顧客データの分析方法で売上アップを目指そう！3つのフレームワークを解説

顧客データ分析によって顧客の好みや購買パターンなどを分析し、顧客ニーズを理解できます。

しかし、
「顧客データを分析するには、どんな方法があるのか？」
「実際の現場でどのように顧客データ分析を活用できるのか？」
このような疑問を抱く方も多いのではないでしょうか。

今回は、顧客データの分析方法やマーケティングでの活用事例などを解説します。

顧客データの適切な分析方法や分析結果に基づいた効果的なマーケティング戦略の立て方を知りたい方は、ぜひこの記事を参考にしてください。

顧客データ分析は、顧客ニーズの理解に役立つ

顧客データ分析は、自社が所有する顧客データをもとに顧客の購買行動を分析する手法です。購買行動の特徴や顧客の心理を知って、顧客が持つニーズを把握できれば、適切なマーケティング戦略を立てやすくなります。

顧客データ分析では、主に以下のような分析をすることで、購買行動が明確になります。

• どの顧客が商品を購入したのか
• いつ商品を購入（サービスを利用）したのか
• どの商品を購入したのか
• いくつ購入したのか・何回利用しているのか

顧客データを分析すると、顧客の購入頻度や同時購入されやすい商品などが浮かび上がり、顧客ニーズの理解につながるでしょう。

また、顧客データ分析には、実際の購買行動だけでなく顧客の意見や心理を取り入れると精度が高まります。

顧客ニーズをより深く知るためにも、適切なデータ項目や手法を選んで顧客データを分析することが大切です。

顧客データの種類は大きく分けて2つ

顧客データの種類は大きく分けて、次の2つです。

• 定量データ
• 定性データ

それぞれのデータを正しく理解し、適切にマーケティングに活用して売上アップにつなげましょう。

定量データ

「定量データ」とは、数値で表されるデータを指しています。

定量データは、主に会員登録や過去の購買履歴、アクセスログ解析やアンケートなどで取得できます。

これらの方法で集計できる定量データの一例が以下の通りです。

• 購買履歴：購買数、購買回数、総額、平均購買金額など
• 店舗利用履歴：来店回数、来店頻度など
• ECサイト上の履歴：アクセス回数、滞在時間、巡回したページなど
• 数値で表せる顧客の属性：年齢、所得など

定量データを顧客データ分析に用いるメリットは、数値をもとにしているため分析している人間が複数存在しても認識がずれにくいという点です。また、個人の主観が入りにくく客観的な結果を読み取れます。

ただし、定量データで分析をおこなう際にはある程度十分な量のデータが必要です。3日分の来店客数や、数日分のアクセス解析などの少量データでは精度が高い分析は行えません。

定量データを用いた顧客データ分析はマーケティング・販促の効率が上がる

定量データで顧客データ分析をおこなうと、数値をもとにした正確な顧客情報を分析できます。
以下が、定量データを分析してわかることの一例です。

• 店舗を利用している顧客の属性や特徴
• 特定の時間に来店している顧客の属性
• 顧客の属性と購入した商品・サービスや購入金額の関連性
• 特定の属性をもつ顧客が月に何度ECサイトを利用したか　など

分析では、属性別に顧客の購買行動を深掘りできるため、結果をもとに属性ごとに適したマーケティング施策を立案する、販促活動をおこなうなどの業務に生かせます。

定性データ

「定性データ」とは、数値化しにくく、言葉や文字でしか表せないい情報を指しています。

定性データを集める手法には、アンケートやインタビュー、SNSの口コミ、顧客からの問い合わせなどがあります。

以下が、これらの手法を用いて収集できる定性データの一例です。

• 顧客の嗜好：趣味、ライフスタイルなど
• 顧客の声：商品・サービス、自社そのものへの不満、疑問、満足度
• 顧客の属性：性別、家族構成、学歴、住所など

これらの定性データには数値では判断できない、顧客の感性的な意見を分析できるメリットがあります。注意点は、データに対する意見や見解に相違が発生することです。定性データを顧客データ分析に用いる場合は、第三者の主観が分析に影響しないように意識しましょう。

また、データの項目において注意したいのは、扱い方によって定量/定性の属性が変わる情報がある点です。

例えば、上記リストの「顧客の属性」に含まれる性別や家族構成は、住所と組み合わせることで、特定のエリア内の男女別人口数や、家族構成別の世帯数として数値化できます。そのため、エリアマーケティングをおこなう際には、これらのデータは「定量データ」にも属するでしょう。

集めたデータを分析に使うときには、定量/定性どちらのデータとして扱えるかをよく精査して、分析に使用してください。

定性データを用いた顧客データ分析からは顧客の心理が読み取れる

集計した定性データで顧客データ分析をおこなうと、顧客の生の声から意見や感想を読み取れます。

以下に、定性データによる分析でわかる一例を挙げました。

• 顧客が商品・サービスを利用した印象や評価
• 商品を購入するまでのプロセスや悩み
• 自社の商品・サービスに対する満足度
• 自社の商品・サービスによる体験談

このような分析結果から、顧客の本質的な心理を読み取ることができます。自社の顧客に対して理解度を深めれば、今後のマーケティング施策だけでなく、経営方針や商品・サービスの改善や開発にも生かせるでしょう。

定量/定性データに優劣の差はない

これらの定量/定性データは、得られる情報の特徴を示しているだけです。そのため、どちらのデータが優れているかといった優劣の差はありません。

たとえば定性データは数値化できないため、簡易的な統計分析には向いていませんが、顧客個人の感情や欲求の理解に役立ちます。

定量/データ・定性データの特徴を把握し、必要な情報を組み合わせて分析に取り入れ、その結果をマーケティングに活用してください。

顧客データを分析する3つの方法

顧客データ分析を効率的におこなうには、フレームワークの利用をおすすめします。

• RFM分析
• セグメンテーション分析
• デシル分析

ここでは、上記の代表的な3つのフレームワークについて解説します。
各フレームワークの違いや役割を理解し、自社のマーケティングに取り入れてみましょう。

データ分析のやり方について知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

　

顧客データ分析の方法その1：RFM分析

「RFM分析」とは、以下3つの指標に着目して顧客を分類する方法です。

• R（Recency）：最新購入日
• F（Frequency）：購入頻度
• M（Money）：購入金額

Rが直近であり、Fが多く、Mが高いほど高得点をつけ、数値の累計が高い顧客を「優良顧客」、他の顧客を「新規顧客」「休眠顧客」「離反顧客」などに分類します。分類した客層ごとに適切なアプローチ方法を考え、マーケティング戦略の効率化を図りましょう。

ただし、RFM分析ではRが直近であるほど点数が上がるため、Mが高くても一時的に購入がないだけで離反顧客に分類される可能性があります。RFM分析だけではなく、他の分析方法も合わせて取り入れるとよいでしょう。

RFM分析をさらに詳しく知りたい方や、具体的な手順を学びたい方はこちらの記事を参考にしてください。

顧客データ分析の方法その2：セグメンテーション分析

「セグメンテーション分析」とは、顧客データを属性や特徴に基づいて分類する方法です。次のような変数を用いてさまざまな切り口で細分化し、類似性の高い顧客同士をグループにします。

• 地理的変数：地域・人口規模・気候など
• 人口動態変数：性別・年齢・職業・所得・家族構成など
• 心理的変数：ライフスタイル・価値観・嗜好・趣味など
• 行動変数：時間・曜日・頻度・経路・購買状況など

類似性の高い顧客を分類することで、グループごとに適切なマーケティング施策を実行できるようになります。

セグメンテーション分析は、過度にグループを細分化すると顧客に合った施策の実行が難しくなります。分類したグループの優先順位、販促やサービスの提供ができる客層であるかなどを意識しながら、セグメンテーションをおこないましょう。

顧客データ分析の方法その3：デシル分析

「デシル分析」とは、一定期間内の顧客を購入金額順に並べて、高いほうから10等分にグループ分けするする方法です。

各グループの平均購入金額や売上構成比を算出すると、売上貢献度や購入金額の高い優良顧客層を把握でき、そのグループに合わせた適切なアプローチがおこなえるできるようになるでしょう。

ただしデシル分析では、分析対象となる期間で「1回だけ高額商品を購入した顧客」も上位のグループに入ってしまいます。そのため、例外だとわかる顧客をリストから除外する手間をかけたり、他の分析方法を併用したりして、顧客データ分析の精度を高めましょう。

顧客データの管理ツールを導入するのもおすすめ

顧客データ分析に管理ツールを導入すると、業務の効率化が図れます。ここでは5つの管理ツールを取り上げ、それぞれ簡単に解説します。

ツール名	概要
CRM（Customer Relationship Management）	「顧客関係管理」や「顧客管理」を意味する、顧客との良好な関係を構築するためのツール
SFA（Sales Force Automation）	案件の進捗や商談の履歴などを効果的に管理し、営業活動を効率化・最適化するツール
MA（Marketing Automation）	マーケティング活動を自動化・効率化するためのツール
BI（Business Intelligence）	ビジネスの意思決定に関わるデータを分析して、営業や業務に生かすツール
Excel	多数の企業が導入している、表や関数を使って効率的に顧客管理ができる信頼性の高いソフト

顧客データの管理にこれらのはツールを用いると、次のようなメリットを得られるでしょう。

• 顧客データを適切に管理できる
• 情報共有がしやすく、業務の効率化が図れる
• 顧客全体のニーズを知り、顧客に合った施策を講じることで満足度の向上につながる

顧客データ分析によるマーケティング事例

分析した顧客データの活用方法として、マーケティングの事例を2つ挙げます。

自社・自店舗に転用・応用できるかなども含めて参考になれば幸いです。

事例1：顧客の離脱傾向を分析し、リピート促進のための施策を展開

1つ目に取り上げるマーケティングの事例は、
リピート率が悪く、売上が低迷している美容室向けのものです。

顧客データの顧客属性と来店頻度・キャンセル率を分析した後、セグメンテーション分析を使って顧客を分類し、離脱率の高いグループを抽出します。そこで、該当グループに対して、以下のような施策を実行しました。

• 定期来店によるポイント付与
• 予約24時間前のリマインドシステムの導入
• 顧客の好みや利用履歴に基づく個別の提案
• 前年同月の利用履歴がなかった月にクーポン配布
• 来店時に次回来店日の予約で、次回割引または特別サービスの提供

これらの施策によって顧客満足度とロイヤリティが高まり、リピート率を改善できる可能性があります。また、リピート率向上により、LTV（顧客生涯価値）の増加も期待できます。

事例2：実店舗とECサイトの顧客データを統合し、販促施策を最適化

数年前から実店舗だけでなくECサイトでの商品提供を開始した、ドラッグストアのマーケティング事例です。

まず、会員カードやECサイトのログイン情報を元に、実店舗とECサイトにおける購買履歴、顧客の行動データを統合して顧客プロファイルを作成します。次に購買履歴や好みに基づいてセグメンテーション分析をおこない、購買傾向と顧客ニーズを理解しましょう。

• 健康志向の高い顧客
• 子育て中の顧客
• 美容商品の購入が多い顧客

このようにセグメント別の傾向が理解できたら、効果的だと考えられる以下の提案や販促施策などをおこなうことで、売上を伸ばせる可能性があります。

• 顧客の購買履歴をもとにパーソナライズされた商品の提案
• オムニチャネルを生かした販促キャンペーン
  （ECサイトでの購入者に対し、実店舗で使えるクーポンを付与するなど）
• 実店舗の在庫状況をECサイトからリアルタイムで共有

まとめ：顧客データ分析を活用して売上アップ！

• 顧客データ分析によって、顧客の購買行動が明確になる
• 顧客データを分析する際は、適切なフレームワークを選んでマーケティングに取り入れよう
• 顧客データ分析を活用して顧客への理解を深め、マーケティングに生かそう

顧客データ分析は、適切なマーケティング戦略を立てるためにおこないます。ここでは顧客データの分析に有用な3つのフレームワークを取り上げました。効果的な分析結果を出すには、実際のデータに基づいた分析方法を選択し、実行することが大切です。

また、実際の現場でどのように活用できるのかをイメージしやすいように、マーケティングの事例も紹介しました。顧客データの分析方法を習得し、自社のマーケティングに取り入れて売上アップを目指しましょう。

タグ : RFM分析 セグメンテーション分析 データ分析 デシル分析 フレームワーク 分析手法 顧客データ分析