企業が売上を維持・拡大するために欠かせない行為の一つとして顧客分析があります。企業は顧客ニーズをつかんだ上で最適化されたビジネスを展開することが重要です。
この顧客分析にはいくつかの手法が存在します。本記事では顧客分析に欠かせないフレームワーク5つをご紹介しています。また、顧客分析を実施する目的等についてもご紹介しますので、初めて顧客分析に取り組むという方はぜひ参考にしてください。
まずはさっそく、5つの顧客分析手法をご紹介します!
顧客分析5つの手法
1. RFM分析
顧客の購買行動を「Recency(リセンシー:購入時期)」「Frequency(フリクエンシー:購入頻度)」「Monetary(マネタリー:購入金額)」という3つの指標で分析する手法です。購買行動を分析することで、優良顧客の条件を明確にできます。
Recency(直近いつ)
最近購入した顧客の方が昔に購入した顧客よりも優良だと考えます。購入データの中から購入日時を抽出して、最後に購入した日を基準にグループ化します。
Frequency(頻度)
どれくらいの頻度で購入したかを判断材料に、頻度が高いほど優良と考えます。顧客の購買履歴から過去に何回購入したかを抽出し、回数が多い順番に並べてグループ化します。
Monetary(購入金額)
購入金額の合計が多いほど優良と考えます。購買履歴から顧客ごとの購入金額合計を算出して、それを金額の大きい順番に並べてグループ化します。
「購入頻度も金額も高いが、最近購入していない顧客」など顧客を特性ごとに分類でき、その結果を軸に顧客の状態に応じたマーケティング施策等が実施できます。
[RELATED_POSTS]2. CPM分析
Customer Portfolio Management(カスタマー・ポートフォリオ・マネジメント:顧客状態管理)の略です。RFM分析よりも細かい指標を用いて既存顧客を10個のグループに分類し、グループごとに異なるオファーやマーケティング活動を実施し、ある程度パーソナライズされた取り組みを行うことが目的となります。既存顧客を下記のように分類します。
顧客グループ |
特徴 |
|
---|---|---|
1 |
初回現役客 |
設定した期間内で初回購入実績のある顧客 |
2 |
よちよち現役客 |
設定した期間内に2回以上購入実績のある顧客 |
3 |
コツコツ現役客 |
設定した期間内で安定してリピート購入のある顧客 |
4 |
流行現役客 |
短期間で設定金額以上の購入実績のある顧客 |
5 |
優良現役客 |
長期間にわたって特定金額以上の購入実績のある顧客 |
6 |
初回離脱客 |
設定した期間内で初回購入後、離れてしまった顧客 |
7 |
よちよち離脱客 |
設定した期間内に2回以上購入実績のあった顧客 |
8 |
コツコツ離脱客 |
設定した期間内で安定してリピート購入があり、離れてしまった顧客 |
9 |
流行離脱客 |
短期間で設定金額以上の購入実績があり、離れてしまった顧客 |
10 |
優良離脱客 |
長期間にわたって特定金額以上購入実績があり、離れてしまった顧客 |
このように分類することで、中長期的な関係性構築に最適な施策を打ち出すことができます。RFM分析と併用すると有効です。
3. デシル分析
ラテン語で「10分の1」という意味のデシル。顧客をある基準で10個のグループに分類し、その構成を知るための分析手法です。例えば1,000人の顧客がいれば、購入金額の多い順から100人ずつ(10等分)のグループに分類し、各グループの総合購入金額や平均単価などを算出し、全体の購入金額からグループごとの累積比率を出します。
購入金額合計 |
購入金額比率 |
累積購入金額比率 |
1人あたりの |
|
---|---|---|---|---|
1~100人 |
2,000万円 |
40.0% |
40.0% |
200万円 |
101~200人 |
1,000万円 |
20.0% |
60.0% |
100万円 |
201~300人 |
800万円 |
16.0% |
76.0% |
80万円 |
301~400人 |
500万円 |
10.0% |
86.0% |
50万円 |
401~500人 |
300万円 |
6.0% |
92.0% |
30万円 |
501~600人 |
150万円 |
3.0% |
95.0% |
15万円 |
601~700人 |
100万円 |
2.0% |
97.0% |
10万円 |
701~800人 |
80万円 |
1.6% |
98.6% |
8万円 |
801~900人 |
50万円 |
1.0% |
99.6% |
5万円 |
901~1000人 |
20万円 |
0.4% |
100.0% |
2万円 |
合計 |
5000万円 |
100% |
- |
5,000円 |
4. CTB分析
「Category(分類)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つの指標に顧客をグループ化することで、顧客ごとにどのような商品を購入するのかを高精度に予測できる分析手法です。
「Category(分類)」はメンズ・レディース、生活用品、家具といった商品カテゴリ。「Taste(テイスト)」は色や形、サイズなど。「Brand(ブランド)」は展開するブランドやキャラクターなどを含めます。
ただし、CTB分析を実施するためのデータソースはPOSシステム等では収集が難しいため、独自システムの構築や定期的なアンケート調査実施が必要となります。もちろんオンラインで提供されるECサイトなどではこれらのデータ取得は容易でしょう。
5. セグメンテーション
セグメンテーションとは、顧客の属性・特徴などに類似性を見つけ、分類して分析するための手法です。所属する業界や企業の所在地、オンライン・オフラインの行動履歴、購入頻度などさまざまな指標をもとに分類を行います。細かいセグメントにするほどマーケティング精度が高まるものの、ニッチ過ぎると費用対効果が低くなるためバランスの取れたセグメントを作るスキルが必要です。どの指標を重視すべきかは、しっかりと仮説を立てた上でセグメンテーションを実施します。
[SMART_CONTENT]なぜ顧客分析が必要なのか?
インターネットの登場、一般家庭へのパソコン普及、そしてスマートフォン所持率の増加は、情報の流通量を爆発的にアップさせました。それに伴い、ほとんどの顧客が商品購入やサービス利用の前に、必ず情報収集を行います。1990年代に主流だったマスマーケティング時代の終焉です。
情報流通量の増加はビジネスに多くの利便性をもたらしましたが、その一方で顧客の購買行動変化やニーズの多様化を促進させました。これにより、「良いモノを作れば売れる時代」ではなくなったのです。大切なのは、顧客1人ひとりが何を求めているかを理解し、モノ・色・サイズ・テイスト・値段に至るまでその人にマッチした商品やサービスを柔軟に提案できることです。
そのためには当然、顧客分析が欠かせません。既存顧客を分析し、分類することによって、それに類似した新しい顧客に対しても有効的にアプローチできるようになります。また、既存顧客のリピート率や客単価向上などにも欠かせず、組織全体の売上高アップへと繋がります。
本記事でご紹介した顧客分析にもたくさんの手法があります。ひとまず本記事でご紹介した5つの手法を覚えておくと、色々な角度から顧客を分析して様々な事実を発見できることでしょう。まだ顧客分析に取り組んだことが無いという場合は、この機会にぜひ取り組んでみてください。
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- データ分析/BI