顧客分析を始める前に知っておきたい7項目とは?

 2017.04.28  BizApp チャンネル編集部

初めて顧客分析を行う企業ではそうそう上手くいくことはなく、四苦八苦しながら分析精度を上げていくことで初めて経営戦略やマーケティングへと活かしていくことができます。大切なのは、顧客分析を始めてからものにするまでのスパンをいかに短縮化し、実用的な情報を引き出していくことです。

そのためにも、今回は顧客分析を始める前に知っておきたい7つの項目について紹介していきます。

顧客分析の目的を明確にする

あらゆるハウツー記事ではまず「目的を明確にする」というポイントから始まります。システム導入、ビッグデータ活用、ダイエット、etc…。それほどに目的とは物事を達成する上で重要であり、顧客分析においても例外ではありません。

では顧客分析における目的とは何でしょう?これは企業が何を成したいかにもよりますが、ほとんどが売上げの拡大、新規顧客の獲得、既存顧客のリテンション、見込み客から優良顧客への育成、顧客獲得単価の削減などではないでしょうか。

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こうした顧客分析の目的が違えば、取り扱うデータや分析手法も違ってきます。つまり目的が明確でなければ、そもそも正しい顧客分析ができないのです。

一番危険なのは「なんとなく」で始めてしまうこと。とりあえず顧客分析すれば何か見えてくるだろう、では何も見えてきません。

現状課題のうち優先的に解決すべきことは何か?を考え、顧客分析の目的をしっかりと明確化しましょう。

ターゲットとする顧客像を明確にする

もう一つ、明確にしておきたいのが顧客分析をする上でターゲットとする顧客像です。漠然とターゲットをイメージしている段階では、顧客分析の有効に活用することはできません。

極端な話若年層をターゲットとするか、中年層をターゲットとするかで取り扱うべきデータや、分析結果の活用方法が異なってきます。つまり目的同様にターゲットとする顧客像が明確ではないと正しく顧客分析を行うことができないのです。

また、顧客像はできるだけ細かく絞られていて、かつ複数持っているのがベストです。マーケティングによく用いられているペルソナを活用すると良いでしょう。

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データ分析の基盤を作る

基本中の基本ではありますが、データ分析を行うための基盤は必須です。ではどういった方法でこの基盤を作っていくか?

基幹システムに関するお役立ち資料

通常はデータベースサーバに業務システムからのデータを取り込み、それをビジネスインテリジェンスなどのソリューションで分析可能な基盤を作っていきます。しかしこうした環境では導入コストはもちろん運用管理業務も大きな負担となるので、なかなか難しいのが実情です。

そこでおすすめしたいのがクラウドERPソリューションでデータ分析基盤を作るという方法です。クラウドERPソリューションとは販売管理システムや顧客管理システムといった基幹系業務システムを複数提供し、かつ各システムで連携が取れている環境を一括で導入できます。

クラウドERP/CRMMicrosoft Dynamics 365」も業務システム環境と分析やレポーティング機能を一括で導入することができます。

各システムから生成されるデータはマスターとして管理され、こちらで加工せずともすぐにデータ分析として活用可能です。ビジネスインテリジェンスを包括している製品なら尚いいでしょう。

また、クラウドサービスとして提供されているので導入コストを抑えつつ、運用管理業務も無くすことができます。最近ではデータ分析基盤を作るために中小企業でも採用されているソリューションです。

データの特性について理解する

顧客分析を行う上でデータの特性について理解することは非常に重要です。実はデータを正面から捉え過ぎて、失敗するケースが少なくありません。

例えば“平均値には罠”があるということをご存知でしょうか?

身長175cmの男性4名と身長190cmの男性1名が集まったAグループの平均値は178cm。一方、身長185cmの男性4名と身長160cmの男性1名が集まったBグループの平均値は180cmです。どちらも平均値はほとんど同じですが、内訳についてはかなり違ってきます。

これはあくまでも例ですが、このように平均値が同じだからといったAグループとBグループを同じセグメントにしてしまっては、パーソナライズされたマーケティングを展開していくことはできません。

このように、データにはそれぞれ特性というものがあります。また、データは時に嘘をつきます。「データは嘘を付かない」とはよく耳にする言葉ですが、これを鵜呑みにしては正しい顧客分析はできなのです。

分析するデータにアタリを付ける

ビッグデータが注目され始めてから、一企業が取り扱うデータ量がここ数年で増大しています。膨大なデータを分析することはこれまで発見できなかった有用な知見を導き出すことに一役かっている反面、分析が複雑化してしまっているというデメリットもあるでしょう。

手元にあるデータの端から端まで分析していては、スピーディなマーケティングを展開することができないので、結局は従来と何ら変わりない環境のままなのです。加えてデータとは生モノのように鮮度が大切なので、リアルタイムかつ迅速に分析していく必要があります。

従って顧客分析ではデータにアタリを付けなければなりません。つまり、膨大なデータ群の中から特定のデータを選び分析を行うのです。

こうしたデータ分析のためのアタリを正確に付けるために、項目1の「目的の目的化」や項目2の「顧客像の明確化」が重要になってくるのです。

分析するだけでなくマーケティングに活かす

顧客分析に失敗するケースが意外と多いのが、分析をするだけでマーケティングに生かし切れていないというケースです。これは十分なマーケティングスキルが身に付いていないという問題もありますが、分析の目的が明確になっていないということにも起因しています。

当然のことですが顧客分析とはマーケティングや経営戦略に活かしてこそ始めて効果を発揮します。

そのためにもマーケティングスキルを磨くことはもちろん、目的の明確化を忘れないでください。

とにかく顧客分析に慣れる

最後の項目はとにかく顧客分析を行い、いち早く慣れることです。よくサンプルデータでいくつかの分析手法を試し、なかなか実践に踏み込めないというケースがあります。

しかし分析環境が整っていて既にデータが手元にあるのならば、どんどん実践的な顧客分析を行ってください。なぜなら、顧客分析において最低限のマーケティングスキルは確かに大切ですが、実践経験を経て分析結果をどのようにマーケティングへ活かしていくかという感覚を掴むことの方が大切だからです。

「実践に勝る経験なし」とはどんな分野でも言えることであり、顧客分析でも例外ではありまんこういった点を踏まえると、顧客分析を初めて取り入れる企業ではある程度失敗に寛容でなくてはらないでしょう。

特に分析担当社が初心者の場合はいきなりハードルが高いと潰れてしまう可能性があります。

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まとめ

いかがでしょうか?これから顧客分析を取り入れる企業では、今回紹介した7つの項目を押さえ、スモールスタートで分析を初めていただければと思います。

データサイエンティストが注目されている時代でもありますので、顧客分析は派手なイメージを持たれがちですが実際は地味な作業の連続です。

しかし、正しく分析しマーケティングや経営戦略に活かすことができれば、効率的に売上拡大や新規顧客獲得などの目的を達成することができるでしょう。

目標達成を加速する営業部門の改革

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