。

そのほかの分析手法と組み合わせながら、より有用な分析結果を獲得できるよう試行錯誤していきましょう。

この記事を読んで、デシル分析をはじめとした分析を活用し、顧客を理解することが難しいと少しでも感じたら、広告代理店に任せるのも一つの手です。

株式会社Unionは、複数の自社メディアを運用しており、具体的な数値と仮説に基づいた改善を続けています。

Web広告運用のご相談と併せてLPの制作・改善相談も承っております。

蓄積されたノウハウから短時間で課題を解決に導きます。

お客様のあらゆるニーズに対し分析・調査を行い最適なプランをご提案しますので、お気軽にご相談ください。

Webマーケティング