顧客分析とは│8つの分析手法や手順を解説
商品やサービスの売上を上げるためには、顧客に対する理解、すなわち分析が必要です。顧客分析をすることで、企業にとってとるべき施策などがみえてくるでしょう。この記事では、顧客分析の意味や重要性、手法などを紹介しています。顧客分析のメリットや注意点についても解説するため、ぜひ参考にしてください。
顧客分析とは
顧客分析とは、購買率や顧客満足度を高めるために実施する分析行動のことです。顧客の性別、年齢、居住地などの基本情報をはじめ、購買行動についても分析します。
顧客分析の目的と重要性
顧客分析の目的について、もう少し詳しく紐解いてみましょう。目的が理解できると、顧客分析の重要性もみえてきます。
1.マーケティング施策の現状を把握する
顧客分析により、現在行っているマーケティング施策の効果を分析できます。不必要なマーケティング費用の削減や、効果的な施策の立案に役立てられるでしょう。
2.ターゲット層を把握する
顧客層を分析すれば、設定しているターゲット層に商品やサービスが届いているのかどうかを把握、特定できます。ターゲットを明確にしないと、購買率や顧客満足度を上げることが難しいため、ターゲット層の把握は重要な作業となります。
3.顧客のニーズを理解する
顧客分析から、顧客が商品やサービスをなぜ購入したのか、もしくは、なぜ購入しなかったのかが明らかになります。購入する動機、あるいは購入しない動機を知ることで、顧客ニーズを理解できるでしょう。
4.商品・サービスと顧客ニーズがマッチしているか把握する
自社の商品やサービスが顧客ニーズに合っているのかどうか、詳細を分析することも、顧客分析の重要な役割のひとつです。顧客ニーズと商品やサービスとの間に不一致がある場合、双方の不一致を解消できるよう、擦り合わせを行うことで、購買率や顧客満足度の底上げにつながります。
顧客分析を行うメリット
顧客分析を行うことで企業が得られる主なメリットには、次のようなものがあります。
1. マーケティング施策を効率的に行える
顧客分析により、どのようなターゲット層にどんなアプローチが効果的かを把握できます。顧客の購買行動や反応を分析することで、効果の低い施策を見直し、成果の高い施策に予算を集中させることが可能になります。これにより、マーケティングコストを削減しながらも効果を最大化でき、投資対効果（ROI）の向上につなげられます。
2. 商品やサービスの差別化ができる
顧客分析によって得られる嗜好や不満点などの情報は、競合他社との差別化に役立ちます。顧客が真に求めている価値を特定し、それに応える商品開発やサービス改善が可能になるため、市場での独自ポジションの確立につながります。顧客視点を取り入れた差別化戦略は、価格競争に巻き込まれることなく持続的な競争優位を築く基盤となります。
3. 顧客ロイヤルティの向上につながる
顧客分析により個々の顧客ニーズや行動パターンを理解することで、パーソナライズされた対応が可能になります。顧客に合った適切なタイミングでの提案や、一人ひとりに最適化されたサービス提供は満足度を高め、リピート購入や継続利用を促進します。既存顧客の維持は新規顧客獲得より低コストであり、安定した収益基盤の構築に貢献します。
顧客分析における8つの手法
顧客分析には、8つの手法があります。それぞれについて詳しく解説します。
1.RFM分析
RFM分析は、「Recency（直近購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの指標から、顧客をグルーピングして分析する方法です。グルーピングは自社にとっての優良顧客をみつけることを目的としています。これまでの累計購入金額が大きく、頻繁に購入する顧客ほど優先度が高いと判断できます。
このように顧客をグルーピングすることで、それぞれのグループに有効なマーケティング施策を考える材料となるのです。
2.デシル分析
「デシル」とは、「10等分」を意味するラテン語です。デシル分析は、売上貢献度が高い順番に顧客を10にグルーピングし、各グループの特徴を分析する方法のことをいいます。
デシル分析では、どのグループに対してマーケティング施策を講じるのが、最も効果的なのかを計ることができます。対象となるグループは複数になることもあるでしょう。売上貢献度が高い顧客について分析をすれば、その顧客層に対する施策を策定できます。
ただし、購入金額を元に分析するため、購入頻度が低くても購入金額が高いと上位グループに属するという点には注意が必要です。
3.CTB分析
CTB分析とは、顧客を「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標を元にグルーピングし、今後の購買予測を行う分析手法です。カテゴリは商品の種類、テイストは色、形、サイズなど、ブランドはキャラクターなど、商品の特徴を示すポイントで分類します。
CTB分析は顧客の趣味嗜好を探れるため、各顧客グループの好みに応じた販売戦略を取る際のデータとして有効です。しかし、既存のシステムでは個別化されたデータを分析するには不向きで、多くの場合、自社システムの導入が必要になります。
4. セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、既存顧客の共通項を洗い出してグルーピングする分析手法です。共通項とは、年齢、性別、地域、購入店舗、購入する時間帯、購入履歴などで、目的に応じて項目を決定します。
セグメンテーション分析により、自社がターゲットとすべき顧客像が抽出できます。また、類似性の高いグループに対して顧客層やその特徴を分析することで、各グループへのマーケティング施策を出し分けられるでしょう。
5.コホート分析
コホート分析とは、顧客の属性や条件でコホート（同じ条件を持っているグループ）に分け、購買行動を分析する手法のことです。属性や条件としては、世代、性別、国、デバイスなどのほかにも「アプリのダウンロード時期が同じ」といったような分け方もあり、自在性が高い方法です。
コホート分析では、コホートの設定を変えることでさまざまな顧客の購買行動が分かり、顧客の再購入を促し、顧客離れを防ぐといった施策に活かすことが可能です。
6.行動トレンド分析
行動トレンド分析は、シーズンごとの購買率を分析する手法です。性別と年代でグループ分けをして、売上の多いグループに対する販売活動を強化する等の方法が行われます。
季節における顧客ニーズを分析し、時期別に最適な事業展開を考える指針になることがメリットです。季節ごとの購買率を把握できるため、その時期に売れないものの仕入れ量を減らすなど、経費削減にも有効でしょう。行動トレンド分析は、アパレル業界などで利用されることが多くなっています。
7.特定顧客抽出
特定顧客抽出は、顧客情報をストックし、購買傾向を分析する方法です。あらかじめ得た顧客情報をもとに、特定の顧客層に対して販売戦略を立てたり、購買予測を行ったりするのに有効な分析手法となります。
メルマガ登録や会員登録などで得た、解像度の高い顧客情報を使用するため、ダイレクトに顧客へアプローチすることも可能です。たとえば、年齢や性別で絞ったり、購入履歴を参照して、未来の購買予測を行ったりすることができるでしょう。
8.AIによる分析
AIによる分析は、近年著しく活用が進んでいる分野です。AIを活用すると、これまでよりもっと精度の高い顧客分析が可能になると考えられます。たとえば、購買の傾向分析、潜在顧客の開拓、無駄の削減といった効果が期待されています。
分析には高度なAIアルゴリズムが使われるため、従来の手法では分析できなかったものがみえてくるかもしれません。AI分析は、すでに顧客分析に取り組んでいるが、効果が出ないという場合に有効な手法です。
顧客分析の手順
顧客分析は以下の手順で進めていきます。
1. 分析の目的を明確にする
顧客分析を始める前に、何のために分析するのかを明確にします。「購買率を上げたい」「解約率を下げたい」「新規顧客を獲得したい」など、具体的な目標を設定しましょう。目的が明確であれば、必要なデータの種類や分析手法も自ずと決まってきます。また、関係者間で目的を共有することで、分析の方向性がブレることを防ぎます。
2. 必要なデータを収集する
目的に応じて必要なデータを特定し、収集します。顧客の基本属性（年齢、性別、居住地など）、購買履歴、サービス利用状況、問い合わせ内容、アンケート結果などが代表的です。社内システムからのデータ抽出だけでなく、必要に応じてアンケートや聞き取り調査も実施します。このとき、プライバシーやデータ保護に関する法規制に配慮することが重要です。
3. データを整理・分析する
収集したデータを整理し、分析しやすい形に加工します。データのクレンジング（誤りや重複の修正）を行った後、目的に合わせた分析手法を用いて傾向や特徴を抽出します。単純な集計や可視化から始め、必要に応じてセグメンテーションやクラスター分析などの高度な手法も活用します。分析過程では仮説を立て、検証するというサイクルを繰り返すことが効果的です。
4. 分析結果を施策に活かす
分析結果を元に、具体的な施策を立案・実行します。例えば、特定の顧客セグメントに対するターゲティング広告の実施や、顧客ニーズに合わせた商品改良などです。施策実施後は効果測定を行い、必要に応じて軌道修正します。また、分析結果を関係者と共有し、全社的な理解を促進することも重要です。PDCAサイクルを回しながら継続的に顧客理解を深めていきましょう。
顧客分析をする時の注意点
正確な顧客分析をするためには、いくつか注意点もあります。顧客分析をするときの注意点についてまとめました。
1.自社における定義づけを行う
顧客の定義づけが曖昧だと正確な顧客分析ができません。顧客分析をしっかりと売上に反映させるためには、ペルソナを明確化することが望ましいでしょう。
自社の顧客層については、顧客情報、アンケート調査の内容、Webサイトのアクセス情報など、解像度の高い情報を元に定義づけすることが大切です。性別、年齢、家族構成、居住地、年収、趣味など、可能な限り詳細に、複数のペルソナを設定することが大切です。そのうえで、販売戦略の展開、あるいは商品やサービスの開発や整備を行いましょう。
2.市場の成長性も考慮する
顧客分析を将来的な予測に活用するなら、市場の成長性も加味する必要があります。成長性とは、将来性のことでもあります。現在の路線のまま成長の見込みがあるならばよし、そうでないならば顧客層の拡大という形で、成長の方向性を探らなければなりません。
たとえば、子どもをターゲット層にしているのであれば、少子高齢化の影響を考えると成長性は見込めないということが想定できます。事業拡大などを検討するのであれば、いずれ大人もターゲットに含める必要があると予測できるでしょう。
このように、市場の将来性を考慮することは、顧客分析の結果に未来軸を与える役割があります。
顧客分析を売上UPにつなげるための活用方法
実際に顧客分析を売上アップにつなげるためには、どのような方法が必要でしょうか。顧客分析を活かす方法について解説します。
1.データを使って仮説検証を行う
仮説検証は、顧客分析の分析結果から仮説を立てて、必要な施策を考えることから始めます。
「なぜ売れているのか？」あるいは「なぜ売れていないのか？」を、顧客分析による具体的な数値で検証し、優先的に解決すべき課題を洗い出していきましょう。顧客の具体的な情報を数字として施策に流し込むことで、効果的な施策を考えることができます。
さらに、実際に施策を運用した効果や、仮説が正しいかどうかを検証します。検証にも顧客分析が必要です。
2.顧客に合わせたアプローチ方法を考える
顧客分析した内容をもとに、適切なアプローチ方法を検討します。従来のメールやDMのほか、SNSツールなども視野に入れましょう。
アプローチが売上につながるのは、顧客にとってストレスのない手法でアプローチができたときです。顧客の年齢層や性別、顧客層の過去の購買方法などから、どの手段でのアプローチが最も有効なのかを分析しなくてはなりません。
顧客がストレスを感じないアプローチ方法を考えることで、より売上につなげていく可能性を高めることができます。
3.AIを活用する
顧客分析の精度と効率を高めるために、AIなど先進技術の活用が有効です。
機械学習を用いれば、購買予測や顧客セグメンテーション、パーソナライズされたレコメンデーションなどが可能になります。他にも、アンケートやレビュー、SNSコメントなどの自由記述データから価値ある情報を抽出するテキストマイニングなど、様々な技術が活用できます。
これらの技術を導入する際は、自社の課題や目標に合わせて適切な手法を選択することが重要です。
まとめ
顧客分析をするには、大量のデータを集める必要があるため、企業は大きなリソースを割かなくてはなりません。また、分析の方法だけでなく、分析結果をどのようにマーケティングに活かすのかも重要です。そのため、データ活用ツールを利用した顧客分析がおすすめです。
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