現在は顧客データの重要性を認識する企業が増えてきました。マーケティングや営業の担当者はもちろん、データ分析の担当者、そして経営者や責任者までが重要だと考えている時代です。そして重要性を認識していることから、データ分析に興味を持つ人が非常に多くなってきました。
ただ、顧客データが重要であると認識していても、なぜ分析すべきかまで考えられていないケースも見受けられます。また、分析のメリットや具体的な手法なども把握できていない人が多いでしょう。今回は、顧客データの分析について、基本知識から具体的な方法までそれぞれ解説します。

顧客データ分析の重要性

顧客データの分析は、顧客の行動やニーズを正確に把握するために非常に重要です。また、それを踏まえてマーケティング戦略や商品開発を実現するうえでも顧客データの分析は欠かせません。購買履歴やWebサイトへのアクセス状況などを分析することで、ターゲットの明確化や顧客満足度の向上を図る施策を立案しやすくなります。
さらに、顧客データに基づいた意思決定ができれば、判断ミスによるトラブルを防ぐことが可能です。たとえば、誤ったマーケティング施策を続け社内のリソースを無駄に消費するような事態を回避できます。効率的な経営を実現し、企業の競争力を高めるために顧客データの分析は非常に重要なのです。

顧客データ分析をするメリット

顧客データを分析することによるメリットを3つの観点から解説します。

顧客への理解が深まる

顧客データ分析によって、購買履歴や行動パターンなど顧客の詳細な傾向を把握できることがメリットです。さまざまな情報に対して分析アルゴリズムを適用することで、より多面的な情報が得られるようになっています。たとえば、どのような顧客が、どの商品を、いつ、どのような理由で購入したのかといった、具体的な行動の背景を深く理解できるようになります。
顧客への理解が深まることで、顧客一人ひとりに対してパーソナライズされた対応やサービスを提供しやすくなります。結果、売上の増加や顧客満足度の向上といった、さらなるメリットへつながります。

戦略の立案や改善に役立てられる

顧客データの詳細な分析は、事業戦略やマーケティング施策の立案および見直しにもメリットを与えます。「どのターゲット層に重点的にアプローチすべきか」「季節ごとに出荷量を見直すべきか」などの判断材料となるのです。データに基づいているため、より正確に実施すべきキャンペーンのタイミングや内容を検討しやすくなります。従来のように経営者や責任者の直感に頼らないため、成果が出やすい戦略の立案や改善が実現できるのです。

施策の効果を把握できる

マーケティング施策やサービス改善後、その効果を客観的かつ定量的に把握できることも大きなメリットです。たとえば、メール送信後の開封率やクーポンの利用状況などの数値を把握すると、どの施策に効果があったか判断できます。
こうした評価を適切に実施できれば、継続すべき施策と、改善が必要な施策を分けることが可能です。どこに注力すべきかなども明確になり、最終的にはより効果的な企業の運営につながります。

顧客データの種類

顧客データには大きく分けて「定性データ」と「定量データ」の2種類があります。

定量データ

定量データは、数値で表すことができる顧客データで、たとえば以下のとおりです。

これらは統計的に処理がしやすく、グラフや数値分析によって傾向や変化を把握しやすいことが特徴です。

定性データ

定性データは、顧客の意見・感情・行動理由など、数値化が難しい情報を指します。たとえば以下のとおりです。

顧客の本音や満足・不満の背景を深く理解するために、このような定性データの分析は重要です。ただ、定量データと比較して、数値による機械的な分析が難しいという課題を抱えています。

顧客データを収集する方法

顧客データを収集する方法は数多く存在し、状況に応じて使い分けることが求められます。ここでは、代表的な手法を紹介します。

スクレイピングを活用する

スクレイピングは、Web上のデータを機械的に収集する手法です。あらかじめ設定しておいたURLや条件に従って情報を自動で取得します。また、分析など、データを収集する目的に応じて加工する作業も含みます。たとえば、口コミサイトから年齢・性別・口コミ本文などの特定情報だけを抽出し、加工しておくなどです。機械的にデータを収集することで、大量のデータを効率よく入手できます。

アンケート・インタビューを実施する

顧客と直接接触する機会がある場合には、アンケートやインタビューの実施も有効です。顧客から「生の声」という形でデータを提供してもらえます。定性データ・定量データのどちらも収集しやすい点が大きな特徴です。
たとえば、インタビューを実施することで、顧客の感想といった定性データを入手できます。さらに、話し方や表情、そこから読み取れる感情などの付加的な定性情報も取得可能です。また、インタビューの前にアンケートを実施すれば、性別や年齢などの定量データも同時に収集できます。

購入履歴を分析する

すでに蓄積されている購入履歴なども、顧客データの収集に大いに役立ちます。たとえば、「どの顧客がどの商品を購入しているのか」といった購入傾向の組み合わせを分析することが可能です。さらに、売れ筋商品とそうでない商品を全体として把握したり、売上全体に対する各商品の構成比率を確認したりすることもできます。
一見すると、購入履歴は「顧客データとは直接関係がない」と思われがちです。しかし、実際には商品を購入するのは顧客自身であるため、多角的に分析することで、さまざまな顧客インサイトを引き出せます。

顧客データを分析する代表的な手法

顧客データを分析する手法はさまざまあり、代表的なものは以下のとおりです。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を年齢、性別、地域、購買履歴などの共通点に基づいて分類する手法です。これにより、異なるニーズを持つ顧客グループごとに最適な商品提案やコミュニケーションがしやすくなります。たとえば、若年層にはSNS広告、シニア層にはダイレクトメールといったように、グループごとにアプローチ手法を変更するのです。常に最適なアプローチを見つけ出すことで、マーケティングの精度と効果の向上が期待されます。

バスケット分析

バスケット分析は「アソシエーション分析」とも呼ばれ、顧客が同時に購入する商品を分析する手法です。たとえば、「Aを買った人はBも買う傾向がある」といったような購買パターンを抽出します。この情報をもとに、関連商品のセット販売や、レコメンド機能の精度向上などを目指すのです。コンビニやECサイトなどでは特に重要で、売上の最大化やクロスセル戦略の立案に役立ちます。

アクセス分析

アクセス分析は、Webサイトやアプリの訪問者がどのような行動を取ったかを分析する手法です。たとえば、どのページがよく閲覧されているか、どこで離脱しているか、どの経路から訪問しているかなどの情報を分析します。これにより、Webサイトの改善や広告施策の最適化が進めやすくなるのです。また、ユーザーの関心や行動に基づいたコンテンツ配置や動線設計の見直しにも役立てられます。

デシル分析

デシル分析は、顧客を売上順に並べて10等分し、それぞれの層が売上にどの程度貢献しているかを分析する手法です。これにより、上位の顧客がどの程度ビジネスを支えているかを明確にできます。たとえば「上位2割の顧客が売上の8割を占めている」などと洗い出すのです。このように非常に貢献している顧客が明確になれば、この層に対して特別なサービスやキャンペーンなどを検討・実施できます。

RFM分析

RFM分析は、「Recency（最新購買日）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（購買金額）」という3つの指標で顧客を評価・分析する手法です。これにより、リピーターや離反リスクの高い顧客を識別できます。たとえば「直近で繰り返し高額な商品を購入する顧客」「購入頻度や金額が下がっている顧客」などと分類できるのです。自社と顧客との関係が明確になり、最適な施策などアプローチを洗い出しやすくなります。

顧客データを分析する際によくある課題

顧客データ分析の際、多くの組織が直面しやすい課題があります。

データがバラバラに管理され連携できていない

多くの企業では、顧客データが部門ごとに異なるツールで管理されています。その結果、データ同士の連携が取れていないことが大きな課題となります。たとえば、営業部門ではCRM、マーケティング部門ではMAツール、カスタマーサポートでは独自ツールなどが導入されているなどのケースが考えられます。
しかし、こうしたツール間でデータの統一がされておらず、内容に齟齬や重複が発生しがちです。このような状態では、顧客の全体像を把握しづらくなり、分析や施策の立案に支障をきたしてしまいます。

管理されているデータの品質が担保されていない

顧客データには、入力ミスや記載の誤り、重複登録といった品質面の課題がよく含まれがちです。たとえば「同じ顧客が異なるIDで複数登録されている」「プロフィール情報に誤りがある」などが考えられます。このような状態では、分析結果の信頼性が下がりかねません。

正確な分析を実施するには、データの正規化やクレンジング作業によってデータ品質を高める必要があります。データの整備を怠ると、後続の分析や施策がすべて無駄になってしまうリスクが高まります。前工程である、データ品質管理には特に注力すべきです。

定性的なデータの扱いが難しい

データ分析においては、定性的なデータの扱いが課題になっています。たとえば、顧客からの問い合わせ内容、アンケートの自由記述欄、SNSの投稿内容などです。これらは、顧客の本音や感情に触れられる貴重な情報源ですが、数値化しづらいという課題を持ちます。
もちろん、テキストマイニングやAI分析の導入によって定性的データを活用することも可能です。ただ、技術的なハードルが高く担当者に高度なスキルが求められるため、現実的には難しいでしょう。

顧客データ分析を成功させるためのポイント

顧客データ分析を成功させるには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。具体的な観点から詳しく解説します。

分析の目的を明確にしておく

顧客データ分析を実施する際は、最初になぜ分析するのか、何を明らかにしたいのかという目的を明確に設定することが非常に重要です。目的が曖昧なまま分析を進めてしまうと、膨大なデータに振り回されるだけで終わってしまい、時間だけを浪費し意味のある結果にたどり着けない可能性があります。

分析の目的はビジネスの内容や課題に応じて変化します。例えば以下のような目的が考えられます。

こうした具体的な目的を設定することで、必要なデータや適切な分析手法も自然と明確になり、作業全体の方向性を定められるのです。分析の出発点ともいえる工程であり、多少時間がかかったとしても、丁寧に対応するべきステップと言えるでしょう。

データ分析の基盤を整える

正確な分析結果を得るためには、データの収集・管理体制を整えることが不可欠です。これを実現するためには、DWHやCDPなどデータ分析基盤の導入や整備を検討してみましょう。データを一元管理できる体制を構築することで、顧客データを活用しやすくなります。
たとえば、顧客情報が複数のシステムに分散していたり、入力ルールが統一されていなかったりすると、正確な分析が困難です。そこでデータ分析基盤を導入し、データの入力品質を維持・向上させるといった取り組みを推進します。

仮説を立てて検証することを心がける

データ分析をより実践的なものにするためには、例えば以下のような仮説を立てながら進める姿勢が重要です。

仮説を立ててから分析をスタートすることで、分析の焦点が明確になり、必要なデータや検証方法を効率よく選定できます。また、仮説と実際の分析結果を比較・検証し、その結果を次の施策に反映することがポイントです。PDCAサイクルを回すように仮説を改善していけば、より現実に近い仮説を立てられるようになり、分析を効率化できます。

顧客データ分析で成功した活用事例

顧客データ分析を用いて、ビジネスを成功させた事例を紹介します。

イオングループ

イオングループでは、あらゆるデータを活用することで、顧客体験の向上を目指しています。顧客データにとどまらず、それに関連するデータも積極的に活用している点が特徴です。
そもそも、イオングループは多くの企業で構成されており、それぞれが顧客データなどを個別に管理している状態でした。そこで同社はデータ分析基盤を構築し、データを活用しやすい環境を整備しています。その後、データの加工・解析にも注力し、現在ではデータに基づく顧客体験の向上に取り組んでいる状況です。さらに、顧客データを活用した既存ビジネスの拡大や新規ビジネスの創出にも取り組み続けています。

株式会社ワークマン

多角的な事業を展開するワークマンでは、商品データと顧客データを活用したデータ分析で大きな成果を上げています。これらのデータを統計的に解析し、商品の発注を最適化するなど業務の効率化を進めているのです。また、データに基づいた商品の供給を意識していることから「いつでも商品がある」という顧客満足度の向上にもつながっています。
加えて、データ分析にExcelを活用していることも特徴的です。現在は専用の分析ツールを導入する企業も多いですが、あえて扱い慣れているExcelを採用しています。各店舗の従業員が積極的に顧客データ分析に関われる環境を整え、店舗ごとに戦略などを立てられるようにしているのです。

まとめ

顧客データ分析を成功させるためには、正確なデータ収集、適切な分析手法、スムーズなデータ活用という3つのポイントがあります。どれかひとつに注力するのではなく、それぞれに対して専門的な知識をもって対応することが重要です。

PigDataは、データの収集から蓄積、整形、可視化、分析まで、幅広い領域で企業のデータ活用を支援しています。単にデータの課題を解決するだけでなく、データドリブンな組織への進化を後押ししているのが特徴です。顧客データの分析を含め、データ活用に関して不安がある場合は、ぜひご相談ください。

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