右から左に物が売れる時代はとうの昔に終わり、現在は新規顧客を新たに開拓するのが困難な状況となり、過去に取引のあった顧客を「的確に分析し分類する能力」が企業収益を大きく左右するようになりました。

そこで今回は最新の顧客分析法をメインに、潜在ニーズを掘り起こして売り上げをつかみ取る「重要ポイント」を詳しくご紹介します。

顧客分析とは？企業に必要な分析力

今回説明する顧客分析とは、マーケティングにおいて購買率や顧客満足度を向上させるために行う分析のことです。
具体的には、どんな顧客層に二ーズがあるのか、市場規模や成長性はどれくらいか等を把握する目的で、自社製品やサービスを購入した顧客の属性や購買行動等を分析します。企業では、営業マン個人の経験や勘を頼りに顧客を分析していることも多いのが現状です。過去の販売データーを感覚的に捉えて営業戦略を練り、顧客に対して営業を仕掛けている企業もいます。

現在はインターネットが広く普及し、顧客の多くは営業マンの提案を聞く前に、自分で欲しい商品を検索し、情報収集をすることが一般的です。商品の最低価格や機能性など大抵の事が分かっており、自力で購入先を決めている事が多いのです。このような顧客に感覚的な営業をしても売上には繋がりにくいでしょう。
今後は膨大な顧客リストを分析し、自社製品の購入見込みがある顧客だけをピックアップするような、「潜在的ニーズの掘り起こし」が非常に重要なのです。

顧客を効果的に分析できる3つの分析手法

顧客を効率的に分析するには「RFM分析、デシル分析、CRM分析」の3つがお勧めです。

RFM分析は優良顧客と休眠顧客の差がひと目で分かり、デシル分析では特に優先すべき顧客と、それ以外の顧客のランク分けができます。CRM分析では顧客の行動を事前に予測できるため、休眠顧客の隠れたニーズの掘り起こしや、マーケティング戦略が立てやすくなり、個々の顧客に対し、きめ細かいアプローチが可能になるのです。

下記で詳しく分析手法を順番に見ていきましょう。

RFM分析で顧客の購買意欲を知る

RFMとは、Recency（直近の購買活動）、Frequency（購買頻度）、 Monetary（購入総額）の頭文字を取った分析手法で、これ等を詳細に分析すると、顧客の「購買意欲の差異と優先度」を分かりやすくデーター化できます。
例えば頻繁に店を訪れ、たくさん買い物をしてくれる人は間違いなく優良顧客と言えますし、逆の場合は優先度の低い休眠顧客の可能性が高いです。

デシル分析で顧客をランク分けする

全顧客の過去の販売データーから、総購入金額の高い順で顧客を10等分にランク分けする事をデシル分析と言います。
この方法では特に売上に貢献している優良顧客と、それ以外の顧客が一目瞭然なので、重視すべき優良顧客へのマーケティング戦略が立てやすくなるのです。

CRM分析でさらに細かく顧客を分類する

CRM分析とは、Customer Relationship Management（カスタマーリレーションシップマネジメント）の略称です。日本語では顧客関係性管理、つまり顧客個々との関係性を分類し数値化する分析方法で、基本的には「顧客の行動の予測と仮説」が大きな要となります。

例えば、

このような顧客はRFM分析やデシル分析で単純にランク分けはできず、顧客個々の購入回数、購入頻度、購入金額、購入期間に加え、共通ニーズ、居住地、年齢、購入パターン、嗜好性なども踏まえてランク分けし、独自の仮説や予測を行う「CRM分析」が必要なのです。

仮説や予測はどう立てるのか？

例えば年齢で考えると25歳は低収入で、50歳は25歳よりも高収入かも知れません。

そこに居住地や購入パターンも重ねて考えると、

このように過去の販売データーから独自の仮説を立てていきます。

上記の条件に合致する顧客を細かくグループ分けし、グループごとに先々の販売需要を予測していきましょう。その結果、「自社の独自基準」で最終的な顧客の優先度ランクを決めることができるようになります。

自社基準の重要性と休眠顧客の掘り起こし

自社の独自基準とは、企業それぞれが持っているマーケティング戦略の事です。
企業ごとに売り物や方針が違うので当たり前ですが、この独自基準をCRM分析と組み合わせる事で、はじめて生きた顧客分析法が完成します。
例えば「この顧客はぜんぜん買い物をしてないけど、8年前はこんな大型機械を買っている、もしかするといま買い替えを検討しているかも…顧客の好みはこうか…。それなら今度うちで出すこの新製品をぜひ勧めてみよう！」
などと、見込みのないルート営業が一転、いきなり休眠顧客からの大口注文に繋がるかも知れませんし、最終的には顧客それぞれが好む「本当の売れ筋」が見えてくると思われます。

一番の問題は各種データを使えるようにすること

顧客分析をする為には、顧客に関わるあらゆるセグメントのデータが必要になりますが、情報収集や顧客のデータベース化は「膨大な手間」が掛かり、さらに実店舗の場合はより多くの課題が伴います。例えば小売実店舗の場合は、まずポイントカードなどへ買い物客を誘導し、会員化して囲い込みます。それをPOSデータ（販売記録）や顧客分析用のシステムなど、様々なデータを組み合わせて入力し調整することで、はじめて実践的なマーケティングが可能になります。
つまりよほどの専門家でない限り、このような複雑な情報を含んだデータの収集やデータベースの仕組みを「自力で構築する」のは難しく、さまざまなデータの収集方法をあらかじめ考えておく必要があるでしょう。

データ収集にはスクレイピングが便利

スクレイピングとは

スクレイピングとは主にネット上の自動化データを収集して加工し、利用し易くする技術のことです。
スクレイピングサービスを提供する企業の中には、この技術を応用してネットショップ上にある各ぺージの情報（商品名、価格、JANコードなど）や、自社にある過去の販売実績を一括で取得してデータベース化し、同時に楽天やNETSEAなど販売元の商品データとも紐付けることができます。分析の目的に合わせて機能のカスタマイズを行っている企業もありますよ。

スクレイピングのメリット

■ネットの動向を簡単に把握できる

スクレイピングを使えば有名ニュースサイトや、ECサイトのレビュー情報を任意のキーワードに合わせ一括で収集できます。つまり、関連企業の最新技術やネットのトレンドを効率的に素早く把握することが可能なのです。
またTwitterなどSNSの書き込みもAI判定を利用したスクレイピングで、同様に収集して取得できます。

■競合他社の分析に使える

同じように競合他社が今どんな商品に力を入れ、価格帯をどの様に設定しているか？などの情報もスクレイピングを使えば自動的に収集可能です。
競合他社の情報に合わせて自社方針を細かく修正する事も容易になり、即効性のある販売戦略を生み出す事ができるのです。

顧客分析によるマーケティング戦略で競合の1歩先へ

以上となりますが、今回ご紹介した顧客分析は競合他社よりも「1歩先をいく」マーケティング戦略を確立する為の強力な武器となります。
さらにスクレイピングのような効率的なデータ収集技術と組み合わせる事で、効率的且つ効果的なマーケティング活動が実現できるでしょう。