顧客データ分析とは？データ分析に用いられるデータの種類・分析方法などを詳しく解説！ -

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企業の成長を目指すうえで、顧客体験（UX）の最適化と正確な顧客理解は欠かせない要素です。しかし、単なる勘や経験に頼るだけでは、市場の変化に追いつくことは難しく、誤ったマーケティング施策に陥るリスクもあります。

顧客データ分析の重要性は、こうした背景の中で一層際立っています。顧客の属性データや購買履歴などの具体的なファクトを基にした分析は、マーケティングの意思決定を支え、事業成長の原動力となります。

そこで今回は、顧客データ分析の基本、代表的な分析手法（セグメンテーション分析、バスケット分析、RFM分析、デシル分析）と分析したデータの管理方法についても紹介します。ぜひ、この記事を通じて、顧客データから有効な知見を手に入れ、マーケティングに役立てていきましょう。

顧客データ分析とは？

顧客データ分析とは、自社の保有する顧客情報、例えば属性情報や購買履歴などを分析することです。この分析により、企業は顧客のニーズや行動パターンを正確に把握することができます。これによって、顧客に合わせたマーケティング戦略を策定し、顧客満足度を高めることが可能となります。

顧客データを用いて、よりパーソナライズされたサービスを提供することで、顧客との関係を深め、ビジネスの成功につなげるのが目的です。

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顧客データ分析に用いられる2種類のデータ

ここでは、顧客データ分析に用いられる2種類のデータについて解説します。

• • 定量データ
    
  • 定性データ

それでは、1つずつ解説します。

定量データ

顧客データ分析に用いられるデータの1つ目は、定量データです。

定量データとは、数値で表される客観的な情報のことを指します。具体的には、年齢、収入、温度、距離など、数値化可能なデータがこれに該当します。このデータは統計的な分析や比較が容易で、トレンドの把握や予測分析など、多様な分野で活用されます。

例えば、市場調査や科学研究、経済分析などにおいて、定量データは重要な役割を果たします。客観的かつ具体的な数値に基づいた分析により、より正確で信頼性の高い結論に至ることができるため、定量データは多くの分野で重宝されています。

関連記事：顧客データとは？ - 収集・分析・活用方法や活用事例までまとめて解説

定性データ

顧客データ分析に用いられるデータの2つ目は、定性データです。

定性データとは、数値化しにくい、質的な情報を指します。感想、意見、感情など、言葉やテキストで表されるデータが該当します。これは、人々の思考や感じ方、経験などを理解するのに役立ちます。

インタビューやアンケートの自由記述、観察記録が定性データの一般的な収集方法です。この定性データは、顧客の心理や感情、ニーズの深い理解に寄与します。一方、主観的見解が影響するため解析には注意が必要です。

また、定性データと定量データはどちらかに優劣があるわけではなく、相補的に組み合わせて顧客分析を行うことが重要です。これにより、より深い顧客理解が可能となります。

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顧客データ分析に必要なデータの収集方法

ここでは、顧客データ分析に必要なデータの収集方法について解説します。

• • 定量データの収集方法
    
  • 定性データの収集方法

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：CRMのデータを活用するには？メリットや手順・活用方法も解説

定量データの収集方法

顧客データ分析に必要なデータの収集方法の1つ目は、定量データの収集方法です。

定量データの収集方法には、会員登録の促進、アンケート実施、過去の注文・受注履歴の分析、およびWebサイトのアクセスログ分析などがあります。これらの手法を用いることで、顧客の具体的な数値情報を得ることができます。

会員登録では、顧客の基本情報が収集され、アンケートにより特定の質問に対する数値的な反応が得られます。注文や受注履歴からは、顧客の購買傾向や頻度が分かり、Webサイトのアクセスログを分析することで、顧客のオンライン行動パターンを把握できます。これらのデータは、顧客理解を深め、効果的なマーケティング戦略を策定するために重要です。

定性データの収集方法

顧客データ分析に必要なデータの収集方法の2つ目は、定性データの収集方法です。

定性データの収集方法には、顧客の声を集めるためのアンケート実施、SNSでのアカウント運用による意見やコメントの収集、カスタマーセンターや自社サイトへの問い合わせ内容の分析などがあります。

これらの方法を通じて、顧客の感想や意見、体験を深く把握することができます。特に、SNSや問い合わせはリアルタイムでのフィードバックが可能であり、顧客の生の声をとらえることができます。

これらの定性データの分析により、数値では捉えられない自社製品やサービスへの深い理解、本質的な評価を得ることが可能となります。これにより、顧客のニーズに合ったサービス改善や製品開発に役立てることができます。

関連記事：「データの代表的な収集方法を解説！どのようなデータを収集・管理してどう活用すればいい？ 」

顧客データ分析の主要な分析手法

ここでは、顧客データ分析の主要な分析手法について解説します。

• • セグメンテーション分析
    
  • バスケット分析
    
  • RFM分析
    
  • デシル分析

それでは、1つずつ解説します。

セグメンテーション分析

顧客データ分析の主要な分析手法の1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とは、顧客を特定の基準、例えば年齢、性別、居住地、購買行動などで分類し、グループ化する方法です。この分析を通じて、顧客の特性やニーズをより詳細に理解することができます。

例えば、若年層と高齢層では購買傾向が異なるため、それぞれに合わせたマーケティング戦略を立てることが可能になります。また、地域による消費の違いを把握することもでき、地域別の販売促進策を考える際に役立ちます。

セグメンテーションにより、顧客一人一人に合ったアプローチが可能となり、より効果的なマーケティングが実現します。この手法は、顧客の満足度を高め、企業の利益増加にもつながる重要な分析手法です

関連記事：「パーソナライズドマーケティングの意味から活用事例まで詳しく解説！ 顧客一人一人に最適な体験を提供」

バスケット分析

顧客データ分析の主要な分析手法の2つ目は、バスケット分析です。

バスケット分析とは、顧客が一度の買い物で購入する商品の組み合わせ（バスケットの中身）を分析する手法です。この分析により、特定の商品が一緒に購入される傾向や、顧客の購買パターンを理解することが可能になります。

例えば、ある商品を購入する顧客が他にどの商品をよく買っているのかを分析することで、クロスセルの機会を見つけることができます。また、購買データから顧客の好みやニーズを把握し、在庫管理や商品の配置、プロモーション計画の最適化に役立てることが可能です。

RFM分析

顧客データ分析の主要な分析手法の3つ目は、RFM分析です。

RFM分析とは、顧客の購買行動を「Recency（最近の購買日)」、「Frequency（購買頻度)」、「MoneyMonetary（購入金額)」の3つの指標を用いて分析する手法です。Recencyは顧客が最後に購入した日を、Frequencyは一定期間内にどれだけ頻繁に購入したかを、MoneyMonetaryは購入した総額を示します。この分析により、顧客の購買傾向やロイヤリティの程度を把握し、マーケティング活動の効率化や顧客関係の強化に役立てることができます。

例えば、最近購入して頻繁に高額を支払う顧客は、ロイヤルカスタマーとして重点的に取り組むべきターゲットであると分析することができます。RFM分析は、顧客ごとにカスタマイズされたマーケティング戦略を立てる上で有効な手段です

関連記事：「購買データ分析とは？メリット・分析の手法・手順・効果的な活用方法を中心に詳しく解説！」

デシル分析

顧客データ分析の主要な分析手法の4つ目は、デシル分析です。

デシル分析は、顧客の購入履歴データを基に、全顧客を購入金額の高い順に10等分してグループ分けする手法です。これはデシル1〜デシル10のグループに分け、各グループの購買データを分析します。この分析を通じて、高額購入者や低額購入者の特徴を明らかにし、それぞれのグループに最適なマーケティング戦略を策定することが可能になります。

例えば、デシル1（最も購入金額が高いグループ）の顧客には、高価値商品のプロモーションを、デシル10（購入金額が低いグループ）にはコストパフォーマンスの良い商品を提案するなど、グループごとに異なるアプローチが考えられます。デシル分析は、顧客層を細かく区分けし、ターゲットごとに最適化されたマーケティング活動を実施するのに役立ちます。

関連記事：「データ分析の手順を5ステップで解説！ 主な手法や成功ポイントを理解してビジネスに活用」

顧客データ分析のデータ管理方法

ここでは、顧客データ分析のデータ管理方法について解説します。

• • スプレッドシートやExcel
    
  • 各種管理ツール

それでは、1つずつ解説します。

スプレッドシートやExcel

顧客データ分析のデータ管理方法の1つ目は、スプレッドシートやExcelがあります。

スプレッドシートやExcelは汎用性が高く、Excelに関して言えばMicrosoft 365に入っていれば追加購入せずとも容易に利用開始できる点がメリットです。データの整理、分析、グラフ作成など基本的な機能を備え、手軽に顧客データを管理することが可能です。

しかし、これらのツールは複数の関係者がリアルタイムでデータを共有や更新する際には適していません。データの同時編集やリアルタイムでの更新共有に制限があり、大規模なデータや複数人での協業が必要な場合には不便さが生じる可能性があります。そのため、使用環境や目的に応じて、適切なデータ管理ツールの選択が重要です

各種管理ツール

顧客データ分析のデータ管理方法の2つ目は、各種管理ツールがあります。

顧客データ分析の管理方法には様々なツールが存在し、特に大規模な顧客データを扱う際にはSFA（Sales Force Automation）やCRM（Customer Relationship Management）のような専門ツールが効果的です。SFAは営業活動を自動化し効率化するためのシステムで、顧客情報の管理や営業プロセスの最適化に役立ちます。一方のCRMは、顧客との関係を深め、管理するための包括的なアプローチを提供します。

これらのツールは、顧客データの収集、分析、活用を効率的に行い、顧客満足度の向上や売り上げの向上に直結します。また、複数の関係者間での情報共有やリアルタイムでのデータ更新が可能であり、大規模な顧客データベースの管理においてその力を発揮します

まとめ

本記事では、顧客データ分析の概要・データの種類・分析手法・管理方法について解説しました。

顧客データ分析は、企業が顧客理解を深めるために不可欠なプロセスです。この分析には、主に定量データ（数値化された客観的情報）と定性データ（数値にしにくい質的情報）が用いられます。分析手法としては、セグメンテーション、RFM分析、バスケット分析、デシル分析などが挙げられ、それぞれが異なる角度から顧客の行動や傾向を明らかにします。

企業側は、これらの分析を活用して顧客により適したサービスや商品を提供することが求められています。ぜひ、この記事を参考に、自社の顧客データ分析に取り組み、顧客満足度の向上を目指しましょう。お客さまの声を聞き、データに基づいた戦略的なアプローチを実行することで、ビジネスを成功に導くきっかけになるはずです。

なお、インキュデータは事業拡大に向けた顧客データ分析におけるデータ活用のサポートを行なっております。何か当該分野でお困りごとがあれば、是非一度お問い合わせください。