顧客データを活用するための基本｜収集から分析までに必要な環境や注意点を解説
顧客データはあらゆる事業において、重要な情報となり得ます。顧客データを指標に施策を考案したり、新事業に打って出たりすることも可能であるため、多くの企業はデータの有効活用について考える必要があります。
本記事では顧客データの重要性や、収集・管理・分析の方法などを解説します。
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Contents
顧客データの基本
顧客データを有効活用するには、まず「顧客データの基本」について知る必要があります。
以下では、顧客データの基本的概要について解説します。
顧客データの特徴
顧客データとは、その名称通り顧客に関するあらゆるデータのことを指します。顧客の属性や行動履歴などをデータ化し、事業におけるあらゆる「軸」として活用できるのが特徴です。
顧客データの特徴を理解した上で、いかに自社の事業に活かせるのかを考えることがポイントです。
顧客データには2つの種類がある
顧客データには、「定量データ」と「定性データ」の2種類があります。定量データは数値で表せるデータを意味し、顧客の年齢やサイトへの訪問数などが当てはまります。
定性データは逆に数値化できないものを指し、商品の購入理由や不満を感じている部分などが該当します。定量データと定性データの両方を収集し、整理して分析することが顧客データの有効活用には必要です。
顧客データの重要性について
顧客データは多くの企業にとって、重要なデータの1種となっています。
なぜ顧客データが重要と認識されているのかを、以下で解説します。
顧客へのさらなる理解と潜在的ニーズの把握につながる
顧客データの収集および活用は、顧客をさらに理解するきっかけになり得ます。顧客への理解を深めることで、より効果的なマーケティング施策の考案や、潜在的ニーズの把握が可能となるでしょう。
事業計画や企業としての経営方針の決定に、顧客データが大きな影響を与えるケースも多いです。
顧客データを活かすには「収集」「管理」「分析」する環境が必要
顧客データを有効活用するには、「収集」「管理」「分析」が適切に行える環境が求められます。
顧客データには多くの手を加える必要がある
顧客データの活用には、「収集」「管理」「分析」の3つの要素が欠かせません。管理しなければ必要なときに引き出せず、分析しなければそのデータの価値を顕在化できません。
「収集」「管理」「分析」それぞれの作業を通すことで、はじめて事業に活用できるデータとなるのです。まずは顧客データの「収集」「管理」「分析」方法を把握し、実践できる環境の整備が重要となります。
顧客データの収集方法について
顧客データを活用するには、まず収集するシステムが必要です。以下では、顧客データの主な収集方法について解説します。
Webサイトから情報を収集する
近年は自社のWebサイトから解析ツールを活用して、顧客データの情報収集をするケースが増えています。Webサイトを分析することで、アクセスログや購入履歴、コンバージョン率などをデータとして収集できます。
自社の商品やサービスに興味を持っている顧客データを収集するには、有益な方法となります。
アンケートやSNSを使って情報を集める
顧客データはアンケートやSNSを使うことで、情報収集する方法もあります。特に定性データを求める際には、実際に顧客の声を聞けるアンケートやSNSなどが役立つでしょう。
必要とするデータの種類や方向性を決めた上で、適切なアンケートの回答項目を考えます。
顧客データの管理方法について
顧客データの管理にも、さまざまな方法があります。自社の環境に最適な管理方法を把握し、整備することが求められます。
以下では、顧客データの管理方法について解説します。
CRMで顧客データを管理する
CRMとは、「Customer Relationship Management（顧客関係管理）」の略称です。データを活用して顧客と良好な関係を築きあげ、その後のアクションにつなげるために活用されるツールです。
CRMを導入することで、顧客データを一元管理しつつ社内で共有できる環境を作れます。顧客データ管理を効率化し、必要なときに必要な情報を引き出せるのがメリットです。
CDPを使って顧客データをまとめる
CDPとは、「Customer Data Platform（カスタマー・データ・プラットフォーム）」を省略した名称です。ほかのシステムからアクセスできる顧客データベースであり、さまざまな方法で収集したデータをまとめる場所として活用されます。
MAツールやCRMなどとも連携が可能で、既存のデータとも統合しやすいのが特徴です。
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顧客データの分析手法とは？
顧客データを分析する際には、さまざまな手法の活用が検討されます。
以下では、顧客データを分析する際に役立つ手法を紹介します。
顧客データの分析手法1.セグメンテーション分析
「セグメンテーション分析」とは、顧客データから市場を細分化して分析する手法です。自社の商品やサービスがどんな顧客に求められているのかを、市場との適合性から分析できます。
セグメンテーション分析を活用すれば、自社が狙うべきターゲットを明確にしたり、競合他社の特徴をチェックした上でマーケティング施策を立てたりといったことが可能です。
顧客データの分析手法2.RFM分析
「RFM分析」とは、最後の購入日（Recency）、購入の頻度（Frequency）、購入した金額（Monetary）といった情報を参考に顧客を3グループに分類する分析手法です。各グループに分類した顧客ごとに、最適なアプローチを模索できるのが特徴です。
自社に有益な顧客層をみつけ出すだけでなく、新規顧客や安定顧客などの分類に合わせて施策を考えられます。
顧客データの分析手法3.バスケット分析
「バスケット分析」とは、組み合わせて購入される商品を分析する手法です。商品同士のつながりを把握し、適切なマーケティングやキャンペーンにつなげられます。
販売実績の低い商品の売上改善など、売り場の課題解決にも役立ちます。
顧客データの分析手法4.デシル分析
「デシル分析」とは、顧客の購買金額をデータ化し、1〜10のランクに分類する分析手法です。全顧客を対象に分類を実行し、売上への貢献度を測ります。
デシル分析で判明した売り上げに貢献している顧客に対して、集中的にお得なキャンペーンやクーポン配布などを行い、売上やリピート率向上につなげることが考えられます。
顧客データを活用する際の注意点
顧客データを活用する際には、いくつかの注意点があります。
以下を参考に、顧客データの活用時に注意すべきポイントを確認しましょう。
顧客データを活用し続ける環境整備が必要
顧客データを収集して管理し、分析して活かすという一連の流れは、継続することでその効果が高まります。そのためには専門性の高い人材や専用の環境を準備して、継続した顧客データの活用ができる状態をキープすることが必要です。
顧客データに関する専門家の存在が重要
顧客データを有効活用するには、専門知識や経験を持った専門家の存在が重要です。専門的な視点でアドバイスや調整をしてくれる人材がいないと、顧客データを実際に活用するまで時間がかかり、コストが増大するリスクがあるでしょう。
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伴走型のサポート体制となるため、顧客データの活用による目標達成までさまざまな支援を行えます。
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まとめ
顧客データはあらゆる事業に活用され、多くの効果を引き出しています。顧客データを有効活用するための収集、管理、分析方法をそれぞれ確認し、実際に導入を検討してみると良いでしょう。
顧客データの活用および分析時には、「Go Analytics」の利用がおすすめです。データサイエンティストが支援できる範囲は広く、データリテラシーの向上やマーケティング施策の考案にまでおよびます。顧客データの活用方法を1から提案できるため、この機会にGo Analyticsの導入をぜひご検討ください。
