顧客分析は顧客の属性や購買行動などを分析する取り組みであり、サービスの改善やマーケティング戦略の検討などを目的に実施されます。分析と言っても難しく考える必要はなく、数多くのフレームワークが開発されているので、目的に見合った手法で進めていきましょう。
今回は顧客分析の目的やフレームワーク、ペルソナ設定をはじめとしたポイントについて解説していきます。
顧客分析とは
顧客分析とは、顧客の属性や購買行動などを分析する取り組みです。顧客分析を行うことで消費・購買意欲を促すポイントがわかり、サービスの改善や新規顧客の開拓、マーケティング戦略などの施策が立てやすくなります。
分析対象となる顧客は個人・企業を問いませんが、分析の対象や方向性は最終的な目的によって異なってきます。また、顧客のニーズは価値観の変容や市場の変化といった様々な要因によって移り変わるため、分析は定期的に行う必要があります。
なお、顧客分析には様々な手法・フレームワークがあるので、基本的にはこれらを活用することで推進できます。
顧客分析の目的と必要性
顧客分析は何のために行い、なぜ必要とされるのでしょうか。顧客分析の目的と必要性について解説していきます。
成果につながる顧客を特定する
顧客分析は、より成果につながる顧客を特定するために実施されます。人的・金銭的リソースは有限であるため、成果につながりやすい顧客を特定して効率的にアプローチを行う必要があります。マーケティングやコスト投下のターゲットを絞るために、顧客分析は欠かせません。
新規開発やマーケティング施策の検討
顧客分析によって顧客のニーズを把握することで、新規開発の方向性や効果的なマーケティング施策を検討することができます。
企業側が技術の粋を集めて商材を開発しても、それが顧客のニーズにそぐわなければ意味がありません。同様に、マーケティングや販促活動の施策も顧客の行動に即したものでないと効果を発揮しません。
顧客分析は事業の方向性を決めるうえでも重要な取り組みといえるでしょう。
顧客分析の手法・フレームワーク5選
顧客分析といっても、具体的に何をどのように分析すればいいか検討もつかないという方がほとんどでしょう。ここでは、顧客分析の手法・フレームワークについて解説します。
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、顧客を属性や行動などによって細分化し、グループ（セグメント）ごとに分析を行う手法です。消費ニーズの細分化・多様化によって、マーケティング・営業活動に欠かせない分析となっています。
顧客を分類する際は、主に以下の4点を基準とします。
・地理的変数：地域や気候など
・人口動態変数：年齢や性別、家族構成など
・心理的変数：ライフスタイルや価値観など
・行動変数：購買履歴や購入頻度など
なお、セグメンテーション分析はターゲティングの精度によって効果に差が出やすい特徴があるので、事前の準備が大切となります。とくにグループ化の選択肢は広く、細分化し過ぎても非効率となるので注意しましょう。
行動トレンド分析
行動トレンド分析は、商材やサービスの売れ行きがシーズン（時期）にどの程度依存するかに着目し、実際に購買する層の特徴と共通点を分析する手法です。着目するのは季節に限らず、時間帯や曜日といった様々な区分で顧客の行動を分析します。
行動トレンド分析によって「深夜に○○を多く購入するのは20代男性」「平均気温の上昇に合わせて10代、20代女性の利用が増える」といった特徴を捉えることで、ニーズに合わせたサービスの提供や広告の展開が可能となります。
デシル分析
デシル分析は購買（売上）データをもとにして、顧客全体を購入金額の高い順に10等分し、各ランクの購入比率や売上高構成比などを算出する分析手法です。
デシル分析を行うことで優良顧客層を把握できるようになり、効率的なアプローチを行うことができます。分析の難易度は比較的低いですが、高額商品をたまたま一度だけ購入した顧客が優良顧客層に含まれてしまうといった難点もあります。
RFM分析
RFM分析は「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの指標の頭文字からなり、それぞれの指標で顧客をグループ化する分析手法です。
・Recency（最終購入日）：最終購入日からの日数が浅いほど評価する
・Frequency（購入頻度）：購入回数が多いほど評価する
・Monetary（購入金額）：金額の合計値が多いほど評価する
これら指標に対して3～5段階ほどのスコアを用意し、顧客を割り振っていきます。さらに指標ごとのスコアをもとにして、顧客を「優良」「見込み（優良候補）」「新規」「休眠（離反）」の4つに分類することで、それぞれの特性に合った施策を検討できるようになります。
また、顧客のなかの優先順位が明確になるので、リソースの配分が効率的になることも大きなメリットといえるでしょう。
ただ、「長期顧客を評価しにくい」「顧客の細かい属性などを考慮できない」といったデメリットもあるので注意しましょう。
CTB分析
CTB分析は「Category（カテゴリー）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標の頭文字からなり、それぞれの指標で顧客をグループ化することで購買行動を予測する分析手法です。
・Category（カテゴリー）：商品やサービスの種類
・Taste（テイスト）：好みの色や形、デザイン、大きさなど
・Brand（ブランド）：好みのメーカーやキャラクターなど
CTBはいわば「商品の切り口」であり、顧客ごとの趣味嗜好を分析することが目的となります。顧客の趣味嗜好は定量的に捉えることが難しい部分ですが、CTB分析による分類があれば顧客ごとの訴求ポイントが明確になり、「マーケティングの効果が高まる」「商品開発に活用できる」といった効果が期待されます。
顧客分析を行う際の3つのポイント
顧客分析を行う際に押さえておくべき3つのポイントを解説します。
ペルソナを設定する
顧客分析を行う際には、まずペルソナ設定を行うことから始めましょう。ビジネスにおいてペルソナは、顧客の典型的かつ具体的な人物像を意味します。
ペルソナはターゲットとは異なり、詳細かつ具体的に作り込むものです。生年月日や趣味、職業、趣味といった基本情報から、平日と休日の過ごし方、レストランで何を基準にメニューを選ぶかなど、実在する人物と遜色ないほど個人情報をイメージします。
ペルソナを設定できれば典型的な顧客像が固まり、顧客がどのような基準で、何を大切にして購買行動を取るかが詳細にイメージできます。
なお、ペルソナを設定する際は顧客のデータだけでなく、実際にアンケートやインタビューなどを行い、生の声を取り込むようにしましょう。イメージだけでペルソナ設定を行うと、作成者の主観が強まってしまうからです。
また、ペルソナはひとつだけでなく、性別や年齢層ごとに何種類か設定しておくことをおすすめします。
定性データを公平に扱う
顧客分析を行う際の重要なポイントとして、定性データを公平に扱うことが挙げられます。
データは本来、正確に事実を表すものですが、分析によって得られる情報は分析者の主観の影響を受けてしまいます。
とくにデータを扱う際の失敗として多いのが、定量的なデータを過信して、定性的なデータを確認しないことです。定性データは主観や感性に基づくものが多く、数値として扱いにくい特徴があります。そのため、データ分析を始めたばかりの人ほど、定性データを曖昧なものとして過小評価してしまいます。
しかし、自分の購買行動を振り返るとわかりますが、「なんとなくデザインが良かった」「よくわからないけど面白そう」といった曖昧な理由で購入することも少なくないはずです。顧客の行動を全てを数値化したデータにできるわけではないのです。
定量データだけでは顧客の潜在的なニーズを見落としてしまう可能性もあるため、定性データも公平に確認して分析を進めましょう。
意思決定のプロセスを分析する
顧客分析では、顧客の意思決定のプロセスを分析することも大切です。具体的には、購買行動に踏み出すときの決め手・判断基準を分析し、いくつかの仮説を立てたうえで検証を繰り返してみましょう。
また、BtoBの商材では意志決定に関わる人物が多いため、そのプロセスが複雑化します。担当者のみならず、上層の意志決定者へのフォローを含めて検討できると成約率が向上するでしょう。
まとめ
顧客が何を求めているかを知ることは、あらゆるビジネスに共通する課題といえます。とくに近年はニーズの細分化・多様化が進んでいるため、マーケティングや営業活動ではデータを根拠としたアクションの重要性が高まっています。
顧客分析を行う際は、まず顧客のペルソナを設定した上で、分析の目的に合致した手法・フレームワークを探しましょう。それぞれの手法には長所と短所があるので、不足している部分は複数の分析手法で補うことも大切です。また、扱うデータが増えてきたら、データの管理・蓄積のために「顧客情報管理システム」を検討するのもよいでしょう。
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顧客分析を進める際に課題となるのが、データ分析力です。社員にデータ分析を行わせようと思っても、そもそも数字に対して苦手意識を持つビジネスパーソンは少なくありません。
数字に苦手意識がある状態で統計研修やDX研修を受講させても、成果は上がりません。それどころか難解な研修のせいで、ますます数字やデータに対する拒絶反応が強まってしまうでしょう。
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