顧客分析の基本と手法を紹介｜顧客の潜在ニーズを知る方法

顧客分析を行う目的は「売上の向上」

顧客分析を行う目的は複数あり、様々な側面で効果を発揮します。基本的には売上の向上が一番の目的ですが、売上を向上させるための具体的な目的例として、以下が挙げられます。

顧客分析を行うことで得られる多くの効果

顧客分析を行うことで得られる効果として、以下のものが挙げられます。

ＲＦＭ分析

RFM分析は、直近の購入日、購入頻度、購入金額を指標として顧客をグループ分けする分析手法です。RFM分析では、簡単に顧客の貢献度を評価でき、優先的にアプローチすべき顧客を把握することができます。それによって無駄なマーケティング施策を実行することもなくなり、手間とコストを削減できます。

短所としては、季節性の高い商品などを扱っているケースでは、分析を行う時期によって結果が大きく異なることがあります。まず抽象的に顧客データを分析して効果的なマーケティング戦略を立てたい人にはおすすめの分析手法です。

デシル分析

デシル分析とは、顧客を購入金額の多い順に10等分して、各グループの売り上げデータを分析する手法です。各グループの購入金額比率や累計購入金額比率を算出することで、優良顧客層を抽出し、優先的なアプローチを行うことができます。

デシル分析の長所は、顧客の購入金額データを有効活用することで、費用対効果の高いマーケティング施策を行うことができる点です。また、Excelでも簡単に分析ができるため、誰でも簡単に導入することができます。

一方、デシル分析の短所は、購入金額が高いだけでなく、購入頻度が低い顧客も上位グループに含まれるため、一部の偏りが生じる可能性があることです。また、分析に必要なデータがある程度蓄積されていることが前提となります。

顧客の購入データを有効活用し、効率的なマーケティング施策を行いたい人にとっては、デシル分析は非常におすすめの分析手法です。

ＣＴＢ分析

CTB分析は、商品を「Category（分類）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の３つの要素で分析し、顧客をセグメント化する手法です。

セグメント化により、顧客の好みや嗜好を把握することができ、今後の商品購入予測につながります。また広範なカテゴリーにわたってCTB分析を行うことで、異なるカテゴリーの商品を組み合わせた販売戦略を立てることもできます。

CTB分析の長所としては、広いカテゴリーの商品に対しても適用が可能であり、顧客の好みを網羅的に把握することができる点が挙げられます。また、セグメント化されたデータをもとに、販売戦略の改善や新商品開発につなげることができる点も魅力的です。

しかし必要な情報を収集するためのシステムの導入が必要となり、そのための費用や時間がかかることがあります。

また、顧客の好みが変化することに対応するため、定期的な情報収集が必要となります。

CTB分析は、ECサイトや小売店舗など、商品を販売する企業や店舗にとって、効果的な販売戦略を立てるための重要なツールとなります。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客や市場を属性、購買履歴、ライフスタイルなどの要素ごとに細分化し、グループ分けする分析手法です。顧客や市場の特性を把握することができ、効果的なマーケティング戦略を展開するための重要な手段となります。

セグメンテーション分析を行うメリットは、既存顧客の共通要素を発見し、より効率的なアプローチが可能になること、また、ターゲット層の特性を正確に把握し、商品やサービスの改善につなげることができることです。さらに、属性情報や購買履歴といったデータを基に分析を行うため、誰でも実施が容易であることもメリットの一つです。

一方でセグメンテーション分析は、分析の精度が高いほど必要なデータが多くなり、分析にかかる時間やコストが増大するデメリットもあります。また、分析によって得られたグループ分けはあくまでもある一定期間における顧客や市場の特性であるため、時代の変化についても考慮する必要があります。

セグメンテーション分析は、初めて顧客分析を導入する企業や、既存の顧客層の特性を正確に把握したい企業におすすめの手法です。しかし、精度の高い分析を行うには、多角的なデータ収集と、データの精度管理が欠かせません。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、季節や流行に応じて商品やサービスの売り上げを分析し、顧客の購買予測を立てる手法です。特に、シーズンに左右される業界において、顧客の購買行動を把握することで、適切な販売戦略を立てることができます。

行動トレンド分析を行うメリットとしては、顧客ニーズやタイミングに合わせた販売戦略を立てることができ、さらなる売上アップを狙える点が挙げられます。 優良顧客を対象に分析を行うことで、より正確な予測が可能となります。また、売れない商品の把握や仕入れのコスト削減にも役立ちます。

一方で、コンスタントに売れる商品については適していません。また分析に必要な情報の収集やデータの整理に手間がかかる点があります。

行動トレンド分析は、旅行業界やアパレル業界など、シーズンに左右される業界に携わるマーケティング担当者や経営者におすすめです。

コホート分析

コホート分析とは、共通の属性をもつ顧客をグループ（コホート）に分けて、購入後の行動を長期的に分析する手法です。この分析により、時間軸と顧客行動の変化の関係を知ることができます。

コホート分析を行うことで、顧客の現状を深堀し、購入後の動きを見ることができるため、サービスやプロダクトの改善策を見つけることができます。また、顧客のLTV（ライフタイムバリュー）を上げたいときにも有効です。

一方でコホートをどのように設定するかによって分析結果が大きく異なるため、正しいコホート設定が重要となります。また、長期にわたる分析が必要となるため、データ収集の期間や分析に必要なコストが増加する場合があります。

コホート分析は、SaaSやサブスクリプションビジネスなどで長期的な顧客分析が必要な場合におすすめです。また、顧客のLTVを改善するための情報収集が必要な企業や、マーケティングやプロダクト開発の担当者にも役立つ手法です。

ＬＴＶ分析

LTV分析とは、顧客が商品やサービスに対して支払う生涯合計金額を算出し、顧客と利益の関係性を可視化することで、収益の最大化やコストの削減につながる分析手法です。LTVが高いほど顧客の企業に対する愛着が高く、収益性が高いビジネスとされています。

LTV分析を行うことで、収益性の最大化や利益構造の明確化ができます。また、顧客に対して適切なマーケティング施策を打つことができるため、顧客獲得コストの削減にもつながります。

注意事項として、LTV分析ではデータの不足や精度の低さが生じることがあります。また、LTVを算出するためには、長期的な視野でのデータ収集が必要であり、すぐに結果が出ないことも欠点の一つです。

LTV分析をおすすめする人は、ビジネスの収益性向上やマーケティング施策の改善を検討する企業経営者やマーケティング担当者などです。

ＣＰＭ分析

CPM分析とは、Customer Portfolio Managementの略で、顧客の購入回数、購入金額、最終購入日からの経過日数などを分析する手法です。この分析により、自社の顧客を分類し、優良顧客やリピーターを特定することができます。

CPM分析のメリットとして リピート率や顧客の行動傾向を把握できるため、販促戦略の最適化が可能になります。これによって優良顧客の特定が進み、顧客満足度の向上や顧客ロイヤルティの向上が期待できます。また販売戦略によっては、リピート率の向上による収益増加が期待できる様になります。

一方で、CPM分析のデメリットは、顧客属性や行動パターン以外の要因によって顧客の購買行動が変化する可能性がある事です。また顧客属性や行動パターンの変化があった場合、その影響を受けるまでに時間がかかる可能性も存在します。

CPM分析は、ECサイトの売上増加を目指す企業や、CRM戦略を展開する企業におすすめです。また、分析に必要な情報は、顧客の購入履歴や属性情報などであり、これらのデータを適切に蓄積することが重要となります。

ＮＰＳ

NPS とはネット・プロモーター・スコアの略称で、顧客が自社の商品・サービスを他の人に紹介する意向があるかを示す値です。 日本語では「顧客推奨度」と呼ばれることもあります。

NPS の調べ方は非常に単純で、顧客に「この商品・サービスを知人にどれくらいおすすめできるか」という質問を0～10の11段階で評価してもらうことで把握できます。
上記の質問に0～6と答えた人を「批判者」、7・8と答えた人を「中立者」、9・10と答えた人を「推奨者」と分類し、回答者全体に占める「推奨者」の割合から「批判者」の割合を引いた値をNPSとします。

この数値が高いほど、再び購入してくれる顧客や、新たに紹介を受けて購入する顧客を期待することができます。 反対に、この値が低いほど、新規顧客の獲得が難しいといえます。

分析対象となる顧客像の選定を行う

顧客分析を行う前に、適切な分析対象となる顧客像を選定し、差異を把握することが非常に重要です。これらを正確に把握することで、より効果的なマーケティング戦略を立てることができ、ビジネスの成功につなげることができます。

顧客分析を行う際、分析対象となる顧客像の選定が不適切だと、正しい結果を得ることができません。例えば、製品を提供している企業であれば、ペルソナとして商品を利用している顧客像を選定することが重要です。

ビジネスの規模や業種によって、分析対象となる顧客像は異なってきます。同じ製品やサービスを利用している顧客でも、購入頻度や購入履歴、購入額が異なる場合があります。このような差異を把握することで、どの顧客にどのようなアプローチをすればよいかを判断することができます。

顧客のニーズや要望の把握を行う

顧客分析は、顧客のニーズや要望の仮説を立てるようにし、それに合わせたデータを用意することで効率的な分析が可能になります。

顧客が欲しい商品やサービスを正確に理解し、それに対応する製品やサービスを提供することが、企業が成功するために必要です。

顧客ニーズの把握には、顧客からのフィードバックを収集することが有効です。例えば、アンケート調査やインタビューを行うことで、顧客のニーズや要望を探ることができます。また、顧客の購買履歴や行動データを分析することも有効です。顧客分析を通じて、顧客の問題点やニーズを把握し、それに応じた改善策を講じることで、顧客満足度を向上させ、企業の成長につながります。

正確な記録をためれる土台を作っておく

顧客分析を行う前に、分析をする為のデータ収集を行う必要があります。

単純な売り上げはもちろんですが、中には商談や販売現場での定性的な情報が必要になることもあります。

顧客分析に必要な情報を得るためには、正確な記録を蓄積できる様なツールや仕組みづくりを行い、その土台を作り上げておくようにする必要があります。