お問合せよくわかるCRM分析と活用方法~基本から重要ポイントまで徹底解説~既存顧客の維持に注力し、顧客価値を最大化するためには顧客分析が必要不可欠です。ところが、「何を分析したらよいかわからない」「分析結果の活かし方がわからない」というマーケティング担当者からのご相談も弊社では多く寄せられます。そこで本記事では、分析ツールを用いた技術的な分析ノウハウではなく、まずは何のために分析をするのか・どう活かしたいのかと言ったところに主眼を置き、CRMにおける顧客分析の重要性と活用方法についてポイントをまとめています。目次CRMにおける顧客分析とは顧客分析は何のためにするのか?(目的と重要性)施策の効果分析にも顧客軸が有効な理由CRMにおける代表的な顧客分析どんな分析すればよい?4つの分析軸とデータの掛け合わせデータの種類は多いほど良いのか?施策に有効な顧客分析のプロセス1.分析目的、仮説の設定2.分析項目の洗い出し3.分析データの準備・加工4.分析の実行5.分析結果考察時のポイントCRM分析を最大限にするためのポイントCRM/顧客分析アウトソーシングの利用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市場にニーズがあるのか外部環境を見るリサーチと、自社顧客(内部環境)に対して行う顧客分析とがあります。CRM領域における顧客分析とはどのようなものなのでしょうか?CRMにおける顧客分析(CRM分析)とは、CRMの概念である戦略的に自社顧客を維持し続けるためのヒントや現状を探るための分析です。自社顧客を対象に、顧客の属性や購買履歴などのデータから、購入サイクルや離反状況など、自社顧客の購買傾向や特性を把握し、施策に活かしていきます。購買履歴データだけでなく、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。『CRM分析』とは、CRMにおいて行われる様々な分析の総称です。※本記事では、CRMにおける顧客分析=CRM分析を指します。顧客分析は何のためにするのか?(目的と重要性)戦略的に動かす顧客を判別し、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)に注力すれば効果が高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。施策ターゲットを見極め、施策効果を最大限に「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することが多いでしょう。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の特性(顧客の質)と、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効果を最大限にすることができます。CRMにおける代表的な顧客分析CRMにおける代表的な顧客分析の一例を以下に掲げます。代表的な分析をすればよいわけではない!CRM分析で注意すべきポイント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。何を分析すればよいのだろうと考えたときに、"CRMと言えばRFM分析"と言ったように、初心者は分析用語に翻弄されがちです。実際は、「RFM分析」と言った一つの分析だけで足りることはありません。言ってここに記載してある代表的な分析を全て行えばよいかというとそういうものではありません。課題や目的に対し、顧客の何を導き出したいかを整理した上で、それに必要なデータを掛け合わせて分析していくことになります。以下に詳しく解説します。どんな分析すればよい?4つの分析軸とデータの掛け合わせ顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸CRMやマーケティングに必要な分析は、下記に示す4つの軸に分かれると当社では整理しています。CRMは基本的に「顧客軸」で見ますが、顧客の購買行動やチャネルの多様化により、分析結果を具体的に施策に活かすには顧客軸だけでは足らないことも多く、現実的には顧客軸、商品軸、チャネル軸、施策軸、それぞれのデータを掛け合わせて分析します。掛け合わせるべきデータは"何を導き出したいか"からデータの掛け合わせとは、先に示した顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸を掛け合わせることを指します。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。下図のように「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。購買履歴だけでなく、購入チャネルによる利便性も影響しているのか、施策が影響しているかなど、色んな角度からの分析が必要となってきます。上図のように、色んな角度から見るには、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ながら分析することが必要になってくることがわかります。RFM分析と言った一つの分析手法だけでは足らないことがわかります。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。データの種類は多いほど良いのか?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。全てが顧客分析に使えるデータではありません。「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特性を導き出すには、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。施策に有効な顧客分析のプロセス前半ではCRM分析の基本とデータの掛け合わせについて解説してきました。実際に顧客分析を実施する際の手順と重要なポイントを解説します。活かし方がわからない」、弊社で顧客分析サービスをご提供させていただく中でお客様からこのご相談を受けることがあります。ご相談内容を掘り下げてみると、自分たちで顧客分析を実施しているものの、分析結果を見て「うん、そうだよね...それで...」で終わってしまうのが現状としてあり、その多くは、分析目的がきちんと設定されていない場合がほとんどです。分析目的がぼやけると、考察ポイントもぼやけ、結果的に活かし方がわからなくなるのは当然です。『分析目的』とは、この分析から得たいこと、読み取りたいことが何なのか具体的な目的、テーマのことを指します。顧客分析の目的には現状把握と仮説検証の大きく二つの役割があります。何を目的とした分析なのか役割を整理した上で、具体的な目的設定をしながら進めていきます。分析目的を設定するには、事前に自社の状況、課題を整理し、最終課題から目的を設定していきます。課題の洗い出しこれらを整理しておくことで、分析から何を導き出したいのか目的を明確にすることができます。今回実施する分析が現状把握のための分析なのか、仮説検証なのかを明確にします。分析結果からヒントが見えてこないと嘆く要因に、この部分が整理できていないことがありますので予め整理しておくことが重要です。あらゆる項目を一通り洗い出してみることは、まずは一旦顧客の傾向を把握するには十分であり有効です。分析目的やテーマがないと分析結果のどこを見ればよいのかわからなくなります。目的なく「購入頻度」だけを見つめていても「どうすれば顧客が離反しないか?」はわかりません。「顧客が離反しないようにするには?」と言った最終課題に対し、では「どの時点で離反傾向が高いのか」、「リピート顧客と離反顧客との違いを明らかにする」と言ったテーマを設定することで、次にそれにはどんな数値を見るべきか具体的な分析項目を洗い出していくことができます。この例ではその分析項目の一つが「購入頻度」となります。このように、分析結果を具体的に施策に活かすには、最終課題から目的を設定し、設定した目的からブレイクダウンしていきながら分析項目を洗い出していくことがポイントです。するためのデータの準備を行います。本記事では技術的な部分については割愛します。分析ツールを用いて分析処理を実行します。本記事では技術的な部分については割愛します。5.分析結果の考察時のポイント「1%がもたらす影響軸」を持っておく分析結果の考察には、基準値を持っておくことをおすすめします。分析結果から得られた数値に対し、例えば「1%」の変化がどのくらいの影響をもたらすのかは、企業や実施した施策によって異なります。「10%」、「1%」、「0.1%」、「0.01%」、あるいは「1回」など、どのくらいの動きによって何にどのくらいの影響をもたらしているのか自社の基準軸を持っておくことで、変化を具体的に捉えやすくなり、次の分析を有効にし、施策改善サイクルを回していくことがスムーズになります。考察には着眼点の経験が伴いますが、自社や商品・サービスから一旦離れて、一度フラットな状態にして客観的に観察してみると違った側面から顧客の傾向を見ることができます。時には異なる部門や担当者などの第三者の視点を入れてみるのも良いでしょう。CRM分析を最大限にするためのポイント分析・活用・評価サイクルを繰り返すリピート率の向上や、優良顧客の維持、離反率の抑止、顧客ロイヤリティの向上など、CRM効果を最大限にするには、顧客の動きによって売上に与える影響を見る必要があります。現状がわからなければ適切な対策を講じることができず、場合によっては、サービスと思って実施していた施策が顧客離れの要因となっていたということもあり得ます。CRM効果を最大限にするには、顧客の行動を数値化(可視化)し、分析~活用~評価のサイクルを繰り返し行なうことがポイントです。CRM/顧客分析アウトソーシングサービスの利用CRM分析・顧客分析には、主に分析ツールを用いて分析します。昨今では、ECシステムや顧客管理DBに簡易的な分析機能を備えたシステムがありますが、必ずしも企業や部門の用途に応じた分析環境が整備されているわけではありません。どの分析ツールを用いるにしても分析項目や分析結果の考察は担当者が考えなければならないため、ノウハウと多くの負荷がかかります。外部のデータ分析アウトソーシングサービスを利用することは、ご担当者の負荷を軽減するだけでなく、客観的視点を加え、効率的効果的な分析を実現します。今後自社内で分析していく上でも、最初のフォーマットだけ外部に依頼するのも一つの方法です。アドバンリンクの顧客分析サービスをぜひご参考ください。更新日:2023/2/24/公開日:2008/9/29※当Webサイトの記事は、弊社のコンサルティングケースや見解を踏まえて執筆しております。内容の複製及び無断転載はご遠慮ください。非公開情報を含むさらに詳しい資料をご希望の方は、以下フォームよりどうぞお気軽にダウンロードください。