顧客別の売上分析に役立つ5つの手法とは？分析の手順や手法を解説

顧客別の売上分析は、マーケティング戦略の精度を高めるために欠かせません。しかし、どのように顧客別の売上データを分析すべきか、どのような分析手法を取り入れるべきかを悩む方も多いでしょう。

この記事では、顧客別の売上分析を進めるうえでの手順や効果的な5つのフレームワークを解説します。自社のマーケティング強化や経営の安定に向けた、効果的な分析への取り組み方を確認しましょう。

顧客別の売上分析は、経営改善に役立つ

顧客別の売上を詳細に分析することで、各顧客が自社にもたらす価値が明らかになります。この顧客別売上の分析結果から、自社や自店舗の現状を正確に把握でき、効果的なマーケティング施策の実行や経営の方向性を決定・改善できます。

顧客別の売上分析を行うと「どの顧客が売上に大きく貢献しているのか」「どの顧客層に売上改善の余地があるのか」を特定しやすくなります。顧客別の売上データと、購入した商品やサービスの指標を組み合わせて分析すれば「どの顧客が、どの商品を、どのくらい購入したか」を細かくカテゴライズすることも可能です。

カテゴライズしたデータから商品別の売上と顧客属性の相関性を発見すると、特定の層に向けた効果的な販促施策を展開できるでしょう。分析結果は、商品やサービスの改善においても、顧客のニーズに合致する戦略を展開するうえでも役立ちます。

顧客別の売上分析を進める3ステップ

顧客別の売上分析は、次の3ステップで進めます。

1. 売上分析の目的を明確にする
2. 必要なデータを集める
3. データを加工し、分析する

各ステップにおけるポイントを確認し、顧客別の売上分析を通して効果的なマーケティング施策の実行や経営改善のヒントを発見しましょう。

ステップ1：売上分析の目的を明確にする

売上分析を開始する前に、分析の目的と分析結果から得たいことや達成したい目標といった方向性を明確にしましょう。
目的がハッキリしていると、適切な分析手法を選びやすくなります。

顧客別の売上分析をおこなう目的として主に考えられるのは次の3つです。

• ファン度の向上
• 売上の最大化
• 販促戦略の最適化

ファン度を高めると店舗を継続的に利用するリピーター顧客の増加が期待できます。これにより、ブランド力の強化や顧客との長期的な関係性の構築、さらには新規顧客獲得のコスト削減にもつながるでしょう。
顧客別の売上分析で高額商品を購入する可能性の高い優良顧客を特定し、それらの顧客層へのアプローチを強化することで、売上の最大化にも効果が期待できます。

施策の結果と顧客別の売上を掛け合わせた分析により、効果的な販促施策を展開するためのデータも抽出可能です。

ステップ2：必要なデータを集める

次に、売上分析に必要なデータを収集します。

売上データだけでなく、売上や経費に関わるデータも収集しましょう。これにより、詳細かつ客観的な視点での顧客別の売上分析が可能となります。

売上に関わるデータ	経費に関わるデータ
● 売上額 ● 商品単価 ● 顧客数 ● 顧客単価 ● 新規顧客の人数 ● リピーターの人数　など	● 人件費 ● 家賃 ● 販促費 ● 消耗品費　など

経費に関わるデータのうち、人件費と家賃は金額の一定した固定費、販促費と消耗品費は金額が決まっていない流動費です。

ステップ3：データを加工し、分析する

データの収集が完了したら分析しやすいようにデータを加工しましょう。収集したままのデータでは分析しにくいためです。

手軽な方法はExcelやGoogleスプレッドシートを使用したデータ整理ですが、データ量が多く複雑な場合、整理や管理に手間がかかります。その際にはCRM・SFA・BIツールといったクラウドサービスの活用も検討しましょう。

データの加工が終わったら、必要なデータを適切な手法で分析します。

分析結果はわかりやすく言語化・レポート化するのがポイント

分析したら、その結果をレポート化・言語化しましょう。
レポート化・言語化することで当初の目的に沿っているか、ズレた分析になっていないかがわかります。もし目的とズレていたら、ズレが生じたポイントを明確にし、再度分析からやり直します。

また関係者にわかりやすく伝えるためのレポート化も重要です。分析した担当だけが理解すればいいのではなく、関係者にも理解できるように説明付きのレポート化することも重要です。

顧客分析の概要については、事例も交えた資料をこちらのページでダウンロードいただけます。

顧客別の売上分析に役立つ5つのフレームワーク

顧客別の売上分析では、次の5つのフレームワークを活用できます。

• ABC分析
• デシル分析
• RFM分析
• アソシエーション分析
• クロス集計

それぞれの分析手法を解説しますので目的に応じて使い分けられるようにしましょう。

ABC分析

ABC分析とは、顧客別の売上額や販売個数、経費などのデータをもとにA・B・Cのランクに分類して優先度を測る分析手法です。ABC分析は商品をランク付けするときによく使われますが、顧客別の売上貢献度を分類する際にも役立ちます。

顧客別の売上分析では、Aランクには高い売上をもたらす顧客、Bランクには中程度の売上をもたらす顧客、Cランクには売上貢献度の低い顧客といった分類がおこなえます。

これにより「Aランクの顧客に特別なリワードを提供する」「Cランクの顧客には、リピート購入を促す魅力的なプロモーションを提供」といった効果的なマーケティング戦略を展開できるでしょう。

デシル分析

デシル分析とは購入金額の順に顧客を並べ、計10個のグループに分類する分析手法です。グループごとの購入金額を計算し、平均購入金額や売上構成比を算出することで、各グループに対する適切なアプローチを策定しやすくなります。

デシル分析によって売上貢献度の高い顧客グループを発見し、そのグループの平均購入単価やリピート率を高めるための施策を考えましょう。一方、売上貢献度の低い顧客グループに対しては、商品やサービスに興味を持ってもらう機会を作ることで、再来店が期待できます。

RFM分析

RFM分析とは以下3つの指標で顧客をグルーピングする分析手法です。

• 直近の購入日（Recency）
• 購入頻度（Frequency）
• 購入価格（Monetary）

顧客が商品・サービスを購入した際の行動をもとにグルーピングすることで、マーケティングを強化すべき顧客グループを特定し、効果的な販促施策や現状の課題に対する解決策の立案につながるでしょう。

例えば、購買行動が活発な購買層には新商品のプレビューや特別割引を提供する、購入頻度の低い顧客にはリマーケティングキャンペーンを実施するなどのアプローチがおこなえます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析はデータマイニングの一種で、
「もし〇〇だった場合、結果は××になる」といった仮説に基づいてビッグデータを分析して関係性を発見する手法です。顧客の売上データから、商品同士の関連性を予測する際に役立ちます。

アソシエーション分析で有名なのは「おむつとビール」の事例です。アメリカのあるドラッグストアのデータによって得られた分析結果から「夕方に来店する30～40代の男性客は、おむつとビールを同時に購入することが多い」という傾向が判明しました。

これにより「妻におむつの買い出しを頼まれた夫が仕事帰りに来店して、ついでにビールも購入するのではないだろうか」といった仮説を立てられます。

アソシエーション分析を用いて顧客別の売上データを調査することで、顧客の行動傾向を把握するほか、購買行動の予測に基づいてマーケティング戦略を最適化できるでしょう。

クロス集計

クロス集計とは、売上を構成するデータから2〜3個のデータを抽出し、相互の関連性を分析する手法です。データを組み合わせて集計することで「顧客がどの商品をいつ購入したか」など、詳細な情報を得られます。

例えば顧客名・購入日・購入商品のデータを集計すると、顧客別の購買履歴が明らかになります。このクロス集計で得たデータをさらに分析して、顧客がシーズン別に購入しやすい商品ジャンルを把握し、既存顧客に向けた期間限定のキャンペーン実施やクーポン配布などを実施することで購買意欲を高められるでしょう。

まとめ：顧客別の売上分析を生かして効果的なマーケティングを実施しよう

• 顧客別の売上分析は、自社の経営改善に役立つ
• 目的を明確にしたうえでデータを収集・加工し、分析する
• 目的に応じてフレームワークを使い分けるのがポイント

顧客別の売上データを分析することで、各顧客の自社に対する貢献度が明らかになり、自社の経営状況を改善するためのヒントを得られます。

分析の際は「顧客ファン度を高めたい」「売上を最大化したい」といった目的を明確化し、分析しやすい形にデータを加工したうえで、目的に合ったフレームワークを活用することが大切です。

顧客別の売上分析で購買傾向を把握し、経営改善に効果的なマーケティング施策を実施しましょう。

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