CRMコラム

CRMにおける顧客分析と有効性/分析手法より大切な4つの分析軸

CRMにおける顧客分析とは

顧客分析と聞いてイメージするものは、企業や部門、あるいは担当者によって異なってくるのではないでしょうか。マーケティング領域において顧客分析とは、自社商品・サービスがどのような顧客層・市場にニーズがあるのかを見るリサーチと、自社顧客の分析とがあります。

CRMにおける顧客分析(CRM分析)とは、顧客の属性と購買履歴などを掛け合わせて、どのようなサイクルで再び利用しているのか、あるいは離反しているのかなど、自社顧客の購買傾向や特性を把握するための分析です。
※『CRM分析』とは、CRMにおいて行われる様々な分析の総称です。

また、CRMにおける顧客分析では、顧客の購買行動に直結するデータだけでなく、昨今では、広告やメディア接触、メール、キャンペーンなどマーケティング施策に対する反応も掛け合わせて見るようになりました。この背景には、顧客に関するデータと、マーケティング施策データとのシステム面でのデータ連携ができるようになったことにあります。


顧客分析は何のためにするのか?(目的と重要性)

動かす顧客を判別し、より戦略的に顧客関係を保つ

顧客との関係を長期的に維持することで売上の増加や安定性を保つ戦略であっても、企業の限られた予算で、顧客維持費用にいくらでもコストをかけられるわけではありません。現実的には、マーケティング活動を何もしなくても一定数は購買を続け、どんな施策をしても一定数は離反していきます。全ての顧客に均一にコストをかけるのではなく、施策によってリピーターにも離反にもなる"動きやすい顧客の購買行動を変える"、それだけで顧客維持率や収益性は大きく変わります。そこで必要になってくるのが、顧客分析です。

顧客分析によって、リピートや優良顧客に至りやすい顧客の傾向、あるいは離反しやすい顧客の傾向など、固定客と流動性の高い顧客とを把握し、施策~検証を繰り返しながら、限られたコストをどこ(ターゲット・施策)に注力すればよいのかを見極めていきます。顧客分析は、マーケティング投資すべき顧客を判別するのに必要不可欠です。

顧客分析の役割

施策の効果分析にも顧客分析は必要か?

顧客の量と質、両面から見ることが施策に有効

「キャンペーンなどの施策効果を見るのに顧客分析は必要か?」とご質問をいただくことがあります。キャンペーンなど一時的な施策の効果分析では、施策にどれだけの顧客が反応したのか、あるいは、どの経路から流入したのかなど、実施した施策ごとに反応状況を分析します。但し、これだけでは施策の効果は反応数だけでしか評価することができません。CRMやリテンションマーケティング活動において実施した施策では、そこに顧客軸を加えることで施策の効果を多面的に評価していきます。

  • 施策に反応した顧客はどのような顧客(属性や特徴)なのか
  • どのセグメントにいる顧客が最も施策に反応しやすいのか
施策の効果分析にも顧客分析は必要

施策に反応した数(量)を見るだけではなく、施策に反応した顧客層(質)、顧客の動向変化を見ることで、施策効果を総合的に判断し、顧客セグメンテーションや今後の施策に活かしていくことができます。


CRMに必要な分析を整理

何を見出したいかによって異なる分析軸

CRMと言えば、LTV、RFM分析、CPM分析、あるいは施策のROI分析と言ったように、CRMに必要な分析は多々あり、また、企業や担当者によって重要視している数値は様々ですので、担当者によってイメージする分析もまちまちです。何を分析すればよいのだろうと考えたときに、初心者は分析用語に翻弄されがちですので、まずは何を見出したいのかによって分析軸が異なることを以下に整理します。

CRM/顧客分析の分析軸:顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸
  • 【顧客軸】顧客属性や、購買パターン、顧客ロイヤリティ(企業貢献度)を見る(LTV、RFM分析など)
  • 【商品軸】売れ筋商品や、併買商品など、商品の購買傾向を見る(ABC分析、マーケットバスケット分析など)
  • 【チャネル軸】リアル店舗やECサイトなど、チャネルの転換率や買い回りなどの傾向を見る
  • 【施策軸】広告やキャンペーン反応など施策の効果を見る

リテンションマーケティングやCRM活動の中で必要な分析は多々ありますが、一つの分析だけで足りることはありません。また、CRM分析は戦略からブレイクダウンして顧客の特性を導き出すことにあるため、CRM戦略を全体で捉えるには、各々の分析だけでなく、データの掛け合わせによって様々な切り口から見ることが必要になります。

データを掛け合わせて詳細分析

施策を検討する上で顧客の特性をより詳細に導き出すには、顧客の属性データと、購買履歴、行動データとを掛け合わせて分析していきます。例えば、「リピート顧客を増やすには?」と考えた時に、"顧客の現状はどうなのか?"を知る必要があります。何を導き出したいかによって分析軸を決め掘り下げていきます。

CRM/顧客分析:顧客属性と行動データの掛け合わせ

顧客データを掛け合わせ多角的に分析することで、具体的で特徴的な顧客セグメントを生み出します。いくつもの生み出された顧客セグメントは、より顧客に適した施策へ繋げ、また、マーケティングシステムとの連動で、CRM効果を高めます。データを掛け合わせて見ることはマーケティングに活かせるデータを生み出すことになります。

たくさんあっても使えないデータ

デジタルマーケティングが主流となった現代では、顧客の購買データのみならず、デジタル広告やSNSデータなど、顧客分析に使えそうなマーケティングデータは山ほどあるでしょう。企業によっては、チャネルごとにマーケティング施策を行い、多くのデータを保有しているがゆえに、「これだけたくさんのデータがあるのだからすごい分析ができる」と思い込んでいる担当者も少なくありません。しかし、全てが顧客分析に使えるデータではありません。

顧客属性とマーケティングデータとの紐づけ

「どのような顧客が」「どのような購買パターンで」と言った顧客の購買傾向を導き出すには、顧客属性とマーケティングデータとを紐づけることが必要です。そのため、どんなにたくさんのデータがあっても顧客に紐づけができなければ顧客分析データとしては使えないのです。
※顧客属性とマーケティングデータとを紐づけるには処理が必要となります。

顧客分析の活かし方がわからないを解決!/活かすためのポイント

更新日:2022/6/10/公開日:2008/9/29


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