顧客管理システムを利用したデータ分析とは？分析を行う目的から具体的な分析手法まで一挙に解説！

顧客管理システムを利用したデータ分析とは何か知りたい
顧客管理システムで分析を行う目的を知りたい
顧客管理システムで行う具体的な分析手法を知りたい

現在は、顧客が自身で商品の情報やサービスの情報を取得して、購入可否を決めるようになりました。顧客のニーズが多様化しているからこそ、企業は顧客の深い理解が求められています。そのため、企業側でどのようにロイヤルティの高い顧客にすべく動けば良いか悩んでいる場合も多いのではないでしょうか。

今回は、顧客を深く理解しニーズを汲み取るために必要な顧客管理システムを利用したデータ分析について解説していきます。これから、顧客管理システムを使用して分析を始めようとしている方にも、わかりやすい内容になっていますので、是非ご参考にしてみてください。

 

 

顧客管理システムを利用した分析とは？

顧客管理システムを利用した分析とは、自社の顧客の属性（性年代など）や購入履歴などから、どのような顧客なのか理解を深める分析のことです。

顧客管理システムであるCRMを使用すれば、名前・住所・年代の他に、今までの購買履歴や自社への問合せ履歴なども確認することができます。この顧客管理システムを利用した分析によって、LTV（顧客生涯価値）の最大化を目指し、既存顧客への良好な関係構築をするためのマーケティング施策を検討することも可能でしょう。

また、自社の顧客層を深く理解することで、既存顧客のニーズをとらえ、競合他社との差別化を図ることもできるようになるでしょう。

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顧客管理システムで分析を行う3つの目的

ここでは、顧客管理システムで分析を行う3つの目的について解説します。

• 顧客を理解し、顧客との関係性を強化するため
• LTV最大化のため
• マーケティング施策の効果向上のため

それでは、1つずつ解説します。

 

顧客を理解し、顧客との関係性を強化するため

分析を行う目的の1つ目は、顧客を理解し、顧客との関係性を強化するためです。顧客管理システムであるCRMを活用した分析を行うことで、顧客の行動やニーズをより深く理解することができます。そのため、顧客に対する適切なアプローチを図ることができるため、顧客との関係強化につながります。

顧客に自社商品への愛着を持ってもらうようなマーケティング施策を打つことで、関係性を強化していきましょう。

LTV最大化のため

分析を行う目的の2つ目は、LTV最大化のためです。LTVとは「Life Time Value」の略で、顧客生涯価値のことを意味し、取引を始めてから終了するまでに顧客が企業に支払う利益のことです。LTV最大化のためには、顧客の行動やニーズを深く理解し、適切なマーケティング施策を打つ必要があります。そのため、顧客管理システムであるCRMを使用した分析は重要になってきます。

マーケティング施策の効果向上のため

分析を行う目的の3つ目は、マーケティング施策の効果向上のためです。勘や経験に頼ったマーケティング施策を実施しても、顧客のニーズをとらえることができない場合があります。そのため、顧客管理システムを使用して、顧客の分析をする必要があります。具体的には、顧客の購買履歴に基づくクーポン配布、アフターフォローによりロイヤルティの高い顧客に育てることができるでしょう。

 

顧客管理システムを利用した具体的な9つの分析手法

ここでは、顧客管理システムを利用した具体的な9つの分析手法について解説します。

• RFM分析
• デシル分析
• CTB分析
• CPM分析
• セグメンテーション分析
• クラスター分析
• LTV分析
• 行動トレンド分析
• 売上分析

それでは、1つずつ解説します。

 

RFM分析

分析手法の1つ目は、RFM分析です。RFM分析は、「Recency （最近の購入日）」、「Frequency （利用頻度）」、「Monetary （金額の大きさ）」の3つの指標で、顧客をランク付けし、購買行動を確認できる分析手法です。

優良顧客を把握し、自社の売上貢献度合いの高い顧客に対して優先的にアプローチをすることで効率の良い営業活動が可能です。また、優良顧客ではない層に対しても重点的に対応策を検討することができます。

 

デシル分析

分析手法の2つ目は、デシル分析です。デシルは、ラテン語で10分の1を意味します。購入金額の多寡に応じて、顧客を10等分し、各ランクごとの商品購入比率や売上高構成比を算出し、優良顧客を把握することが可能です。

10グループの顧客層に応じた効率の良いアプローチを検討することができる分析手法です。

 

CTB分析

分析手法の3つ目は、CTB分析です。CTB分析は、Category（カテゴリー）、Taste（テイスト）、Brand（ブランド）の3つの指標で顧客を分析する手法です。

指標	内容
Category（カテゴリー）	大分類（電化製品・アパレルなど）、小分類（エアコン、ジーパンなど）に分けて顧客の大まかな好みを知る
Taste（テイスト）	色、デザイン、サイズなど何が好みかを知る
Brand（ブランド）	メーカー、ブランド、キャラクターで何が好きかを知る

 

この3つの指標で顧客を分類し、趣味嗜好の傾向を知ることができます。顧客の趣味嗜好が把握できれば、どのような商品が好まれるのか予想が立てられるため、商品開発や購買予測・在庫管理などに役立てることが可能です。

 

CPM分析

分析手法の4つ目は、CPM分析です。CPMは、「Customer Portfolio Management（カスタマーポートフォリオマネジメント）」の略です。「購入回数」「購入金額」「最終購入日からの経過日数」の指標で10グループに分けて、既存顧客の購入状況を分析する手法です。

各グループの顧客の状態に応じた顧客育成を行っていく分析手法で、初回購入で終わってしまった顧客に対してはコミュニケーションの回数を増やすなどして優良顧客への育成を行います。

 

セグメンテーション分析

分析手法の5つ目は、セグメンテーション分析です。セグメンテーション分析は、性別、年代、職業、住所、趣味嗜好などでグループ分けをし、どの顧客が何を購入しているのか傾向を把握することができる分析手法です。優先的にアプローチすべき優良顧客が把握しやすいのが特徴です。

 

クラスター分析

分析手法の6つ目は、クラスター分析です。クラスター分析は、異なる性質のものから共通項を見出し、グループ分けする分析手法です。大量のデータから傾向をつかみたいときに使用されることが多く、顧客のニーズをつかみたいときに使用してみるのも良いでしょう。

 

LTV分析

分析手法の7つ目は、LTV分析です。LTVは、「Life Time Value」の略で、顧客生涯価値のことを意味します。生涯どれだけ利益をもたらしてくれるのかがLTV分析の指標になります。購入単価・購入回数・購入期間がそれぞれ高く、長ければLTVの指標は高くなります。LTVの指標が高い優良顧客を分析することで、優良顧客のニーズに沿ったアプローチが可能になります。

 

行動トレンド分析

分析手法の8つ目は、行動トレンド分析です。行動トレンド分析は、特定のシーズンで購買行動をしている顧客の特徴や共通点を分析する手法です。「日曜日に商品を購入することが多い顧客は40代男性・港区に住んでいる人」「GW時期に商品購入をする人の職業の傾向は、医師や弁護士が多い」などの分析結果がわかれば、最適なタイミングで適切なアプローチが可能です。

 

売上分析

分析手法の9つ目は、売上分析です。商品ごとの売上や自社・営業担当者ごとの売上を分析する手法です。売上が伸び悩んでいる場合は、各月の売上を比較し、季節の影響がないか確認するのも有用な手段です。また、実績のある営業担当者と比較してみて、売上が伸びるパターンを見つけることもできるかもしれません。

 

顧客管理システムで分析を行う際のポイント

ここでは、顧客管理システムで分析を行う際のポイントについて解説します。

• 分析を行う目的を明確にする
• BIツールなどのシステム間の連携を検討する

それでは、1つずつ解説します。

 

分析を行う目的を明確にする

1つ目のポイントは、分析を行う目的を明確にすることです。分析を行う目的が明確であれば、求める結果や分析すべき項目がはっきりとするため、適切な分析手法を選ぶことも可能になります。たとえば、月ごとの売上の変動が激しい場合は、行動トレンド分析によって何か発見があるかもしれません。また、CRMシステムを導入する場合も、分析を行う目的が明確になっていれば余計なコストを省くことができるでしょう。

 

BIツールなどのシステム間の連携を検討する

2つ目のポイントは、BIツールなどのシステム間の連携を検討することです。顧客管理システムであるCRMを導入すれば、すべての分析ができるわけではありません。

社内の散財しているデータを集約して分析する必要も出てくるため、顧客管理システムだけではなく、BIツールなどのシステム間の連携を検討していくと、より精度の高い顧客データの分析が可能になります。

そのため、必要に応じてBIツールの検討をするのも良いでしょう。

 

まとめ

ここまで、顧客管理システムを利用したデータ分析の概要・目的・具体的な分析手法・分析を行う際のポイントについて解説してきました。顧客の理解を深め、ニーズを把握するためには、顧客管理システムを利用したデータ分析は欠かせないものです。また、顧客のデータ分析の手法は、複数あるため目的に応じて使い分けられるようにしておくことが必要です。

効果的に分析をするためにも、まずは分析の目的を整理した上で、導入すべきCRMやBIツールの検討をしてみてください。顧客管理システムによるデータ分析を有効活用して、顧客との関係を強化していきましょう。