CRMシステムによる顧客分析の仕方

 2017.04.10  BizApp チャンネル編集部

顧客を深く理解することは、今や多くの企業が率先して取り組むべき課題として浮上しています。

良質な商品やサービスを提供することは大前提であり、その上で様々な付加価値を提供することが収益性を拡大していくための条件になります。

顧客との関係性を管理するために導入されるCRMシステムですが、これが顧客を理解するために欠かせないシステムであることはご存知でしょう。

ではCRMシステムで実際にどのようにして顧客分析を行えばいいのか?今回はこの点について解説していきたいと思います。

CRMシステムで顧客分析を行うには?

CRMシステムで顧客分析を行うためには、まず分析機能を備えた(あるいは分析ツールと連携できる)製品を選ぶことが大切です。CRMシステムに蓄積されたデータをエクスポートし、Excelなどで分析することも可能ですが、やはり分析機能が初めから備わっている方が早いのは事実です。

また、Excelでの顧客分析はある程度の分析スキルが必要なため、システムに頼る方がいいケースも多いのです。

もう一つ重要なことは、システムの分析機能を使用するとしても、一定の分析知識を身に付けておく必要があります。そこで次項では顧客分析の具体的な手法について解説しましょう。

顧客を理解するための分析手法

デシル分析

ビジネスの基本は収益性の高い部分により多くの投資を行うことであり、顧客志向ビジネスにおいても同様のことが言えます。パレートの法則によると、顧客全体の2割が売り上げの80%を作っていることになり、この2割に投資することがまず重要です。

デシル分析とは顧客全体の順位を付けることで、顧客ごとの売り上げ貢献度を把握するための分析です。

デシル分析の方法

売上貢献度の高い順で顧客を並べる

顧客全体をグループ1~グループ2まで上位順に分類する

基幹システムに関するお役立ち資料

各グループの合計金額を算出する

総売上に対して各グループの貢献比率を算出する

上位グループから累積で取引金額比率を算出する

この方法でデシル分析を行うと、下図のような表が完成します。

 

取引金額合計

取引金額比率

累積取引金額比率

グループ1

1,000万円

37%

37%

グループ2

700万円

25%

62%

グループ3

500万円

17%

79%

グループ4

300万円

10%

89%

グループ5

150万円

5%

94%

グループ6

100万円

3%

97%

グループ7

50万円

1.1%

98.1%

グループ8

25万円

0.9%

99%

グループ9

15万円

0.6%

99.6%

グループ10

10万円

0.4%

100%

合計

2,850万円

100%

デシル分析を利用することで、このようにどの顧客がどれほど売り上げに貢献しているのかを把握することが可能なのです。上図によると、顧客全体の約4割が売上の80%に貢献していることになり、法則に沿った結果とは異なる知見を見出すこともできます。

RFM分析

RFM分析は主にBtoCの領域で取り入れられている顧客分析であり、顧客のリピート率や購買意欲などを探るために便利な分析です。

基本としては「Recency(リーセンシー)」「Frequency(フリクエンシー)」「Monetary(マネタリー)」の3つの要素で顧客を分析し、順番に「直近購買日」「購入頻度」「購入金額」という意味を持ちます。

つまり、それぞれの要素でスコアリングすることで、優良な顧客なのかそうでないのか、あるいは今後アプローチすべき顧客を把握することができます。

顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションは顧客分析以外の分野でも活用されているので、ご存知の方は多いかと思います。簡単に言うと様々な情報ごとに顧客をグルーピングすることで、カスタマイゼーションされたマーケティングを展開したり、率先してセールスに取り組むべき顧客を判断したりします。

顧客セグメンテーションで重要なのは多様な切り口からグルーピングを行うことです。例えばカーナビをより多く販売したい場合、「30代以上のファミリー層でカーナビを購入しそうなグループ」をセグメントするのではなく、「前回のカーナビ購入から4~5年が経過し

新たに購入しようと考えているグループ」とセグメントした方が、恐らくカーナビは売れます。

つまり、自社商品やサービスを適切なターゲットに届けることが、顧客セグメンテーションの本質だと言えるでしょう。

行動トレンド分析

シーズンものの商品を扱う企業では行動トレンド分析が基本です。行動トレンド分析とは、性別や年代別にシーズンごとの売れ筋を明確にすることで、各シーズンに売れる商品やサービスを把握します。

また同時に、死に筋商品も把握できるため「売るべきものと売らないべきもの」を把握することが可能なのです。

CTB分析

最後にCTB分析とは「Category(カテゴリ)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つの要素で顧客をグルーピングし、今後の購買行動を予測します。

上記3つの要素で顧客をグルーピングすれば、高い精度で今後売れる商品やサービスを把握することができるので、将来を見据えたマーケティング展開が可能となります。しかし、CTB分析を行うにはデータ量が重要であり、それを独自に集めることは困難です。

このためCRMシステムが必要となり、蓄積された顧客情報での分析が必要です。

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Microsoft Dynamics 365の顧客分析

ここでMicrosoftが提供するCRMシステムとERPを統合したMicrosoft Dynamics 365と顧客分析について紹介します。

Microsoft Dynamics 365で提供される「カスタマーインサイト」は、システム上に蓄積された情報をもとに、様々な顧客分析を行うための機能です。分析システムには同社が提供するビッグデータ解析ツールであるPpwer BIが用いられ、さらにはインテリジェンスシステムも提供することで、分析からその後のマーケティングまで自動化することができます。

Microsoftが以前行ったデモでは、上下水道サービスを提供する会社で蓄積されたデータをもとに、トラブル発生予測と対処迅速化のためのインターフェースを自動生成している場面を紹介しています。Dynamics 365と機械学習のCortana Intelligence Suiteも連係させるものでした。

このようにCRMシステムも単純な顧客管理ができるというものから、強力なBIツールとの連携や人工知能などを取り入れたより戦略的なソフトウェアへと進化しています。

また、Microsoft Dynamics 365はクラウドベースで提供されているため、導入コストを抑えつつ運用負担までも軽くしてくれます。IT技術者や分析専門家がいなくとも活用できるシステムなので、中小企業にとってもメリットの多いシステムなのです。

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まとめ

いかがでしょうか?顧客分析はやはり、様々な切り口から顧客のメリットや心情を理解し、適切な商品やサービスを届けることが大切です。そのためも、やはりCRMシステムの存在が欠かせません。

今後顧客分析に取り組み、顧客志向ビジネスを実現させたいのであれば、CRMシステムの導入を検討し、蓄積した情報であらゆる分析手法と用いていくことをおすすめします。

CRMの利用実態と課題

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