顧客分析の手法とは？5つのフレームワークと活用法について解説

顧客分析とは？

顧客分析とは、商品やサービスを購入、または利用する顧客の性別や年齢層、居住地といった基本情報をはじめ、来店頻度や購入頻度などの購買行動を分析することです。事業の将来性を知るための分析活動であり、顧客ニーズや潜在顧客の有無を把握することで、購買率や顧客満足度の向上、営業活動の効率化、商品開発などさまざまな面で役立てられます。

顧客分析を行う際は、商品やサービスごとに傾向があるため、それを踏まえたうえで行わなければなりません。検討期間の長さで購買行動が異なる場合や、時期によってターゲットが変化することがあるからです。

何のために顧客分析が必要なのか？

顧客分析は、なぜ必要なのでしょうか。以下で詳しく解説します。

現状把握をする

顧客分析の結果を数値化することで、現状をわかりやすく把握できます。たとえば既存顧客について把握することで、アプローチ法や現在のマーケティング施策の効果を確認でき、不必要なマーケティング費用の削減、効果的な施策の立案に役立てられます。

また、商品の購入理由や購入しなかった理由を深く掘り下げることで、売り上げの増加やコスト削減につながり、よりよい商品開発へと発展させることも可能です。

商品やサービスを改善する

顧客のニーズを満たせているかどうかを検証し、ニーズにあわせて自社の商品やサービスをより良いものに改善します。顧客が自社の商品やサービスにどのような価値を感じているのか、悩みや課題の解決を求めているのかを確認することで、商品やサービスの見直しを行い、市場にマッチさせていくことができるでしょう。

業績を上げる

顧客分析を行う最終的な目的は、業績を上げることです。顧客分析の結果をもとに、自社の強みを客観的に確認することができれば、効果的なマーケティング施策と効率的な営業活動を行え、事業基盤を強固にできます。顧客のニーズを的確にとらえることで、既存顧客の維持を可能にし、購買頻度や利用頻度のアップにもつながるでしょう。

顧客分析で押さえるべき基本項目

顧客分析から実用的な情報を得るためには、最低限必要となる項目があります。顧客分析を行っていくうえで、押さえておくべきポイントを以下で解説します。

ペルソナ（ターゲット）の明確化

顧客分析をする顧客像を明確にします。ターゲットとする年齢層、性別などで、分析すべきデータや活用方法が異なるため、ベルソナが漠然としていては、顧客分析を有効に活用できません。ぺルソナを明確にすることで、サービスの企画や商品開発をする際の方向性の決定、営業活動の効率化にも役立ちます。

ベルソナは、性別や年齢、家族構成、居住地、年収、趣味などできるだけ詳細にし、かつ複数設定するのがベストです。

顧客ニーズの把握

適切な顧客ニーズを把握することで、顧客満足度や売り上げの向上につなげられます。顧客が抱えている課題やニーズはどういったものなのか、自社の商品やサービスを選んだきっかけ、購入理由などを深く掘り下げていきます。

そのためには、営業担当者によるヒアリングやアンケート、インタビュー、SNSによる調査等の実施が必要です。顧客の生の声をもとに分析し、顧客ニーズにそった商品企画や改良につなげていきます。

購買までの意思決定プロセス

顧客が商品やサービスを認知し、購入に至るまでの感情の変化や行動を分析します。意思決定プロセスを把握することはマーケティングを行ううえで重要なポイントです。認知から関心、比較検討、購入までのステップを把握できれば、それぞれの段階で最適な情報を与え、購入を促すことが可能になります。

意思決定プロセスの把握には、ペルソナの設定とカスタマージャーニーマップなどを活用しますが、顧客が個人と法人とではそのプロセスも異なってきます。

市場規模や将来性の分析

ターゲットとなる顧客が属する市場の規模や将来性を分析します。市場規模の把握は、需要のサイズを知ることであり、販売数量や販売金額を把握することにもつながります。また、市場の特徴や推移、需要を把握することは、新規参入や事業計画、マーケティングに役立ちます。

企業が継続的な収益を確保するうえで重要なポイントとなり、将来性が見込めない場合は、別の市場の開拓が必要になります。

顧客分析に使える5つのフレームワーク

顧客に関する分析手法はさまざまありますが、ここでは、よく用いられる５つのフレームワークとITツールを使用した分析手法、さらにそれぞれの特徴について紹介していきます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客の属性をグループに分け、共通点を見つけだし、指標としていく手法です。年齢や住んでいる地域、性別以外にも、商品購入の時間帯や店舗、購入履歴などのデータから分析が行えますが、顧客分析で何を知りたいかによって、使用する項目は異なります。

基本的な顧客情報があれば分析できるため、初めて顧客分析を導入する企業には実施しやすい方法です。

RFM分析

RFM分析は、優良顧客を見つけ出すための手法で、BtoCビジネスでよく使われています。最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、累計購入金額（Monetary）の頭文字からRFMと呼ばれており、顧客をこれら3つの指標を用いて分類し、購買意欲が高い層をランク付けしていきます。

それぞれの特性を知ることで、効果的なアプローチを行えるのがメリットです。累計購入金額が大きければ優良顧客と分析され、自社に対して貢献度が高く、優先的に接点を持つべき顧客と判断されます。

CTB分析

CTB分析は、分類（Category）、趣向（Taste）、ブランド（Brand）の３つの項目にグループ分けをして分析を行う手法です。顧客の趣味、趣向が反映されるため、アパレルや生活雑貨など趣向の幅が広い商品にも有効で、顧客の購入予測に役立ちます。

分類（Category）は、大分類・中分類・小分類と細分化でき、趣向（Taste）には、色・形・サイズ・模様・風合いなど、ブランド（Brand）にはキャラクターといったものが含まれます。ただし、POSでは取得できるデータに限りがあるため、深い分析を行うためには独自システムの導入を検討する必要があります。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、シーズンごとに優良顧客だけを対象にして購買活動を予測する手法で、アパレル業界に利用されることが多い方法です。性別と年代ごとに分類、グループ分けを行い、グループごとの売り上げを集計します。

貢献度の高いグループが優良顧客とされ、購入のタイミングなどを分析していくことで、顧客ニーズやタイミングにあわせた販売戦略を仕掛けることができます。さらには、売れない商品の把握も可能なため、仕入れのコスト削減に役立ちます。

デシル分析

デシル分析とは、全顧客を購入金額の高い順で10個のグループに分け、購入比率や売上構成比率を算出する手法です。デシルとはラテン語で「10等分」を意味しています。グループごとの売り上げの貢献度を把握することで、費用対効果の高いマーケティング施策を行えます。

購入金額が分かれば分析ができる手法で、エクセルでも簡単に作成できますが、購入頻度が低くても、購入金額が高ければ上位グループに含まれてしまうというデメリットがあります。

その他：ITツールを使用した分析

これまで紹介した手法以外にも、AIや専用ツールを活用した分析手法があります。AIを活用した顧客分析では、多次元に顧客をスコアリングし、複雑な分析を行うことも可能です。顧客ごとの興味関心や具体的な購入履歴などを把握することができ、顧客情報をもとに傾向や地域などの予測、潜在顧客の開拓等も期待できるでしょう。

また、顧客分析ツールであれば、データを一元化でき、高精度なアルゴリズムによって的確な分析を行えます。使いやすさや自社で行いたい分析に必要な項目の有無など、自社にあったツールを選びましょう。

顧客分析を売上に繋げるための注意点

顧客情報をしっかり分析し、活用することが企業の成長や売り上げアップにつながっていきます。以下で、顧客分析を売り上げにつなげるために注意すべきポイントについて紹介します。

目的を明確にして仮説検証を行う

顧客分析で重要なのは、目的を明らかにして分析を行うことです。顧客分析をしただけで満足していては、売り上げの向上にはつながらず、効果的なマーケティング施策は展開できません。分析結果から仮説を立て、行うべき施策を検討しなければなりません。

たとえば、なぜ売れているのか、または売れていないのかを知りたい場合、購買活動を具体的な数値で客観的に確認し、深掘りする必要があります。顧客分析を行う目的を明確にすることで、優先すべき課題を見つけることができるでしょう。

顧客に合わせたアプローチを行う

顧客分析を売上につなげるためには、顧客の購買行動に合わせて、適切なアプローチを行うことが大切です。顧客分析によってアプローチすべき顧客層が把握できても、コミュニケーション方法を間違えれば関心を持たれず、ときには離れてしまうことがあります。

メールやＤＭのほか、LINEやSNSといったツールの需要が高まっており、できるだけ多くの手段を採用し、顧客自身で選択できるようにするとよいでしょう。顧客に寄り添い、継続的な関係を構築していくことが、売り上げアップにつながります。

まとめ

顧客分析は、自社の現状や顧客ニーズを把握するだけでなく、マーケティング、商品開発とあらゆる範囲に活用できます。目的を明確にし、分析結果をしっかりと活用することで、企業成長と売り上げの向上に役立てることが可能です。

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