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

顧客分析は、自社の成長にとって非常に重要な要素の一つです。

顧客分析を行うことで、どのような顧客が自社の商品やサービスを利用しているのか、またどのような行動をとっているのかを把握することができます。

顧客のニーズや嗜好をより深く理解することができるだけでなく、それに基づいて新しい商品やサービスの開発、既存商品やサービスの改善やプロモーションの改善などを行うことが可能です。

また、顧客分析によって特定した優良顧客に対して、特別なオファーやキャンペーンを提供することで、顧客の継続的な利用を促すことができます。

例えば、企業向けにクラウド型の名刺管理サービスを提供している「Sansan」は、顧客分析を行い、インサイドセールス獲得数が2倍に増加しました。

具体的には、マーケティングオートメーション（MA）ツールを導入し、自社の見込み顧客のデータ整理やデータベース管理を行いました。

引用：『MA導入3ヶ月で新規獲得3倍と受注率10％UP！Sansanが徹底するマーケティングの『当たり前』』

その結果、受注見込みの高い顧客層を抽出でき、セールスパーソン1名が対応する見込み顧客を絞り込むことで受注率が上昇しました。

また、その他の施策を組み合わせた結果、受注数は2倍に拡大しました。

以上のように、顧客分析は自社の成長にとって非常に重要な要素であり、自社の商品やサービスの改善や維持、競合環境の把握やビジネス戦略の改善に役立ちます。

そこで本記事では、顧客分析のポイントや注意点を詳しく解説していきます。

参考：『MA導入3ヶ月で新規獲得3倍と受注率10％UP！Sansanが徹底するマーケティングの『当たり前』』
関連記事：『広告効果はどう分析する？基本の分析方法10種類を解説！』

顧客分析とは

顧客分析は、企業が自社の顧客に関する情報を収集し分析することで、顧客のニーズや行動パターンを理解することを指します。

顧客分析では、顧客の属性や購買履歴などのデータを収集し、それらを分析します。

代表的な分析項目には以下のようなものがあります。

これらの分析を通じて、自社の顧客についての理解を深めることができます。

顧客分析はなぜ必要なのか

顧客分析は、自社の顧客について理解するために必要な工程です。

では、なぜ顧客分析は重要なのでしょうか。

ここからは顧客分析の必要性について解説します。

顧客のニーズを理解するため

引用：『LAWSON』

顧客分析は、企業が自社製品やサービスを提供する際、顧客が求めるニーズを正確に理解することができるため、製品やサービスの改善や新規開発に役立ちます。

例えば、ローソンはポンタ導入により、1割のヘビーユーザーが6割の売り上げを占めていることを把握し、リピート率が最も重要な指標の1つであることを知りました。

そして、売上順位31位の「ほろにがショコラブラン」という菓子パンが、女性の一部から頻繁にリピートされていることが顧客分析により分かり今も継続的に販売されています。

顧客分析は、顧客がどのような価値観を持ち、どのような問題を抱えているかを把握することができます。

このような情報を元に、企業は顧客にとって有用な製品やサービスを提供することができ、顧客満足度を高めることができます。

参考：『ローソン「31位の菓子パンを売り続ける理由｜PRESIDENT Online』

マーケティング戦略の改善をするため

引用：『ヤクルト本社』

顧客分析は、企業がマーケティング戦略を改善する上で重要な役割を果たします。

顧客分析を行うことによって、顧客がどのようなメディアを利用し、どのような情報に関心を持っているかを把握することができます。

これにより、適切な広告やプロモーションの方法を選択し、より効果的なマーケティング戦略を実現することができます。

例えば、ヤクルトは顧客分析によって、的確なマーケティング戦略が立てられ、売上を15～20%増加させることができました。

具体的には、顧客の購買データや移動データ、Google検索結果、広告へのアクセス、気象データなどを総合的に分析しました。

その結果、夏のキャンペーンが失敗した理由は、移動データによると休暇で旅行に出かけた割合が多かっただけであることが分かり、マーケティング戦略の見直しを実現しました。

参考：『ヤクルトの売り上げを大幅に伸ばしたデータアナリティクスの秘密：Computer Weekly – ITmedia エンタープライズ』
関連記事：『おすすめの広告効果測定ツール5種類！分析可能な項目もご紹介』

施策の効果測定をするため

顧客分析は、企業が施策の効果を測定するための重要な手法です。

広告キャンペーンの成功を判断するためにキャンペーン前後の顧客の行動や評価を比較したり、製品やサービスの改善前後の顧客の反応や評価を比較することで、改善の効果を評価することができます。

顧客分析を通じて、企業は顧客の声を正確に捉えることで、顧客満足度の向上につながります。

ちなみに、Google広告では、広告キャンペーンのクリック数やコンバージョン率などの顧客の行動データを、年齢や性別などのデモグラフィック情報に基づいて分析することができます。

関連記事：『【初心者向け】広告効果とは？基本の分析方法10種類を解説！』

株式会社ビィ・フォアードの事例

引用：『分析情報ページについて – Google 広告 ヘルプ』

例えば、中古車輸出を展開している株式会社ビィ・フォアードは、Google広告開始後にROI（投資収益率）が600%向上しました。

さらに、動的リマーケティングによる顧客の流入数が4倍に増加するなど施策の効果を測定しました。

参考：『国ごとの検索傾向に合致したキーワードで効率的に集客「ビィ・フォアード」』

顧客分析の手法

ここからは、顧客分析を行なうときに用いられる7つのフレームワークを紹介します。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購買金額が多い順に10等分して、各ランク(デシル1~10)の購買行動の違いを分析する方法です。

この分析は、企業がどのような顧客から最も多くの収益を得られるかを知る際に有効です。

例えば、あるスーパーマーケットの研究では、過去1年分の顧客情報を分析するためにデシル分析を行いました。

その結果、分析対象のスーパーマーケットチェーンにおいて、顧客デシルの上位3グループが売上の84.0%を生み出していることが分かりました。

つまり、この上位3グループを優良顧客として定義し、ダイレクトメールや割引クーポン等の広告宣伝費を集中させることで、効果的に売上を伸ばすことができるということです。

この分析によって、どのグループに重点を置いて施策を行えば売上が伸びるかを把握することができ、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

参考：『人工知能学会研究会論文』

RFM分析

RFM分析は、Recency（最終購入日）、Frequency（頻度）、Monetary（金額）の3つの指標に基づいて、顧客をグループ分けし、それぞれのグループの特徴を分析する手法です。

この分析は、企業が顧客の購買行動を理解し、マーケティング戦略を立案するために有効です。

上記のスコアを合算し、全スコアが高いほど優良顧客と見なされます。

「Rのスコアは高いけどFやMが低い」「Fは高いけけどMが低い」などの分析によって、顧客の属性に合わせたマーケティング戦略を立てることができます。

参考：『RFM分析とは？マーケティングに役立つ基本知識や分析方法を紹介｜Adobe』

セグメンテーション分析

顧客分析におけるセグメンテーション分析とは、顧客を特定の属性や購買行動などの観点から分類し、グループ化することで、異なる顧客グループの特徴を把握する手法です。

この分析は、企業が顧客をより詳細に理解し、的確なマーケティング施策を実施するために重要な役割を果たします。

セグメンテーション分析では、顧客分析によって知りたい情報に応じてセグメントする指標が異なります。

セグメンテーションの分類方法の例を以下に挙げます。

セグメンテーション分析で、顧客を類似点や共通点をもとにグループ分けすることで、それぞれのグループの特徴を把握し、適切な施策を実施する際のターゲティングに用いられます。

参考：『セグメンテーションとは？使い方や活用事例｜Adobe』

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、ある特定の時期やイベントに顧客がよく購入する傾向がある場合に、その顧客に共通する特徴や傾向を分析する手法です。

例えば、冬によく購入する商品に関心があるのは、若年層で都市部に住む顧客であることが分かった場合、冬季限定のキャンペーンをこのターゲットに合わせて実施することができます。

このように、行動トレンド分析によって得られた情報は、タイミングを見極めたマーケティング施策の改善や、新商品の開発などに活用されます。

この手法は、小売業やアパレル業界のように、季節やイベントによって需要が大きく変動する業界で特に有効です。

参考：『顧客分析とは？5 つの手法を知り顧客獲得に役立てよう』

コホート分析

コホート分析とは、顧客を一定条件でグループに分け（コホート）、時間経過に伴ってそれぞれのコホートがどのような傾向を示すかを分析する手法です。

この分析を用いることで、顧客獲得の傾向や、継続的な顧客としてのロイヤルティの維持について、より深く理解することができます。

例えば、あるECサイトで「同じ商品を購入した顧客」でコホートに分けて、それぞれのグループ内での再購入率や平均購入金額を分析することで、商品のリピート率や購買意欲の高い顧客層を把握することができます。

また、ある旅行会社では「同じツアーに参加した顧客」でコホートに分けて、各グループ内での口コミや評価などを分析することで、今後の商品改善や新規開発に活用されます。

コホート分析は、WEBマーケティングだけでなく、年代や居住地などの属性に応じて顧客をグループ化することもできるため、顧客情報があれば幅広く活用できる手法です。

参考：『コホート分析とは？顧客行動を把握して維持対策に活かす – コラム – グロースハック / プロダクトアナリティクス – Mixpanel | NTTコム オンライン』

CTB分析

CTB分析とは、以下の3つの指標を使用して顧客をグループ分けし、次にどのような購買行動をするかを予測する手法です。

例えば、商品を「例えば、ECサイトで「スポーツ用品」や「家電」などの大分類に分け、その中で「ランニングシューズ」「スマートフォン」といった小分類に分け、ブランドや機能など細かく分析することで、次にどのような購買行動をとるかを予測することができます。

参考：『CRMで顧客を分析！代表的な手法とそれぞれの活用方法｜デジタルマーケティングソリューション｜日立ソリューションズ』

LTV分析

LTV分析とは、顧客のライフタイムバリュー（顧客生涯価値）を評価するための手法です。

LTVとは、顧客が取引を続ける期間中に企業から得られる額の総和を指します。

顧客の購買履歴や解約率、平均購入額、再購入率などのデータを基に、顧客ごとにLTVを算出し、優良顧客や問題のある顧客を把握することができます。

値に変化があった場合は、以下の参考に理由を解明して、改善していきましょう。

LTVが上昇

LTVが低下

参考：『「LTV」とは？ | マーケティング用語集 | シナジーマーケティング株式会社』
関連記事：『Web広告の戦略を考えるときに使えるオススメのフレームワーク4選』

顧客分析4つのポイント

顧客分析では、以下のポイントを意識することでより詳しく顧客について知ることができます。

分析対象を選定する

顧客分析の目的に応じて、「新規顧客」「既存顧客」「休眠顧客」などの顧客層から分析対象を選定しましょう。

なぜなら顧客層によって最適なマーケティング戦略が異なるからです。

新規顧客獲得の場合は、見込顧客に向けた営業やSNSなどを通じてアプロ―チを行い、既存顧客の維持の場合は、割引クーポンやVIP特典など自社へのロイヤルティを高めることが必要になります。

また、その中でもセグメンテーション(細分化)をしてから分析をすると効率的です。

例えば、あるショップが「新規顧客の獲得」を目的とする場合、見込み顧客の中でも「女性」「20～30代」「デザイン性に優れた商品を好む」というセグメントに注目することで、より具体的な分析が可能になります。

参考：『新規顧客と既存顧客のどちらを優先すべき？それぞれのポイントについても解説 – Accel by Magic Moment』

顧客ニーズを明確にする

選定した顧客層は、何を求めているのか、何を必要としているのか、何に困っているのか、またどのような価値を求めているのかを把握することが重要です。

顧客ニーズを正確に把握することは、顧客満足度やロイヤルティの向上、新商品やサービスの開発など、ビジネス上の重要な意思決定につながります。

富士通クラウドテクノロジーズの事例

引用：『富士通クラウドテクノロジーズ様｜導入事例｜株式会社24-7』

例えば、富士通クラウドテクノロジーズは顧客分析によって、アプリ開発者向けのモバイルバックエンドサービス「mobile backend」の会員数を増加させることができました。

具体的には、顧客ひとりひとりのアクセス状況や流入経路を分析し、見込み顧客の抱える課題に合わせたコンテンツを提供しました。

その結果、UU数と会員数は爆発的に増加しました。

購買意思決定プロセスも分析する

顧客の購買意思決定プロセスも分析することで、購買意思決定プロセスに合わせたマーケティング戦略を立てることができます。

例えば、BtoC向けの商品・サービスでは、本人や近親者が購買プロセスに関わるため、シンプルな購買プロセスが一般的です。

一方、BtoB向けの商品・サービスでは、多数の人々が意思決定に関わるため、複雑化・長期化する傾向があります。

適切なアプローチを行うためには、顧客分析により購買プロセスや意思決定に関わる人物の傾向を把握することが必要です。

これにより、購入・導入に至るまでのプロセスをスムーズに進めることができます。

参考：『購買意思決定プロセスとは？BtoCとBtoBの購買プロセスの違い – 顧問のチカラ｜KENJINS[ケンジンズ]』

顧客分析における2種類のデータ

顧客分析には、「定量データ」と「定性データ」の2種類のデータがあります。2つの違いを分析前に確認しておきましょう。

定量データとは、数値化できるデータのことであり、例えば、年齢、収入、購買履歴などが挙げられます。

一方、定性データは、数値化できないデータのことであり、例えば、顧客が感じる満足度、好み、ニーズなどが挙げられます。

両方のデータを組み合わせることで、より深い理解や傾向を把握することができます。

例えば、ある製品の購買履歴から得られた定量データをもとに、その製品を購入する顧客の属性を分析することができます。

そして、その属性に基づいて、定性データで得られた顧客の感想やニーズを分析することで、より深い洞察や傾向を把握することができます。

また、定性データの分析には、テキストマイニングや感情分析などの手法があります。

これらの手法を活用することで、大量の定性データを効率的に処理し、傾向や意見を把握することができます。

顧客分析においては、定量データと定性データの両方を活用することが重要であり、分析の目的やデータの性質に応じて、適切な手法を選択していきましょう。

参考：『定量データ｜グロービス経営大学院 創造と変革のMBA』
参考：『定性データ｜グロービス経営大学院 創造と変革のMBA』

顧客分析における注意点

以下では、顧客分析における注意点について詳しく説明します。

①自社における定義づけを行う

顧客分析においては、自社における顧客やターゲット層の定義づけが非常に重要です。

自社の商品やサービスを購入してくれる顧客層が誰であるかを正確に把握することが、適切なマーケティング戦略を立てる上で欠かせません。

例えば、自社の商品やサービスが高齢者向けである場合、その層の特性をよく知り、マーケティング施策を行うことが重要です。

②市場の成長性も考慮する

顧客分析を行う上で、市場の成長性を考慮することも重要です。

市場が成長している場合は、競合が激化することが予想され、より多くの販売チャネルを確保したり、新しい販売戦略を考えたりする必要があります。

逆に、市場が縮小している場合は、新しい顧客層を開拓するなどして市場の拡大を目指す必要があります。

以上のように、顧客分析においては自社や市場の状況を正確に把握し、それに基づいたマーケティング戦略を立てることが重要です。

参考：『顧客分析とは？７つのフレームワークや分析に役立つツールを解説』

まとめ

この記事を読んで、顧客分析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。

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