営業活動を主とするコールセンターで、より業務を効率化させたいというのは、管理者なら当然の考えでしょう。

そのためによく選ばれる方法といえば、顧客分析ツールの導入です。

この記事では、マーケティングにおいて欠かせない存在となっている顧客分析ツールについて、顧客分析ツールとはそもそも何なのか、どんな効果がありなぜ必要なのか詳しく解説していきます。

顧客分析ツールとは？

顧客分析ツールは、年齢層や性別のような顧客の属性や、どのような商品をどれだけ購入したかなどの購買履歴といった情報を顧客ごとに分析し、どのような顧客かを分析するツールです。

分析ツールとして独立していることもありますが、顧客管理ツールのCRMに機能の一つとして搭載されていることも多いでしょう。

営業活動を強力に支援し効率化させることができるため、営業を行うコールセンターで業務を円滑に行うには必要不可欠といっても過言ではありません。

顧客分析が必要な理由

顧客分析がなぜ必要なのかといえば、まずは活用することで単純に売上を向上させ、利益を増やすことができるからです。

またそれだけではなく、各人の営業活動の内容を改善させやすくなるため、指導教育面でも多大な効果があります。

売上の向上

顧客を分析することで、どのような目的で利用しているのか、どのような商品やサービスを紹介すれば購買に繋がりやすいか、またどのタイミングで営業を掛けると話を聞いてもらいやすいかが見えてきます。

その分析結果に従い営業活動を行うことで、成約率も成約数も向上させることは、顧客分析ツールの最も基本的な営業サポートです。

売上の向上は会社にとってわかりやすいメリットなため、この理由だけで導入を決める管理者も少なくありません。

施策の客観的な評価が可能

顧客分析ツールが充分に機能していても、売り込みが失敗することは必ずあります。

ですがそのケースではなぜ失敗したのか、その施策のどこが悪かったのかを客観的に評価することが可能です。

これにより、どのようにするべきだったかという問題点を把握し、どうすればよかったかという改善点を考えることもできるため、一人一人の営業能力の向上にも役立ちます。

顧客分析の方法

顧客分析ツールを用いてどのように顧客を分析するかですが、それは大きく分けると2つに分けられます。

1つはその人がどのような特徴を持っているという顧客の属性。

もう一つはその顧客が累計でどれだけの金額を購入したのかという購入履歴での分析です。

詳しい分析手法を見ていきましょう。

顧客の属性ごとに絞り込む

ユーザーは性別や年齢によって、どのようなものを欲しがるかも変わってきます。

そのため、男性向けの商品であれば男性のみに、シニア向けの商品は高齢者へと売り込みを行うというのも、属性を利用した顧客分析の簡単な手法です。

そこまで単純な属性ごとの絞り込みならツールがなくとも可能ですが、顧客分析ツールを使えばより複雑に対象の絞り込みができるでしょう。

「こういった職業の人にはこの商品が人気だから、同じ職業で別の顧客にも売り込んでみる」

「この顧客は家族構成の人数が多いから、この商品を紹介すれば複数の購買が期待できる」などの使い方も、分析ツールを使った属性ごとの絞り込みの有効な使い方です。

顧客の購入金額ごとに絞り込む

顧客ごとに購入金額の総額も違うため、それによってセールスを掛ける相手を絞り込むこともよくある方法です。

顧客を累計購入金額で10段階にランク分けするデシル分析を行えば、企業に対して売上貢献度の高い優良顧客を割り出すこともできますし、デシル分析の結果が低ランクの顧客に営業を掛けるより、高ランクの優良顧客に優先して営業を掛けるほうが成功しやすいですし、売上も大きく伸びやすいでしょう。

ただし完全に離れてしまった客を取り戻すには専用の対策が必要となることも多いため、単純に累計金額だけを見るのではなく、最後はいつ購入したか、購入の頻度はどれくらいかも加味した、RFMで顧客を分析し絞り込むことも重要です。

• 関連記事：顧客分析の基本的な7つの手法をご紹介

顧客分析にはデータ解析ツールもおすすめ

顧客分析は経営陣や従業員がデータを元に会議を行い分析する企業もありますが、多角的に解析できるようにデータの解析ツールを導入する企業が増えています。

なかでも近年人気のあるものとしては、AIが入力されたデータを元にSVや経営者の求める形で解析を行い、欲しい情報をリストアップするという、AIを活用したタイプのデータ解析ツールです。

多くのデータが集積し、何度も分析に利用すればするほど精度が増すという特徴があるため、単純に手間を省けるだけでなく、顧客分析ツールと併用し続けるなら人力より高い精度の解析も可能になるというのも、おすすめのポイントです。

データ解析ツールでできること

データ解析ツールは望んだ形での解析を行うツールですが、どのようなことができるかを知って置かなければ、使いこなすことは難しいでしょう。

営業活動に活かすためデータ解析ツールを使う場合、主な目的となるのは以下の3パターンです。

ロイヤルカスタマーの発掘

企業や商品・サービス自体に愛着を持ち、競合他社には目もくれずリピートし続け、周囲に進んで商品をおすすめしてくれるロイヤルカスタマーを一人でも多く確保することは、顧客満足度を重要視する現代マーケティングの最終目標ともいえます。

データ解析をすれば優良顧客の中から見込みの高い顧客を見つけ、ロイヤルカスタマーへと育成できる可能性が高まります。

最適なアプローチタイミングを把握できる

顧客は一人一人最適なアプローチタイミングが違い、それを割り出すのもデータ解析ツールの仕事です。

最適なアプローチタイミングを把握できれば、顧客が丁度購買意欲が高まっている時に売り込みを行えますし、間の悪い時にアプローチして顧客が心離れを起こしてしまう可能性も減るでしょう。

休眠顧客の復活率が上がる

今は商品やサービスを購入していない休眠顧客というのは必ずでてきますが、休眠顧客となる前のデータがあれば、それまでにどのように利用していたか、何をきっかけに休眠顧客となってしまったかを割り出すこともできます。

原因が推測できれば、その原因の解消をアピールするアプローチも可能になるため、休眠顧客の復活率を上げたい場合にも、データ解析ツールは役立ちます。

AIを活用した顧客データ解析ツールの導入事例

実際にデータ解析ツールを導入して、どのような成果を出し得るのか、実際にAIを活用した顧客データ解析ツールを導入した企業の事例を見てみましょう。

架電回数削減によるコスト効率化！

手当たり次第に顧客へとセールスの電話を行っていた製造業A社では、それによる電話代や従業員のコストも膨れ上がっていました。

しかし顧客の分析を行い、顧客のアプローチタイミングを明確に把握したことで、架電回数の削減を実施。

無駄な架電回数を削減することで、コストの効率化に成功しました。

見込み度による架電追い込みでの売上アップ！

B社では、見込み客それぞれの見込み度を見える化する目的で、データ解析ツールを導入しました。

その結果、見込み客のなかでもでも早急な追い込みが有効な客や、追い込みを掛けるべき時期の判別に成功し、適切なタイミングでの追い込みにより、売上を伸ばし続けています。

アウトバウンド対象の絞り込みで無駄な人件費の削減に成功！

C社では、AIの分析顧客一人一人の優先度を設定しました。

これにより優先度の低い顧客へのアウトバウンドは停止することで必要なコールを減らし、無駄に膨れ上がっていたコストをスリム化することに成功しました。

顧客分析ツールならGoldenListにお任せください

コールセンターで活用する顧客分析ツールをお探しなら、コラボスのGOLDEN LISTの導入をご検討ください。

顧客データをインポートするだけで顧客別に解析を行い、見込み度の予測理由をつけた上で、見込み度つきリストを作成します。

これにより顧客一人一人の見込み度と最適なアプローチタイミングが見える化し、全体がより効率的な作業を可能になるでしょう。

コールセンター全体や組織全体の効率化をお求めの方は、ぜひコラボスまでお問い合わせください。

この記事の執筆者

コラボスブログ編集部

株式会社コラボスは、2001年に設立。現在、東京・大阪にオフィスを構えており、
960拠点以上のお客様へクラウドサービスを使ったCTIシステムを提供。
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