顧客分析とは？

顧客分析の目的とその重要性

顧客分析は、自社の製品やサービスのマーケティングおよび販売を行うターゲット層を把握したいと考える企業にとって、重要なテクノロジーです。顧客分析を実施することで、カスタマーエクスペリエンスを改善し、ブランドの総合的な満足度を高め、運用コストをさらに削減することができます。たとえば、顧客がいつサービスを利用したり店舗で買い物したりするかなどを把握できれば、営業時間やスタッフの配置を計画するのに役立ちます。

顧客獲得コストの削減から不正行為の発生率の低減、そして顧客ロイヤルティの向上まで、顧客分析を上手く活用することで、ビジネスの財務見通しを全面的に改善できます。McKinsey社の調査によると、顧客分析を幅広く利用している企業は、競合他社と比較して収益、売上成長、ROIが向上していることがわかりました。そのレポートでは、「顧客分析が企業の業績に与える影響は大きいにもかかわらず、明らかに過小評価されている」と述べられています。

顧客分析の全体的な目標は、顧客基盤をより明確に把握することですが、この他にも顧客分析を導入する目的には、次のようなものがあります。

• 売上と顧客エンゲージメントを向上させる：顧客分析のごく一般的な使用目的は、データマイニング、顧客への新しいアプローチ方法の開発、Webサイトや店舗での滞在時間やアプリを使う時間の増加、そして収益の拡大へとつなげることです。
• マーケティングキャンペーンの効果を測定する：キャンペーンはお客様に効果的に働いているのか、それともお客様を遠ざけているのか？購買履歴はどうなっているのか？顧客分析を実施すると、このような質問に対していくつかの処方的な答えを導き出し、広告費を正確に把握できるようになります。
• 顧客離れを防止する：顧客は、競合する製品やブランドに乗り換えようとしていませんか？顧客分析を行うと、そういった状況を察知でき、結果として顧客の離反率を下げることができます。
• 新機能や新製品の開発に関する情報を得る：顧客分析により、顧客が望んでいるもののまだ提供できていない機能や新製品に関する適切なデータポイントを獲得できます。
• 顧客の価値とカスタマージャーニーを理解する：顧客分析を実施すると、新規顧客にはどれくらいの価値があるのか、新規顧客の獲得にいくら費やすべきか、顧客維持率を高めるためには何が必要なのか、といった質問への答えを導き出せます。
• 顧客基盤を効果的にセグメント化する：これにより、ターゲットマーケティングが向上し、コストを全体的に削減できます。
• 不正行為を検出する：顧客分析で重要性が増している副次的な目標に、不正な取引パターンを明らかにすることが挙げられます。

顧客分析の種類

顧客分析には、主に4つの種類があります。

• 記述的分析：さまざまなペルソナを作成するために使用されるこのデータには、デモグラフィック、および企業や市場に対する顧客の好みについての情報が含まれます。B2Bのお客様の場合、ファーモグラフィックデータが対象になることもあります。
• 行動分析：このデータには、顧客が製品を使用する方法、オンラインまたはオフラインのどちらで買い物をするか、使用するデバイス(コンピューターや携帯電話など)、買い物が集中する曜日や時間帯などが含まれます。
• 交流分析：主にオンライン分析に関連し、Webサイトでのクリックの追跡データなど、企業のページにアクセスしたユーザーがたどった経路情報を取得します。また、オフラインでも使用でき、小売店で買い物客が移動した経路を把握できます。
• 態度分析：予測分析を使用すると、上記の分析から、顧客がどのような人物で、自社とどのように関わっているかを知ることができますが、態度データでは、顧客がどのように感じているかがわかります。フォーカスグループ、レビュー、アンケートなどがこの情報の一般的な情報源であり、全体的な顧客の感情とそれがどのように変化しているかを定量化できます。

これら4種類の分析を連携させることで、個々の顧客や顧客基盤の全体像を把握することが可能です。

顧客分析の実行方法

一般に、顧客分析は企業のデータ収集を中心に構築されています。完全なデジタル企業(クラウドベースのビジネスやモバイルアプリのパブリッシャーなど)は、実店舗の食料品店よりもこうしたデータを簡単に生成できます。

顧客分析は、その目的や対象が大きく異なるため、実施方法にもさまざまな違いがあります。多くの場合、Webサイトの訪問者やアプリのユーザーに関する基本的なデモグラフィックと位置情報を取得できるテクノロジーを使用して、自動的にデータを収集することから始まります。次に、ユーザーがWebサイト内を移動する際に、ユーザーがたどった経路、ページ滞在時間、ショッピングカートを放棄したかどうかなどをログに記録します。このようなきめ細かい行動データを活用すると、顧客がWebサイト上で直面した問題点、技術的な非互換性、プログラミングのバグを特定できます。

顧客データを取得する別の方法として、ユーザーが企業に対して抱いている関心や不満について、直接調査することもできます。また、メール、ソーシャルメディアへの投稿、サードパーティ製品レビューなどを通じて、顧客が自ら積極的にデータを企業に提供する場合もあります。

一定量のデータが収集された後、これらの情報の一部または全部を組み合わせることで、顧客一人ひとりについての非常に詳細な情報を生成できるだけでなく、ビジネス全体の顧客についても幅広く把握することができます。

顧客分析のトレンド

顧客分析はかなり成熟した市場ではありますが、さまざまなトレンドの影響を受けます。意識すべき主なトレンドをいくつかご紹介します。

• 顧客データの活用方法に影響を及ぼすプライバシールール：2018年にFacebook社とCambridge Analytica社がFacebookユーザーのデータを不正利用していたことが発覚し、企業が所有するユーザー情報のリスクに対する社会の意識が一気に高まりました。この不祥事により、両社には多額の罰金や罰則が科され、不信感が浮き彫りになっただけでなく、消費者データの取得、管理、破棄の方法に対する規制当局の監視が強化されました。今日、顧客分析に取り組もうとする企業は、より良いサービスを提供しようとしている顧客を離さないようにしながら、世界各地に存在する数々の規制コンプライアンスルールに慎重に対応する必要があります。
• 爆発的に増加する顧客データ：今や、携帯電話を持っていない顧客はいないでしょう。同様に、多くの人がネットワークに接続されたデバイスを使ったり、リアルタイムで生体情報を取得できるスマートウォッチを身に着けたりしています。こうしたデバイスはすべて、さまざまな可能性を秘めたデータソースであり、ユーザーの許可を得てデータマイニングを行えば、ターゲティング広告、付加価値サービス、製品提案に役立てることができます。モノのインターネット(IoT)などのテクノロジーの登場によって顧客データの量が増えるにつれて、賢明な企業はデータに基づくインサイトを導出し、こうした大量の情報を活用するための新たな方法を編み出しています。
• 顧客と企業をつなぐ多種多様なタッチポイント：たとえば、従来の銀行の顧客は、窓口、ATMなどの自動機器、Web、電話、モバイルアプリなどでやり取りすることが少なくありません。企業は、これらの各タッチポイントを調整し、1つのビューにまとめて包括的に顧客を管理できるようにする必要があります。また、こういったすべてのタッチポイントで提供されるサービスが顧客の期待に添うものでなければなりません。

顧客分析のユースケース

顧客分析の進め方は企業ごとに異なりますが、顧客分析で答えを導き出せる、ごく一般的な質問をいくつかご紹介します。

• 顧客満足度はどの程度か？顧客分析を行う基本的な目的の1つが、顧客満足度の測定です。
• 顧客生涯価値はどのくらいか？特定の顧客がビジネスの売上高と純利益にどれだけ貢献しているかを理解することは、マーケティングや新規顧客開拓にかかるコストを概算するのに役立ちます。
• 顧客ロイヤルティはどの程度か？顧客が競合他社に乗り換える可能性はどのくらいか？また、そのきっかけは何で、どうすれば、阻止できるのか？
• 営業活動はどの程度効果的か？どのような販売チャネルが顧客に支持されていて、それは時間とともにどのように変化しているか？どうすれば全体的な販売レベルを向上させることができるか？
• 自社に関してソーシャルメディアで表されている感情は？顧客のアクティビティがサードパーティのソーシャルメディアサイトで活発になっており、正規の顧客分析プログラムなしでは分析することが困難です。
• 自社のWebサイトやアプリは機能しているか？顧客分析によって、運用における技術的な問題点や、ユーザーエクスペリエンスを妨げている問題点を明らかにできます。
• 顧客はショッピングカートを放棄していないか？放棄している場合、どこで、なぜ発生したのか？
• カスタマーサポートが適切に機能しているか？顧客分析は、サポート担当者が期待どおりに対応しているかどうか、サポートレベルがどのように変化しているかを判断するのに役立ちます。多くの企業では、時間の経過とともにサポートの必要性を減らしながら、サポートレベルを向上させる目標を設定します。
• アップセルの機会はあるか？顧客収益を増やす最も有益な方法は多くの場合、新規顧客を獲得するよりも、既存顧客に対してより多く販売することです。

顧客分析の導入方法

ほとんどの組織は、計画的かどうかにかかわらず、何らかの形で顧客分析を導入しています。Google Analyticsのような無料ツールを通じてこのテクノロジーをよく理解できたら、次は顧客分析プログラムを正式に導入するステップに進みましょう。

ここで通常、顧客分析プラットフォームを選定し、組織が求める主要な機能や統合機能を備えた機械学習や予測モデリングをビジネスに合わせて活用します。ほとんどの組織では、専任のプロダクトマネージャーやデータサイエンティストが主に、分析の実行や結果の解釈を行います。チームメンバーは、取得すべき重要なデータセット、A/Bテストの設計方法、注力すべき販売チャネルなど、戦略的な課題を明らかにする作業をサポートします(今日の市場では、モバイル、オンライン、実店舗、その他の消費者とのタッチポイントをまとめて考慮するオムニチャネルアプローチが一般的です)。顧客分析マネージャーは、新製品や新サービスに対して顧客がどのように反応する可能性があるかについて積極的な予測を行うほか、アンケートの作成、フォーカスグループの指揮、他の顧客との交流、実用的なインサイトを提供する役割も担っています。

顧客分析ソリューション

多くの企業が知らず知らずのうちに、何らかの形で顧客分析をすでに使用しています。Google Analyticsなどの無料の既製ツールは非常に人気があり、顧客セグメントやWebサイトでの顧客の行動に関する基本的な情報が得られます。基本的なツールは無料であるため、少なくともWebに関連する顧客分析ツールを試してみたい組織にとっては、リスクがなく取り掛かりやすいものといえるでしょう。また、顧客データを使用する別のソースには、CRMツールも挙げられます。

顧客分析に関しては、多くの単体製品がありますが、市場は比較的細分化されています。機能セットが大きく異なることがあるため、すべてのツールを直接比較できるわけではありませんが、広く使用され、非常に評価の高い顧客分析ツールをいくつかご紹介します。

• Adobe Analytics：Webベースのカスタマージャーニーを分析するための、幅広いBIツールです。
• Glassbox：個々のWebやモバイルアプリのセッション中の行動を分析するように設計されたプラットフォームです。
• Kissmetrics：SaaSとeコマースのオペレーションを追跡するための個別の製品を備えたWeb分析プラットフォームです。
• Mixpanel：自己記述型の製品分析ツールで、連携機能が数多く用意されており、サードパーティ製アドオンを使って機能を強化できます。
• Contentsquare：この顧客分析ツールで、ユーザーが特定の行動をとる理由を明らかにできます。

顧客志向という考え方に異論を唱える人はほとんどいないでしょう。したがって、ビジネスを運営する際に、顧客生涯価値について出来る限りのことを理解する必要があるのも当然のことといえます。ヘンリー・フォード氏が言った「T型フォードを買う人はどの色でも好きに選べる。“それが黒色である限りは”」のような時代はとうに過ぎ去りました。今日の顧客は、パーソナライズされた高品質のサービスや製品を求めており、企業がそういった要求を満たしていない場合は、かつてないほど簡単に競合他社に乗り換えます。画一的なソリューションが、今日効果を発揮することはほとんどありません。賢明な組織は、市場で成功するために、顧客分析を使用して顧客の好みや要望を的確に理解し、それらのインサイトをもとに、顧客のニーズを満たすカスタマイズされたソリューションを開発しています。