▼この記事でわかること

• 顧客データの定義
• 顧客データの分析方法
• 顧客データを活用したマーケティングの成功事例・失敗事例

‍

顧客データとは？

顧客データ（英語：Customer Data）には、定量データと定性データという2つの主要なタイプがあります。

• 定量データ：年齢、購入金額、購買頻度など、数値で表せる情報です。これらのデータは顧客行動を可視化し、パターンを発見するのに役立ちます。
• 定性データ：顧客満足度やフィードバックなど、感情や意見に関する情報です。これらのデータは、顧客が何を感じているのか、どのようなニーズがあるのかを把握するために重要です。

事業の成長や顧客体験の向上を目指す上で、顧客のニーズや行動を理解することは欠かせません。よって、顧客データはビジネス成長に重要な要素と言えるのです。

‍

顧客データの取得と整理方法

顧客データを効果的に活用するためには、まず適切な方法でデータを収集し、整理する必要があります。

‍

定量データの収集方法と事例

アクセスログや購買履歴、アンケートなどで収集しましょう。例えば、ECサイトでは顧客の購買履歴を分析することで、リピート購入の傾向や人気商品の把握が可能です。また、購入後のフォローアップ施策を決定する際にも役立ちます。

定性データの収集方法と事例

顧客インタビュー、レビュー、SNSの分析などで収集可能です。例えば、顧客のレビューを分析することで、商品やサービスに対する顧客の感情を理解し、改善点を見つけることができます。

‍

データの整理とクレンジング

収集したデータを一貫して正確に保つためには、データの重複や誤りを取り除くクレンジング作業が必要です。一般的に使用されるデータクレンジングツールには、OpenRefine、Trifacta、Talendなどがあります。これらのツールを使用することで、データの重複や欠損値を効率的に検出し、修正することが可能です。データの品質が高ければ、それに基づく意思決定の精度も向上します。

‍

顧客データ分析の手法

ここまでは、顧客データを収集し整理をする流れを紹介しましたが、重要なのはその顧客データを分析し、マーケティングに活用することです。ということで、次より具体的な分析方法について紹介しようと思います。

‍

セグメンテーション分析

顧客を共通の属性でグループ化し、ターゲット層を明確化します。例えば、年齢や地域、購買履歴に基づいて顧客を分け、それぞれのグループに対して異なるマーケティングメッセージを送ることで、顧客ごとのニーズに合ったアプローチが可能です。

‍

バスケット分析

顧客が購入する商品パターンを分析し、クロスセルの機会を見つけます。例えば、「商品Aを購入した顧客が同時に商品Bを購入する確率が高い」といったパターンを見つけることで、適切なタイミングで関連商品の提案を行うことができます。

‍

RFM分析

購買頻度（Recency）、購買金額（Monetary）、購買回数（Frequency）などから優良顧客を特定し、適切なマーケティングを実施します。例えば、最近購入頻度が高く、購入金額も多い顧客に対して、ロイヤルティプログラムや特別割引を提供することで、関係性を強化します。

‍

デシル分析

顧客を収益性に基づいてグループ分けし、効率的なリソース配分を行います。収益に基づいて顧客を10グループに分け、最も収益性の高いグループに対してリソースを重点的に配分することで、マーケティングの効果を最大化します。

‍

アクセス分析

ウェブサイト上での行動を追跡し、顧客がどのようにサイトを利用しているかを理解します。例えば、特定のページに多くのユーザーが訪れている場合、そのページを中心に改善施策を行い、CVR（コンバージョン率）を向上させることが可能です。

‍

顧客データを活用したマーケティング成功事例

分析まで完了したなら、あとはマーケティングに活用するのみ！ただ、どのように活用すればいいかイメージがつかない人もいらっしゃると思います。そこで次より顧客データを活用し、成功した事例を3つほど紹介します。

‍

成功事例1：店舗とECサイトの融合

ECサイトと実店舗のデータを統合することで、顧客の購買行動を明確化し、ターゲティングを強化。具体的には、オンラインとオフラインの購買履歴を組み合わせ、頻繁に店舗を利用する顧客に対して特別な割引クーポンを提供しました。結果として、ターゲティング精度が向上し、キャンペーンの反応率が20%向上しました。

‍

成功事例2：顧客ごとにキャンペーン内容を変える

購買データを詳細に分析することで、顧客ごとにニーズに合わせたプロモーションメールやクーポンを送信。その結果、売上が15%アップしました。

‍

成功事例3：MAとの連携

MA（マーケティングオートメーション）を活用し、購入意欲が高い「今すぐ客」を特定し、限定オファーを提供することで購入率が30%向上しました。

‍

顧客データを使った失敗事例

他社の失敗事例を知ることで、それを回避することも重要。ということで、失敗事例も3つほど紹介します。

‍

失敗事例1：ターゲットの選定が不十分

ターゲット層の選定が不十分だったため、広告キャンペーンの費用対効果が低下。具体的には、適切なセグメンテーションが行われなかったことにより、広告のクリック率が予想の50%で着地。予算の無駄が生じました。

‍

失敗事例2：データクレンジングの失敗

データのクレンジングが不完全であったため、誤った顧客情報に基づいて施策を実行。これにより、顧客満足度が低下し、キャンペーンの反応率が10%減少しました。

‍

失敗事例3：MAの設定ミス

MAの設定ミスにより、顧客に過剰なメールが送信され、解除率が20%増加。顧客との関係性が悪化し、ブランドイメージにも悪影響を及ぼしました。

‍

顧客データ管理における課題と対策

顧客データを扱うということは、それだけで様々なリスクを伴うことにもなります。管理に対して、どのような課題があるのか、また、その対策についてチェックしましょう。

‍

データ保管とセキュリティの重要性

顧客データは機密性が高いため、安全に保管することが重要です。例えば、データの暗号化を行うことで、外部からの不正アクセスを防止することができます。また、アクセス制限を設け、特定の権限を持つ者のみがデータにアクセスできるようにすることで、情報漏洩のリスクを減らすことが可能です。

‍

データの一貫性を確保する方法の構築

手動入力が必要な顧客データの場合、データ入力する人や部署の方法がバラバラだと、統制の取れた顧客データとなりません。それを避けるためにも、データ入力時のガイドライン設定や、自動化ツールを用いた重複チェックなどでデータの一貫性を保つことが重要です。

‍

データの共有と管理ツールの活用

顧客データの共有と管理も重要な問題です。一般的には下記ツールを使うことになります。

• CRM（顧客管理システム）：顧客情報の一元管理と、顧客関係の強化に役立ちます。
• MA（マーケティングオートメーション）：マーケティング活動の効率化を図るためのツールです。
• SFA（営業支援システム）：営業活動をサポートし、顧客情報を有効活用することが可能です。
• Excelやクラウド型システム：小規模なビジネスでも利用可能で、簡単に顧客データを管理できます。

‍

顧客データを活用するためのポイントと注意点

顧客データを活用するための注意点を確認しておきましょう。

• プライバシー保護と法的対応：データ保護法（GDPRや個人情報保護法など）に準拠し、顧客のプライバシーを守ることが重要です。
• データ取得における注意点：顧客からの同意を得ること、データ収集の透明性を確保することが必要です。

‍

総括：顧客データを戦略的に活用し、事実に基づくマーケティングを実行しよう

顧客データは、ビジネスの成長を支える重要なリソースです。適切に収集・管理・分析することで、顧客のニーズを的確に把握し、パーソナライズされた体験を提供することが可能です。データに基づく意思決定を行い、マーケティング施策を強化することで、顧客満足度とビジネス成果の向上を目指しましょう。