顧客分析とは？目的、手法、ツールを徹底解説

顧客分析は、企業が競争力を高め、持続的な成長を実現するために不可欠なプロセスです。顧客分析のデータに基づいて戦略的な判断をすることが、事業展開を進めていくうえで非常に重要です。

本記事では、顧客分析の基本から具体的な手法、進め方、重要なポイント、そして効果的に活用できるツールについて、詳しく解説します。

1. 顧客分析の基本

顧客分析の手法を紹介する前に、顧客分析の基本を改めて確認しておきましょう。

顧客分析の定義

顧客分析は、顧客データを収集・解析し、顧客の行動や特性を深く理解することです。顧客に関するデータをさまざまな切り口で分析することで、購買動機や行動パターンを把握し、マーケティングや商品開発に活用します。具体的には、購買履歴、顧客属性、Webサイトの訪問履歴、SNSの反応などが分析対象となります。

顧客分析の目的と重要性

顧客分析は、マーケティング戦略の最適化や顧客満足度の向上、売上の最大化を目的としています。正確な顧客理解は、新規顧客の獲得や既存顧客のロイヤルティ向上に役立ち、競争が激化する市場環境での差別化を図るために不可欠です。

顧客分析のメリット

顧客分析を実施することで、以下のようなメリットが得られます：

競争優位性の確保

顧客のニーズに基づいた戦略を立てることで、競争力を高めます。

効率的なマーケティング

ターゲットを絞った効果的なマーケティングが可能になります。

顧客ロイヤルティの向上

個々の顧客に合ったサービス提供で、顧客の忠誠心を高めることができます。

経営判断の精度向上

データに基づいた戦略的な意思決定ができるようになります。

2. 顧客分析の手法とフレームワーク

顧客分析には多様な手法があり、目的や状況に応じて使い分けが必要です。以下に代表的な5つの手法を紹介します。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購買金額の多い順に10段階に分けて分析する手法です。デシル分析をすることで売上の大部分を占める上位顧客を特定し、自社の売上への貢献度に応じた効果的なマーケティング活動を展開できます。特に、上位10％の顧客には特別なサービスやプロモーションを提供することで、顧客ロイヤルティの強化が期待できます。

ただし、デシル分析の上位グループが必ずしも優良顧客やリピーターとは限らないことを注意する必要があります。

RFM分析

RFM分析は、「Recency（最新購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」の3つの指標で顧客を評価する手法です。この手法によって顧客の価値を定量的に評価し、それぞれに最適なマーケティング戦略を立案できます。

例えば、頻繁に購買している顧客には新商品の案内や割引を提案し、購入頻度の少ない顧客には再購入を促すインセンティブを提供するなど、細やかな対応が可能です。

RFM分析は、購入金額だけでなく最新購入日・購入頻度も分析するので、デシル分析の不足部分をカバーする手法といえます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を属性・ニーズ・購入履歴など、共通の特性や行動パターンに基づいてグループ分けし、各グループに最適な戦略を策定する手法です。

例えば、年齢や性別、購買履歴などに基づいて顧客をセグメント化し、ターゲットを絞ったプロモーションを展開することで、マーケティングの精度が高まり、キャンペーンの効果が最大化されます。

デシル分析やRFM分析では購入に関わるデータのみを分析しますが、セグメンテーション分析ではそれ以外の情報も活用するのが特徴です。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、過去の顧客行動データを基に将来の行動を予測する手法です。この分析によって顧客が次にどのような商品に興味を持ち、どのタイミングで購入する可能性が高いかを予測し、最適なタイミングでアプローチを行います。

例えば、季節ごとの購買パターンを分析し、その結果を基にキャンペーンのタイミングを調整することで、売上のピークを最大化できます。

コホート分析

コホート分析は、特定の属性や条件で顧客をグループ（コホート）に分けて、その行動を追跡することで時間の経過による行動の変化を分析する手法です。

コホート分析を行い長期的な視点で顧客行動を捉えることによって、有効なマーケティング施策を企画するための多くのヒントが得られます。

3. 顧客分析の進め方

顧客分析を効果的に進めるためには、体系的なプロセスを踏むことが重要です。以下に、顧客分析を進める際の基本的なステップを紹介します。

目標と基準の設定

顧客分析を開始する前に、具体的な目標と評価基準を設定することが不可欠です。売上増加、顧客満足度向上、新規顧客の獲得などで明確な目標を設定することで、分析の方向性が定まり、結果に対する評価が容易になります。

また、その際には達成基準となる数値も定めておくと良いでしょう。「顧客満足度を〇％以上にする」などと設定します。

分析対象の定義

次に、どの顧客のデータを分析対象とするかを定義します。企業が収集するデータは多岐にわたりますが、その中から目的に合ったデータを選び出すことが重要です。

例えば、購買履歴、デモグラフィック情報、ウェブサイトの行動データなど、分析の焦点に合った顧客のデータを抽出します。

また、データの整備やクリーニングもこの段階で行い、分析に適した形に整えます。

カスタマージャーニーの考察

分析する顧客対象をピックアップできたら、その購買行動を分析してカスタマージャーニーを考えます。

カスタマージャーニーとは、顧客が商品やサービスを知り、購入し、利用するまでの一連の流れを指します。カスタマージャーニーを理解することで、顧客がどのポイントで離脱するか、または購入に至るかを把握し、最適なアプローチを設計するヒントが得られる分析法です。カスタマージャーニーを分析することによって、自社の営業戦略の有効性を判断する材料となります。

顧客ニーズの特定と対策立案

顧客分析を通じて、顧客のニーズや課題を深く理解し、それに基づいた具体的な対策を立案します。

例えば、フィードバックから「サービスの使い勝手を改善してほしい」という声が多い場合、どこを改善すればいいのかを考え、ユーザーインターフェースの変更や利用ガイドの充実を図ります。

また、特定の商品に強い関心を示す顧客に対策が必要であると判断されれば、関連商品の提案やパーソナライズされたオファーを提供する施策を検討すると良いでしょう。

こうした対策により、顧客満足度を向上させ、リピート購入を促進します。

4. 顧客分析で押さえるべきポイント

顧客分析を行う際には、下記のポイントを押さえておくことで、より効果的な分析ができるようになります。

適切な分析対象の選定

顧客分析の成果は、適切な分析対象の選定にかかっています。購買頻度や購買金額に基づいて分析対象を決定し、企業の収益に最も貢献する顧客層を特定します。また、それぞれの顧客層のなかでさらにセグメントに分けて分析すると効率的です。

分析対象を誤ると、得られる結果が歪んでしまうため、十分な検討が必要です。

課題やニーズの深掘り

顧客分析の際、表面的なデータだけでなく、顧客の根本的なニーズや課題を深く掘り下げることが必要です。アンケート調査やインタビュー、直接的なフィードバックを利用し、顧客が本当に求めているものを明確にするようにしましょう。

これに基づいて、具体的で実行可能な施策を導き出し、顧客体験を向上させることが重要です。こうした深掘りされたニーズに対応することで、顧客のロイヤルティを強化し、持続的な成長を実現させます。

購買プロセスの分析

顧客の購買プロセスを詳細に分析することで、顧客の意思決定プロセスを理解し、効果的な対応を設計します。情報収集、製品比較、購入意思決定、そして購入後のフォローアップの各段階で、顧客がどのような行動を取るのかを把握することが重要です。

特にBtoB商材では購入の過程において多くの人が関わるため、購買プロセスが複雑化します。購入決定までにかかる期間も長いため、アプローチのタイミングや内容がずれていると、商談がまとまらない可能性が高くなっていくのです。

そのため、顧客分析をしっかり行い購入プロセスや意思決定権者を把握し、確実にゴールに向かうよう進めることが重要になります。

5. 顧客分析に活用できるツール

顧客分析ではここまで紹介したフレームワークによる分析に加えて、SFAやCRMといった営業支援ツールを活用することによって効率的に分析を進められます。

ここでは、顧客分析に活用できるツールを紹介します。

SFA/CRMツールの概要

SFA（Sales Force Automation）は、営業活動を効率化・自動化するためのツールやシステムです。営業プロセスの管理、商談の進捗状況の把握、顧客とのコミュニケーション履歴の記録などを一元化し、営業担当者がより効果的に仕事を進められるよう支援します。SFAを活用することで、チーム全体で情報を共有しやすくなり、営業戦略の精度が向上するので意思決定が迅速に行えるようになります。

CRM（Customer Relationship Management）は、顧客との関係を管理し、強化するためのツールです。CRMシステムによって、顧客の購買履歴、問い合わせ履歴、コミュニケーション履歴などを一元管理し、顧客のニーズや嗜好に応じたサービスを提供することが可能になります。営業、マーケティング、カスタマーサポートなどの部門間で顧客情報を共有することで、顧客満足度を向上させ、リピート率や顧客ロイヤルティの向上が図れます。

顧客別購買状況の把握

SFA/CRMツールを活用すると、顧客ごとの購買履歴を簡単に把握でき、どの顧客がどの商品をいつ購入したかを明確に把握できます。これにより、クロスセルやアップセルの機会を逃さず、顧客に最適な提案が可能になります。

例えば、特定の商品を頻繁に購入している顧客には、関連商品の提案を行い、長期間購入がない顧客にはリピート購入を促すキャンペーンを実施します。購買履歴に基づく顧客セグメンテーションも可能で、顧客ごとのニーズに合わせたパーソナライズドな対応が可能です。

自動レポート作成機能

SFA/CRMツールには、自動でレポートを作成する機能を備えているものがあります。この機能を活用することで、定期的なレポート作成の手間を削減し、経営層や部門担当者が迅速に状況を把握できるようになります。

レポートでは、顧客の購買履歴やキャンペーンの成果、営業の進捗状況など、必要なデータを即座に取りまとめ、企業全体の効率化と戦略的対応を支援します。

例えば、業界・業種別の受注率などが把握できれば、業界・業種に合わせたアプローチ方法を検討することで、受注率アップにもつながるでしょう。

AI予測機能の活用

新しくリリースされたSFA/CRMツールには、AI（人工知能）が搭載されていることが多く、これにより顧客行動や売上を予測する機能が強化されています。AIは、過去のデータを基に顧客の次の行動を予測し、適切なタイミングでのプロモーションやフォローアップを実現します。

例えば、AIが顧客の購買パターンを分析し、どの顧客が再購入する可能性が高いか、あるいは離脱するリスクが高いかを予測します。この情報を基に、ターゲットを絞ったアプローチを実行することで、売上の安定化や顧客の離脱防止が期待できます。

6. まとめ

この記事では、顧客分析の基本から手法、進め方、押さえるべきポイント、そして最新のツールの活用方法までを紹介しました。

事業を成長させるためには、顧客分析によって顧客のニーズや行動を深く理解し、それに基づいた戦略を設計することが欠かせません。

これまで顧客分析を十分に行ってこなかった企業は、一度じっくりと自社の顧客分析を実施してみると新たな発見があるでしょう。