基本ノウハウ
顧客分析はマーケティングや、営業の戦略立案や見直しで必要になってくるものです。しかしあまり馴染みがない方からすると、「なぜ必要なのか」「どのように分析すれば良いか」などの疑問があるでしょう。
本記事では顧客分析とは何か、主な分析項目や目的について解説します。データの収集方法や役立つフレームワークだけでなく、成功のコツもあわせて紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。
まずは顧客分析の概要や分析項目について解説します。基礎知識を押さえたい方や、既存の分析方法を見直したい方は1つずつチェックしていきましょう。
顧客分析とは、顧客の属性や購買行動において取ったアクション、購買までの流れなどを分析する方法です。顧客分析を進めるメリットは、顧客理解を深められることや、購買行動に至った背景をひもとくことにより自社の魅力を再発見できることです。また、こうした顧客分析によって導き出した顧客像にもとづき、マーケティング戦略の立案やアプローチ方法の考案・改善が行えます。結果的に、受注率や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。
例えば顧客が自社のサービスを選んだ理由を調べると、社内だけでは気づかなかった強みが言語化されるでしょう。また競合他社ではなく自社を選んだ背景からは、顧客視点ならではの競合優位性も見えてきます。
なお顧客分析の主な対象は、既存顧客です。しかしターゲットや施策の幅を広げる際には、見込み顧客や休眠顧客を対象とするケースもあります。顧客の種類や使い分け方について振り返りたい方は、こちらの記事をぜひ参考にしてみてください。
参考記事：「顧客とは？お客様・取引先との違いや種類を詳しく解説」
また将来的にはAI技術の発達により、顧客分析も自動化されていく可能性があります。特に次のような予兆分析は、AIによる精度の高い分析が期待できるでしょう。
AIを有効活用するためにも、今のうちに基本的な顧客分析の進め方を知っておくことが大切です。
顧客分析で取り上げる主な項目は、次のようなものが挙げられます。
| 主な分析項目 | 内容の例 |
|---|---|
| 属性情報 | ・企業名 ・所在地 ・規模 など |
| 商談履歴 | ・課題やニーズ ・最終商談日 ・受注確度 など |
| 取引履歴 | ・購入した製品やサービスの種類 ・購入日 ・購入金額 など |
| プロセス | ・自社製品やサービスを知ったきっかけ ・情報収集先 ・意志決定者や検討期間 など |
| 顧客満足度 | ・顧客エンゲージメント ・顧客の声 ・NPS（Net Promoter Score）※1 など |
※1NPS：自社や製品への信頼を示す顧客ロイヤルティを数値化したもの
なお顧客分析で扱う情報は、定量データと定性データの2つです。
精度の高い顧客分析を進めるためにはどちらか一方ではなく、目的に応じて使い分けつつ、互いの情報を補完することが大切になります。
例えば契約数が5件アップしたという、定量データが収集できたとしましょう。そこで既存顧客へ「なぜ自社製品を選んだのか？」などインタビューすると定量データの裏付けが取れる上、今後の戦略に生かすヒントが得られます。
顧客分析を進める際は必要に応じて定性データも収集し、相手の価値観や感情の機微などをとらえていきましょう。
顧客分析を行う目的は、主に次の3つです。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
顧客分析から得られた情報は、各部門の戦略立案に役立ちます。マーケティング全体の戦略はもちろん、営業戦略やカスタマーサポート戦略への活用も可能です。特に次のような作業を共通認識のもとで行えるため、立案した戦略の成功率アップも期待できます。
売上が伸びないという課題がある企業は、顧客分析に立ち返ってから戦略を見直すと良いでしょう。
顧客分析の結果は、自社製品やサービスの開発・改良にも役立ちます。顧客からのニーズが高い新製品を作る、あるいは既存製品の横展開を広げることも可能です。これにより競合他社との差別化が進み、顧客に提示できる解決策も増え受注率アップが期待できます。
また顧客から聞かれた不満点も、既存の製品・サービスを改良する良いきっかけになるでしょう。真摯に向き合って改善を重ねれば、顧客満足度の向上につながります。
さらに顧客の声からは、社内の検討だけでは気づかなかったニーズを発見できます。新たなアイデアの創出機会が増え、企業の成長に一役買ってくれるでしょう。
顧客分析によって自社製品やサービスの開発・改良が進み、効果的な戦略を立てられれば、最終的に売上アップの可能性が高まります。リピート率の向上や、アップセル・クロスセルを狙える機会の増加が期待できるためです。
また顧客理解が深まると、顧客のニーズに対して適切かつスムーズな対応が可能となり、信頼を得やすくなります。特にBtoBマーケティングでは信頼関係が購買行動を後押しするため、企業として成長し続けるためにも顧客分析を積極的に実施したいところです。
フレームワークや分析手法を利用することで、さまざまな切り口から顧客分析を進め、より顧客理解を深めて施策に活用できます。本章では顧客分析に役立つ9つのフレームワークまたは分析手法について紹介します。
セグメンテーション分析は、STP分析の工程の1つで、顧客の属性を細分化（セグメンテーション）することでターゲットの決定に役立てる手法です。下記のように、企業の業界・業種や所在地などざまざまな指標から顧客をセグメントに分けて整理し、自社の顧客となる企業を見定めます。
| デモグラフィック（人口統計的変数） | 産業 業種 業態企業の人数 資本金 売上高 担当者の年齢や役職、決裁権の有無 など |
| ジオグラフィック（地理的変数）） | 企業の本拠地 店舗がある地域 取引先の所在地 など |
| サイコグラフィック（心理的変数） | 企業が抱えている悩み 購買方針 社風 など |
| ビヘイビアル（行動変数） | 利用経験の有無 利用頻度 利用に至るまでのプロセス など |
STP分析は、下記3つの工程を経てターゲットを明確にし、競合と比較した際の自社の立ち位置を明らかにして戦略に生かすフレームワークです。
・Segmentation（セグメンテーション）：市場細分化
・Targeting（ターゲティング）：市場の決定
・Positioning（ポジショニング）：自社の立ち位置の明確化
関連記事：「【具体例付き】BtoBのSTP分析とは？やり方や注意点を徹底解説」
VOC分析（Voice of Customer）は、顧客から寄せられる意見や感想などを施策の改善に生かす分析手法です。VOCとしては、主に下記の例が挙げられます。
VOC分析では、「サービスに対する顧客満足度の向上」「製品の課題発見」など、どのような目的で分析を行うのかをまず設定します。その後、下記の手順に従って顧客の声の収集・分析を進めます。
VOC分析の詳細は、下記の記事でも解説しています。
関連記事：「VOC分析とは？手法や手順を解説｜BtoB企業での活用事例も」
RFM分析は、「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で顧客をグループ分けする分析手法です。
| 分類 | 内容 |
|---|---|
| 最終購入日（Recency） | 顧客が最後に購入した日から、期間が短い顧客を評価する |
| 購入頻度（Frequency） | 顧客の購入頻度から、購入回数が多い顧客を評価する |
| 購入金額（Monetary） | 購入金額の総額から、金額が高い顧客を評価する |
指標によって分類した各顧客グループの分布によって、自社の状況の可視化や、各顧客グループに対してどのような施策を実施するのが良いかの検討が可能になります。RFM分析を行う際は、顧客の「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」のデータが必要であるため、SFA/CRMやPOSレジの導入など、まずはデータの収集体制を整えましょう。
収集したデータは、ヒストグラムを用いて3つの指標の分布を視覚化することで仮説立案の材料にしたり、スコアを設定して高スコアの顧客グループから「優良顧客」「安定顧客」「休眠顧客」「新規顧客」の分類別にアプローチ方法を考えるなどの対応を行います。
デシル分析は、累積購入額の高さ順に顧客を10等分してランク付けし、各グループの購入金額や売上高構成比を算出する分析方法です。デシル分析を行えば、優先的にアプローチすべき優良顧客を把握できるため、売上を効率的に拡大していくための戦略立案が行えます。
デシル分析は、下記のような手順で実施します。
バスケット分析は、顧客が商品をレジに持っていく際の買い物かご（バスケット）の中身を解析する手法です。買い物かご単位で、どの商品とどの商品が同時購入されているかといった傾向を調査します。共通の購入傾向が見られれば、商品の配置やキャンペーンの実施などによって売上拡大を図ることが可能です。
バスケット分析を実施する際は、「1会計ごとの販売の明細」「商品別の販売データ」「全体の売上データ」などが必要なため、まずこれらのデータを収集・整理するシステムの導入が必要です。データを収集できたら、商品と商品が一緒に売れた割合を指す「併売率」を算出し、なぜ同時に購入される傾向にあるのかの仮説を立てましょう。
CTB分析は、「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、顧客の購買予測のために利用する手法です。顧客の属性や趣味嗜好を分析するため、顧客の好みに応じた販売戦略を立案できます。
| Category（カテゴリ） | 商品の種類（大分類・小分類） |
| Taste（テイスト） | 色、サイズ、形状、デザインなど |
| Brand（ブランド） | ブランド、キャラクターなど |
CTB分析は、下記のような手順で実施します。
CTB分析を行う場合も、「商品別の販売データ」「購入した顧客の属性データ」などが必要なため、実施する場合はPOSやCRMなどのツールの利用が必要です。
行動トレンド分析とは、季節・時間帯・曜日などのシーズン別の商品の売上傾向を、年齢や性別などの属性で分類された各顧客グループとひもづけて分析する手法です。行動トレンド分析は、下記のような手順で実施します。
コホート分析とは、ユーザーの属性や条件に応じて、共通因子を持つユーザーをグループ分けし、ユーザーの動向を分析する手法です。元々は心理学で使われている「コホート」という言葉が、マーケティングの分野でも活用されるようになりました。
コホート分析では、「◯日の広告から流入したユーザー」「キャンペーンを経由したユーザー」「製品・サービスの資料請求を行ったユーザー」など、分析したいユーザーグループを条件別にまとめ、週別や月別の再訪率、CV率、購入回数・金額などの動向を追います。コホート分析を利用すればユーザーの製品・サービスに対する定着率を調べられるため、顧客に使い続けてもらうことが重要なサブスクリプションモデルにおいては特に重要視されています。
コホート分析は、無料で利用できるアクセス解析ツール「GA4」の「コホートデータ探索」機能で実施できます。
パイプライン分析とは、営業活動のパイプライン（一連の流れ）を可視化し、顧客がどのフェーズで離脱しているか分析して成約率の改善を目指す手法です。パイプライン分析を行うためには日頃からパイプラインを管理する体制を整える必要があり、SFA/CRMの導入がおすすめです。
パイプライン分析は、下記のような手順で実施します。
パイプライン管理の詳細は下記の記事でも解説しています。
関連記事：「パイプライン管理のメリットや注意点とは？導入の手順も解説」
ここでは顧客分析で利用するデータについて、次の3点を解説します。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
代表的なデータ収集先は、次の通りです。
※2デスクリサーチ：書籍やWeb上などで公開されている統計データを調べる方法
特に自社サイトを保有している場合は、フォームの問い合わせ内容から属性情報や顧客ニーズを簡単に収集できます。また商談履歴や取引内容などはツールを活用すれば、効率的に収集が可能です。
顧客分析で活用できる情報ソースは、無料と有料の2種類があります。それぞれ詳しく見ていきましょう。
無料で利用できる情報ソースは、下表の通りです。
| ソースの種類 | ソース名 | 得られる情報 |
|---|---|---|
| 政府の統計情報 | 情報通信統計データベース（総務省） | ・情報通信の現状 ・情報通信の国際状況 ・各省庁の統計情報 など |
| 世論調査（内閣府） | ・国民生活に関する調査結果 ・社会意識に関する調査結果 ・外交に関する調査結果 |
|
| EDINET（金融庁） | ・報告書（有価証券、半期、四半期） ・大量保有報告書 など |
|
| 民間企業のマーケティング関連情報 | 生活定点（生活総研） | ・過去30年1,400項目の生活者観測データ |
| 日本の広告費（電通） | ・広告市場の規模や成長 ・媒体別/業種別の広告費 |
無料ではあるものの政府や大手の調査会社による情報のため、信頼性は非常に高いといえるでしょう。
有料で利用できる情報ソースは、下表の通りです。
| ソースの種類 | ソース名 | 得られる情報 |
|---|---|---|
| 企業情報や財務情報 | TSR REPORT（東京商工リサーチ） | ・業界動向 ・地域情勢 ・倒産リスクスコア など |
| COSMOSNET（帝国データバンク） | ・企業財務 ・信用調査報告書 |
|
| SPEEDA（ユーザベース） | ・業界レポート ・ビジネスレポート ・IR/統計情報 など |
|
| 業界情報やマーケティング関連情報 | オリコン顧客満足度（オリコン） | ・サービスの満足度ランキング |
| マーケットレポート（矢野経済研究所） | ・市場規模 ・企業シェア ・将来予測 など |
一部無料のところもあるため、利用したことがない企業は一度調べてみてはいかがでしょうか。また調査会社や総研などは、上記以外にもさまざまなソースを保有しています。欲しい情報がなかなか見つからない場合は、直接問い合わせてみるのも1つの方法です。
デスク・インターネットリサーチはインタビューなどよりも手軽ですが、場合によっては情報がやや古く、最新の状況とは異なるケースもあります。データを集める際は、下表のように5W1Hに沿って情報の正確性や鮮度をチェックしてみてください。
| 5W1H | チェック内容 | 要注意ポイント | |
|---|---|---|---|
| What | 内容 | 調査目的に合った内容か | 大前提として欲しい情報が含まれているかチェックする |
| Whom | 対象者 | 誰を対象にした調査結果か | 記事の内容と引用されている調査の対象者が異なる場合がある （例：記事の内容が30代の男性、引用されているグラフの調査対象者が30～49歳の男性など） |
| Who | 収集・編集者 | 誰が調査した結果か | 収集・編集者に有利でポジティブな情報が表に出ている可能性がある |
| Why | 目的 | なぜ情報を収集・発信しているか | 営業や宣伝目的であれば、客観性に欠ける情報が含まれている場合がある |
| When | 時期 | いつ収集・編集されたものか | 市場規模やトレンドは時期によって大きく変わる可能性がある |
| How | 方法 | どのように収集されたか | 収集方法によって結果が変わるケースがあるため、信頼できる方法かチェックする |
顧客分析は繰り返し行うものであるため、前述したような情報ソースをあらかじめ確保しつつ、調査方法をルール化しておくと効率的に進められるでしょう。
最後に顧客分析を成功させるコツを、3つ解説します。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
まずは顧客分析の目的を明確化し、着目すべきポイントを絞ることが大切です。同じ情報を取り扱っても、見るところが変われば分析結果も異なってきます。
例えば顧客の満足度について、自社と競合数社を比較したとしましょう。目的があいまいな場合と「○○について現状を知りたい」と明確な場合とでは、次のように結果の見方や気づきが違ってきます。
| 目的の明確度 | 結果の見方 | 気づき |
|---|---|---|
| あいまいな場合 | 競合他社より満足度が高い、あるいは同じくらいの項目が多い | 今の戦略で良いのではないか |
| 明確な場合 | ・○○はA社には勝っているが、接戦 ・B社やC社には劣っている |
将来的にA社に追い抜かれる可能性もあるため、早期の戦略見直しが必要ではないか |
つまり分析目的が明確か否かでマーケティング戦略の方向性が変わり、最終的には売上も左右しかねません。顧客分析の結果を有効活用したい方は、あらかじめ目的を明確にすることを意識しましょう。
分析結果は顧客の種類や幅によっても変わってくるため、対象の抽出も必要です。例えば顧客分析のターゲットは、次のように抽出できます。
分析する顧客を絞ることは、訴求ポイントがより鮮明になるメリットもあります。施策を売上につなげるためにも、抽出したターゲットの心に刺さる訴求ポイントを洗い出しましょう。
顧客分析は市場の成長性も考慮することも大切になります。正確な情報を得て効果的な戦略を立案できても、これから衰退していくような市場で売上は見込めないためです。
市場分析であまり良い結果が得られなかった場合は、次のような選択肢も視野に入れる必要があります。
いずれもコストがかかる策であるため、部署内外で十分協議しながら慎重に検討していきましょう。
顧客分析は顧客のニーズに合わせて、スムーズかつ適切なアプローチを展開する上で不可欠な作業です。分析を進めるなかで顧客理解が深まれば、効果的な戦略の立案や自社製品の開発・改良のヒントにもなります。
ただし顧客分析で活用する情報は信頼できるソースを利用し、正確性や鮮度を確認することが大切です。また目的や対象が異なれば結果も違ってくるため、分析前の思考整理も重要になってきます。
リピート率の改善やアップセル・クロスセルで売上を上げたい企業は、顧客分析を見直していきましょう。
