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顧客分析とは?目的・11の分析手法・おすすめツールをわかりやすく解説!

最終更新日:(記事の情報は現在から82日前のものです)
顧客分析はビジネスを発展させていくためには欠かせません。そもそも顧客分析とは何なのか?に加え、どのような顧客分析の手法があるのかについて解説していきます。

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顧客分析とは

顧客分析とは、顧客の属性や購買履歴などを分析し、顧客についてよく知ることです。

かつては優れた商品を提供するだけで売り上げが伸びる時代でした。しかし、今日では顧客が多様な価値観をもち、それぞれ異なるニーズを抱えています。そのため、顧客の要望や傾向を理解する顧客分析が注目されているのです。

たとえば、小売業界では顧客の過去の購入データを分析することで、個々の顧客に合わせた商品提案やマーケティング戦略を立てられるでしょう。これにより、顧客の満足度を高めると同時に、再購入率の向上やクロスセルの機会を増やせます。

また、eコマース業界では顧客のオンライン行動データを分析し、パーソナライズされた商品のピックアップやプロモーションを展開することが一般的です。顧客がサイト上でどの商品を閲覧したか、どのような検索を行ったかなどの情報をもとに、顧客一人ひとりに合った商品を提案することで、購入確率を高められます。

このように、顧客分析を行うことで、顧客のニーズに応じた最適なアプローチを実現し、ビジネスの成長を促進できるのです。

顧客分析を行う目的と重要性

顧客分析は、あくまで購買率や顧客満足度を上げるために分析を行う手段の一つです。分析によるデータを得ることが目的ではないことを大前提として理解しておきましょう。

そして、顧客分析はビジネス戦略の策定やマーケティング活動の最適化において非常に重要な役割を果たします。まずは、顧客分析を行う主な目的と重要性を紹介します。

顧客の理解を深める

顧客分析の主な目的の一つは、顧客の深い理解を得ることです。これにより、特定の顧客セグメントの特徴や嗜好を把握し、よりパーソナライズされたサービスや製品を提供できるようになるでしょう。

たとえば、年齢、性別、居住地、購買履歴などのデータを分析することで、顧客の好みやニーズを正確に把握できます。

マーケティング活動の最適化

顧客データの分析を行うことで、マーケティング活動をより効果的に展開できます。たとえば、顧客の反応が良かった過去のキャンペーンを分析することで、成功要因を理解し、将来のキャンペーン戦略に活かせるでしょう。

また、顧客分析は、不要な広告支出を削減し、ROI(投資利益率)を最大化するのにも役立ちます。

新しいビジネスチャンスの発見

顧客分析をすることで、顧客の行動パターンや購入履歴から、新しい製品やサービスの需要が見出せることもあるでしょう。

未開拓市場や新たな顧客の発見にもつながり、新しいマーケットへの進出にも役立ちます。

継続的なビジネス成長への貢献

顧客分析は企業の継続的な成長に不可欠です。顧客のニーズや嗜好は時間とともに変化するため、これらの変化に敏感になり、迅速に対応することが求められます。

顧客分析によって得られたインサイトは、企業が市場の変動に対応し、競争上の優位性を維持することに役立ちます。

また、顧客分析は単にデータを収集し分析するだけでなく、得られた知見を戦略的に活用することで、目標達成や成長に大きく貢献します。

顧客分析のメリット

顧客分析は時代の流れに合わせて顧客のニーズを捉えていくうえで必要不可欠なものです。顧客分析を行うメリットは次のとおりです。

  • 業績が底上げされる
  • フィードバックが得られる
  • 顧客のニーズが理解できる
  • 顧客ロイヤリティが向上する

業績が底上げされる

顧客分析を行うと、これまでわからなかった顧客のニーズが把握できるようになり、ニーズにあった商品やサービスを提供できるようになります。すると、業績底上げが期待できるようになります。

いくら有名な企業でも、ニーズにあってない商品やサービスを続けていれば、存続は難しいものです。顧客分析によって、確固とした業績が期待できるようになるのは、大きなポイントといえるでしょう。

フィードバックが得られる

顧客分析を行うことで、商品やサービスについてのフィードバックが得られる点も大きなメリットです。

継続的に顧客分析を行えば、どのような施策がうまくいき、一方ではうまくいかなかったのか把握できるようになります。分析データをもとにPDCAを回していけば、大きな改善も期待できるでしょう。

顧客のニーズが理解できる

顧客のニーズや現状を理解できる点も大きなメリットです。

「売れた」と「売れなかった」は結果を見れば一目瞭然ですが、「なぜ売れたのか?」や「なぜ売れなかったのか?」に関しては、結果だけを見てもわかりません。

そのため、まずは現状把握することがビジネスを進めていくうえで必要不可欠なことであり、顧客分析をする目的の一つです。

顧客ロイヤリティが向上する

顧客分析を通じて、顧客の期待や要望に応えられれば、顧客満足度が高まり、結果としてロイヤリティの向上につながります。

顧客ロイヤリティが高まることは、継続的な購入や口コミによる新規顧客獲得にもつながるでしょう。

顧客分析における11の手法

顧客分析にはさまざまな手法があり、代表的なものだけでも次の11種類が挙げられます。

  • デシル分析
  • RFM分析
  • セグメンテーション分析
  • CTB分析
  • 行動トレンド分析
  • コホート分析
  • LTV分析
  • NPS
  • パイプライン分析
  • ABC分析
  • バスケット分析

デシル分析

デシル分析とは、購入金額に応じて顧客を10等分にグループ化して分析する手法です。デシルとはラテン語で「10分の1」を意味します。

購入金額ベースで並べられたデータを10等分し、それらを10個のグループに分けることによって、どのグループが全体の売り上げにどれだけ貢献しているのかを分析できます。

非常に簡単な分析ですが、どの層にアプローチするべきなのかの課題が見えてくるため非常に有益な分析方法です。

RFM分析

RFM分析とは、「Recency(直近購買日)」、「Frequency(購入頻度)」、「Monetary(購入金額)」の3つで顧客をランク分けして、分析をする方法です。

3つのポイントに沿って顧客の特性を分析でき、顧客によってアプローチを変えられるため、商材がBtoC向けの企業によく取り入れられている手法です。

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セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客の購買履歴などから属性ごとのグループ分けを行い、マーケティングを行う手法です。

ここで紹介している顧客分析の中でも簡単な手法であるため、顧客分析を初めて導入する企業におすすめです。しかし、一方でRFM分析やCTB分析ほど高度な分析はできないのがデメリットとして挙げられます。

CTB分析

CTB分析とは、「Category(分類)」「Taste(デザイン、サイズなど)」「Brand(ブランド)」を指標に置き、今後どのような購買行動をするのかを予測するための分析方法です。

この分析では、3つの指標からグループを作りそれぞれにカテゴライズするため、レジに搭載されているPOSデータ分析でわかるような人気商品を知るといた単純なものではありません。

カテゴライズされたグループごとへの販売戦略を立てられるのが特徴で、顧客の趣味趣向に合わせてアプローチできるようになります。

行動トレンド分析

特定のシーズンに購買がある顧客に絞って分析する方法です。シーズンごとにどのような属性の顧客が何を購入しているのか把握できれば、最適なタイミングでキャンペーンやセールなどの施策ができます。

コホート分析

コホート分析は、特定の期間に共通の特徴や行動をもつ顧客群(コホート)に焦点を当てて、時間の経過とともに動向を追跡する分析手法です。これにより、特定のキャンペーンや季節イベントなどに対する顧客の反応や行動変化を把握できます。

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LTV分析

LTV(Life Time Value:顧客生涯価値)分析は、顧客がサービスを利用している期間内(顧客ライフサイクル)に、どれだけの利益をもたらしてくれるかを示すマーケティング指標です。つまり、長期間継続して購入・利用する顧客ほど、LTVが高いことになります。

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NPS(Net Promoter Score)

NPSは、顧客が製品やサービスを他人に推奨する可能性を測定する手法です。顧客ロイヤリティや満足度の指標として用いられ、顧客体験の改善点を特定するのに役立ちます。

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パイプライン分析

パイプライン分析は、とくにBtoB領域で重要な手法です。セールスプロセス全体を分析し、潜在顧客の獲得から成約に至るまで各段階での効率性や改善点を特定します。

ABC分析

ABC分析は、商品や顧客を売り上げ貢献度にもとづいてA(最も重要)、B、C(最も重要度が低い)の3つのカテゴリに分類する手法です。重点的に取り組むべき顧客や商品を特定するのに役立ちます。

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アソシエーション分析(バスケット分析)

アソシエーション分析は、ユーザーのサイト回遊履歴の組み合わせ、サイト内で同時検索される単語の組み合わせ、ある商品と一緒に多く買われている商品の組み合わせなど、データ間の相関関係を発見するときの分析方法です。

なかでも、顧客が購入時に選んだ商品の組み合わせを分析する手法のことをバスケット分析と言います。この分析を通じて、関連商品のクロスセルの機会や顧客の購買傾向を明らかにできます。

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顧客分析におすすめのツール(MAツール・CRM)

顧客分析は多くの情報や集計作業が必要となるため、MAツールやCRMツールの利用がおすすめです。ツールを導入することで、より効率良く顧客管理できます。

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顧客分析におすすめのツールを一覧で紹介します。

b→dash - 株式会社データX

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BOXIL SaaSセクション | BOXIL SaaS AWARD 2024
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  • 一元管理されたデータにいつでもアクセス
  • b→dashひとつであらゆる機能を
  • 直感的な操作でだれでも使える

b→dashは、データを一元管理、機能もすべて入っているAll in oneのマーケティングプラットフォームです。集約的なツールではあるものの、初心者でも使いやすいように、シンプルな画面と専任のサポーター体勢が準備されています。

Salesforce Marketing Cloud - 株式会社セールスフォース・ジャパン

Salesforce Marketing Cloud
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BOXIL SaaS AWARD Spring 2024 Good Service
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  • カスタマージャーニーの計画、パーソナライズ、最適化が可能
  • リアルタイムの保有するデータにもとくインサイト提供
  • オンライン、店舗、サポートデスクなど、多くのコンタクトチャネルにも対応

Salesforce(セールスフォース)Marketing Cloudは、顧客データや行動データを一元化し、リアルタイムに組み合わせることで、メールやソーシャルメディア、SMS、LINEなど、多くのチャネルやデバイスを活用した顧客との“1対1”コミュニケーションを実現するシステムです。

もともとはメール配信システムからスタートしたExactTargetの機能をフルに活用できるので、メール配信にも強みがあり、TOYOTAなど大手の導入実績も豊富です。

aimstar - 株式会社GROWTH VERSE(旧スプリームシステム)

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BOXIL SaaS AWARD Autumn 2023 Good Service
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  • 強力な分析機能とキャンペーン機能
  • One to Oneのアプローチが可能
  • ライトユーザーからヘビーユーザーまで対応

Aimstar(エイムスター)は強力な分析・ターゲティング機能とMA基盤をもつソリューションです。機械学習による分析の自動化でユーザーの負担を軽減し、最適なアプローチの実現に貢献します。

Probance - 株式会社ブレインパッド

Probance
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  • 膨大な顧客データを取得
  • 機械学習による顧客行動の予測
  • コンサルタントによる導入・運用サポート

Probanceでは、手軽に導入できるProbance Oneとより専門的なツールであるProbance Hyper Marketingの2種類が提供されています。これらの移行はとても簡単で、スモールスタートが可能です。

また、機械学習によって各ユーザーの傾向を読み取り、適切なタイミングと方法でアプローチできます。さらに、ベンダーの経験豊富なコンサルタントがサポートしてくれるので安心です。

カスタマーリングス - 株式会社プラスアルファ・コンサルティング

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  • 直感的な操作性によりリテラシーの必要がなくても大丈夫
  • 充実したサポート

カスタマーリングス は、顧客の反応を手に取るように分析でき、顧客を見える化します。妥当解を導き出すことにより、クリエイティブなマーケティングアクションにシフトします。

Ambassador Relations Tool - 株式会社コンファクトリー

  • 無料プランから始められる
  • Net Promoter Scoreにもとづいたプラットフォーム
  • 会員のサイト回遊をチェック可能

ART は、顧客総数10,000人、1回あたりのメール送信10,000通までなら、無料プランで運用できるサービスです。無料プランが用意されているにもかかわらず多機能を実現し、マーケティングオートメーション・CRM・メール配信がお手軽にできます。

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クラウドサインNOW - 弁護士ドットコム株式会社

クラウドサインNOW
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  • タブレットで記入した書類を自動でデータ化
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顧客分析を行う際の注意点やポイント

顧客分析を行う際には、次のような注意点やポイントを押さえましょう。

顧客の定義を明確にする

顧客分析を始める前に、まずは「顧客」とは具体的にどのような層を指すのかを明確に定義することが重要です。たとえば、若年層の女性に焦点を当てる場合、年齢範囲や興味関心、購買力などの詳細を定めます。

また、顧客を定義する際は、市場や産業の特性を考慮する必要があります。たとえば、BtoB領域では、企業の規模、業種、地理的な位置などを基準に顧客を定義することが一般的です。一方、BtoC領域では、年齢、性別、収入、趣味嗜好などの個人的特徴が重要な基準になります。

顧客の定義を明確にすることで、より精密な市場分析が可能になるでしょう。

顧客のニーズを正しく理解する

大前提として、顧客が今求めているニーズを正確に理解することは必須です。アンケートやインタビュー、ソーシャルメディアの分析などを通じて、顧客が何を求めているのか、どのような問題を解決したいのかを明らかにしましょう。

たとえば、あるアパレルブランドが若年層の顧客をターゲットにしている場合、その年代のファッション傾向やライフスタイルを理解することが重要です。SNSの投稿やファッション関連イベントの参加状況などを分析し、流行のスタイルや好まれるデザインの傾向を探りましょう。

潜在的なニーズや課題も見る

表面的なニーズだけでなく、潜在的なニーズや課題にも注目しましょう。顧客自身がまだ意識していないニーズや将来的な問題に対するインサイトは、競合他社との差別化につながります。

潜在的なニーズや課題を見つけるためには、顧客の行動パターンやライフスタイルの分析が有効です。たとえば、若年層の顧客が環境問題に対する意識が高まっていたとします。そうした場合、エコフレンドリーな製品やサービスに関心をもつ可能性が高くなるでしょう。

このようなトレンドや市場の変化を見逃さずキャッチすることで、いまだ顧客自身が認識していない潜在的なニーズに応えられるようになります。

購買に至るまでのプロセスも考慮する

顧客の購買決定プロセス全体を理解することも重要です。顧客が情報を収集し、検討し、最終的に購入するまでの各ステップを考慮することで、どの段階で顧客にアプローチするか、どのような情報を提供するかを戦略的に決められます。

顧客の購買プロセスを可視化するためには、カスタマージャーニーマップの作成が有効です。これは、顧客が初めて製品やサービスを知り、関心をもち、購入し、使い続けるまでの一連のプロセスを図式化したものです。

このマップを通じて、顧客がどのタッチポイントでどのような体験をしているかを把握し、それに合わせたマーケティング戦略を立てられるようになるでしょう。

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定量的・定性的なデータをどちらも扱う

顧客分析では、数値データ(定量的データ)と顧客の意見や感想(定性的データ)の両方を考慮することが重要です。定量的データによって客観的な傾向を捉え、定性的データによって顧客の深層心理や本音を理解しましょう。

たとえば、レストランチェーンが顧客満足度を分析する場合、売上高、注文される料理の種類、来店頻度などが定量的データに当たります。一方で、顧客からのレビューやアンケートで得られる感想や提案などが定性的データに該当します。

両方のデータタイプをバランス良く取り扱うことは、顧客の現実的なニーズと感情的な側面の両方を理解するのに役立つでしょう。

市場規模や成長性を把握しておく

顧客分析を行う際には、対象となる市場の規模や成長性を把握することも重要です。市場調査を通じて、潜在的な顧客数や市場の将来性を評価し、長期的なビジネス戦略を立てるための基礎情報を収集しましょう。

市場規模や成長性を把握するためには、業界レポートや市場調査のデータを利用することが有効です。たとえば、ある特定の商品カテゴリにおいて、市場が拡大しているか、または縮小しているかを理解することで、ビジネス戦略をどのように調整するかを決定できます。

成長している市場では、市場シェアを拡大するための積極的なマーケティングが必要であり、縮小している市場では、差別化や効率化のための戦略が求められます。

分析結果を業績アップにつなげる方法

顧客分析はあくまでも過程であり、分析結果をどのようにして活かすのかが非常に重要です。次に、顧客分析の結果を業績アップにつなげる方法を紹介します。

ニーズに合わせた製品やサービスの改善・開発を行う

顧客分析から明らかになったニーズや要望にもとづいて、製品やサービスの改善や開発を行うことは、業績向上の鍵となります。

たとえば、特定の顧客層から特定の機能追加を求める声が多かった場合、それを製品開発に反映させることで、より顧客に満足度の高い製品を提供できるでしょう。

また、既存製品の改善によって顧客ロイヤリティが高くなると、リピート購入を促すことにもつながります。

顧客の状況に合わせてアプローチする

顧客の現在の状況や興味関心に合わせて、カスタマイズされたアプローチを行いましょう。

たとえば、ある顧客が特定の商品カテゴリに関心を示している場合、それらの関心にもとづいたマーケティングメッセージを送ることで、より高い反応率を期待できます。

また、季節や祝日などのタイミングに合わせたプロモーションを行うことで、顧客の購買意欲を刺激できるでしょう。

さらにアプローチを細分化させ、顧客一人ひとりのニーズに合わせて異なるアプローチを行う、One to One マーケティングと呼ばれるマーケティング活動もおすすめです。

アップセルとクロスセルも欠かさず行う

顧客分析の結果をもとに、アップセル(より高価格帯の製品への買い替え推奨)やクロスセル(関連製品の提案)戦略を展開するのも、業績アップにつながる方法の一つです。

たとえば、顧客がスマートフォンの購入を考えているとします。顧客がベーシックなモデルを購入しようとする際に、より高性能なモデルや大容量のストレージをもつ上位モデルへの買い替えを促すことがアップセルの一例です。顧客の使用傾向や以前の購買履歴を分析し、高性能のカメラや追加のストレージを必要としている可能性が高い場合、この戦略はとくに効果を発揮します。

同じくスマートフォンを購入した顧客に対して、スマートフォンケースや保護フィルム、ワイヤレスイヤホンなどの周辺機器を提案するのがクロスセルです。これらの製品はスマートフォンと併用されることが多いため、顧客の利便性を高めると同時に、追加の売り上げを生み出すでしょう。

セグメントごとに異なるマーケティング戦略を実行する

顧客をさまざまなセグメントに分け、それぞれのセグメントに合ったカスタマイズされたマーケティング戦略を展開するのも効果的です。

たとえば、若年層にはSNSを活用したデジタルマーケティング、上年層には伝統的なメディアや直接的なコミュニケーションを重視するなど、ターゲットに応じたアプローチを取ることで、より高い成果が期待できるでしょう。

顧客分析を通して売り上げをコントロールしよう

今回紹介した5つの手法は、専門家でなくてもできる手法ばかりです。

企業を長く継続させていくためには、常に時代の流れと顧客のニーズを捉え続ける必要があります。「売れた」「売れなかった」の結果だけを待つのではなく、ターゲットを絞り狙って売れるようになるためにも、ぜひこの機会に顧客分析を取り入れてください。

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