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顧客分析に必要な3つの項目と分析方法まとめ

現在、利益を伸ばしていくために顧客分析に注力する企業が増えてきています。

しかし「顧客分析のために何から始めるべきかわからない」「顧客分析を行っているが思ったような効果が出ない」このような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

この記事では、顧客分析を行ううえで、必ず抑えておくべき項目を3つにまとめてご紹介していきます。

分析手法や顧客情報管理についても触れていきますので、これから顧客分析に注力しようとお考えの方はぜひご参考にしてください。

そもそも顧客分析とは?

顧客分析とは、自社の商品やサービスを利用した顧客の属性や利用金額、利用頻度などから、マーケティング戦略を立てるうえで役立つ情報を分析することを指します。

顧客の細かい情報を分析することで、顧客のニーズを把握することができるため、的確なアプローチが可能となり、リピーターや新規顧客の獲得が期待できるのです。

以前までは、いい商品やサービスを生み出すことで、利益を産むことが可能でした。

しかし近年、インターネットの普及により消費者のニーズは多様化し、消費者のニーズに合わせた商品やサービスでなければ利益を生み出すことは難しくなりました。

また、市場全体が成熟しつつある現在、新規顧客の発掘が困難になり、既存顧客のフォローの重要度は高まってきています。

そこで、消費者の潜在的なニーズを発見する方法として、重要な役割を果たすのが顧客分析です。

顧客分析を行うことで、顧客の購買行動を把握できるため、より顧客にあったアプローチが可能となるのです。

顧客分析を始める前に押さえておきたい3つの項目

顧客の分析を行ううえで重要なのは、目的・活用・手法の3点です。

個々のコールセンターにおいて、それぞれの業務の形によって、異なる目的があります。

顧客とコールセンターが持つ目的に応じて分析を行い、データを活用していく必要があります。

ここからは、データ分析を行う前に知っておきたい3つのポイントを解説していきます。

顧客分析の目的を明確にする

顧客分析を行う前に、まずは顧客分析をすることで知ることができる情報を知っておきましょう。

顧客分析を行う企業の多くは、以下の3つを主な目的としています。

  • 現状の把握
  • 施策の評価
  • 業績アップ

顧客分析でわかることの1つ目は販売などの現状です。

顧客分析を行うことで、売れたサービス・売れなかったサービスがなぜ売れたのか?なぜ売れなかったのか?を具体的な数値を基にして考えることが可能になります。

顧客の性別や年齢、購買傾向など、さまざまな情報を数値として特定することで、今まで見えなかった情報の相関関係が見えてくるのです。

また、顧客分析で算出した具体的な数値はマーケティング戦略の評価としても利用できます。

施策の評価項目を具体的にすることで、施策の効果や課題が浮き彫りになり、PDCAサイクルを回す際に有効的な情報として活用することができるのです。

顧客の現状を把握し、新たなマーケティング戦略を策定し、評価を行う。

このサイクルを繰り返すことで、営業活動をより効率的に行うことが可能になります。

その結果、事業基盤がより強固なものとなり、企業としての成長や、業績アップが期待できるのです。

分析したデータは活用する

顧客分析に失敗する企業の共通点として、分析結果を施策に落とし込めていないことが挙げられます。

例えば、サービスや商品の市場規模の分析を行った場合、市場規模の現状だけでなく、現状がいつまで続くのか、今後の成長の見込みがあるのかなど、複数の情報を取得することができます。

1つの視点だけでなく、多角的な視点を持って臨まなければデータの活用は難しいでしょう。

また、活用するべきデータはサービスや商品によって異なります。

例えばBtoCの場合は、性別や年齢、家族構成などの情報が必要になり、BtoBの場合は業界や業種、事業の規模や市場の規模など、見るべきデータが異なるのです。

闇雲に多くの情報を分析してしまうと、相関関係が見つけづらくなるほか、時間やコストが無駄にかかってしまうため「分析したデータは活用する」ということを念頭に、顧客分析を行うようにしましょう。

目的に合わせた手法を選ぶ

データをどのように活用するのかが決定したら、目的に合わせて分析手法を選びましょう。

分析手法によって得られるデータは大きく異なります。

主な顧客分析の手法として以下の4つのものが挙げられます。

  • 既存顧客の中で共通点を見つけし、指標や項目を洗い出すセグメンテーション分析
  • 利用金額から育成していくべき顧客を見つけ出すRFM分析
  • 利用金額で10グループに分けて割合を分析するデシル分析
  • 3つの指標から顧客をグループに分けて分析するCTB分析

自社が求める項目にあった手法を選択し、そのために必要な情報を収集・蓄積することが、顧客分析を始める前に必ず必要な作業となります。

顧客分析の主な4つの手法

ここから先ほど挙げた4つの分析手法について詳しく見ていきましょう。

セグメンテーション分析

セグメージョン分析とは、顧客の情報を分析することによって、顧客の層や属性などの共通点を浮き彫りにしてその顧客にアプローチしていく手法です。

分析する顧客の情報とは、例えば、顧客の年齢、性別、住まい、職業、購入履歴といったものが挙げられます。

顧客分析の方法として比較的簡単に行うことができる手法となっているため、これから顧客分析に着手しようとしている企業におすすめの手法となっています。

RFM分析

RFM分析とは、顧客の過去の購買履歴を分析する手法です。

RFMとは、Recency(最近)、Frequency(頻度)、Monetary(金額)の頭文字をとったものになります。

直近の購買履歴と、利用の頻度、利用額と3つの項目に分けてスコアリングすることで、顧客全体を優良顧客の発掘や、離反顧客などのグループに分類することが可能になります。

例えば、最も優良顧客といえるターゲットは、最近商品・サービスを購入・利用した、リピーターの利用金額が高い人物といえます。

優良顧客を見つけ出して的確にアプローチをかけることで、売上の拡大が期待できます。

デシル分析

デシル分析とは、顧客の利用額をランキング化し全体を10等分にグルーピングして、全体の割合を分析する手法です。

全体の購入金額と、各グループの購入金額の割合を出すことで、どのグループにアプローチするべきかを把握することが可能になります。

エクセルで誰でも簡単に行うことができるためセグメンテーション分析同様、顧客分析を始めたばかりの企業におすすめの手法となっています。

CTB分析

CTB分析とは「Category(カテゴリ)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つの指標で顧客をグルーピングし、集団(クラスター)に分けて顧客の購買行動を予測する手法となります。

全体的な売れ筋だけでなく、顧客の購入傾向を分析することができるためPOS分析よりもより細かく売れ筋を予測することができます。

集団ごとの購買傾向を予測することが可能になるため、パーソナライズされたマーケティング戦略を立てることができます。

顧客分析にはCRM導入がおすすめ

顧客分析をマーケティングにより活用するためには、正確で膨大な顧客情報を収集・蓄積することは必須です。

しかし、人力で顧客情報をまとめることは難しいため、顧客分析のための顧客管理を行うのであれば、CRM(顧客管理ツール)の導入をおすすめします。

CRMの中には、各業界に特化した製品が存在し、自動的に顧客情報を蓄積することが可能なものがあります。

また、ほとんどのCRMは蓄積したデータをCSVとしてエクスポートすることが可能なため、エクセルや分析ツールへの移行も簡単に行えます。

CRMは現在、クラウド型のサービスが主流となっており、費用を抑えて利用することが可能です。

顧客分析を行う場合は、正確な情報を収集することができる、業界に特化したCRMを導入することをおすすめします。

コールセンターで顧客分析を行うならコラボスへ

コールセンターで顧客分析を行うのであれば、750拠点以上のコールセンターシステムの導入実績があるコラボスへご相談ください。

コラボスではコールセンターに特化したクラウド型のCRM「COLLABOS CRM」をご用意しております。

コールセンターにおいて必要な項目は全て搭載されているため、より実用的かつ効果的な顧客管理を実現いたします。

また顧客分析サービス「GOLDEN LIST」では、CRMで蓄積したデータを活用し、AIで分析し、ロイヤルカスタマーとなりうる顧客を発掘いたします。

顧客分析はコールセンターにおいて欠かせないものとなりつつあります。

顧客分析を始めたいが何から始めるべきかわからない。満足できる効果が出ない。このような疑問や悩みをお抱えの方はぜひ、コラボスにご相談ください。

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