顧客分析とは？フレームワーク8種と手法を詳しく解説

「顧客分析」は、企業が顧客の行動やニーズを理解し、マーケティング戦略を最適化するための重要なプロセスです。

この記事では、顧客分析の基本概念から目的、使用される8つのフレームワーク、分析手法、そして効果的な実施のポイントまで詳細に解説します。

顧客分析とは？

「顧客分析」とは、顧客に関するデータを様々な手法を用いて集計・解析し、顧客の特性や購買行動、ニーズなどを明らかにすることを指します。

顧客分析は、デジタル化が進む現代においてますます重要なものとなっています。トレンドの変化スピードが昔に比べて格段に速くなっている中で、データを適切に分析し、新たな顧客ニーズやトレンドを把握することで市場の変化に迅速に対応することができます。

顧客分析の目的

顧客分析には主に次のような目的があります。

• ターゲット顧客の設定

• 顧客のニーズの理解

• マーケティング施策の効果測定

ターゲット顧客の設定

特定の顧客層に最適化された製品やサービスを提供するためには、誰をターゲットにするべきかを明確にすることが重要です。

顧客分析を活用し、ターゲット顧客を決定することで、企業はリソースを効果的に配分でき、より高いROI（Return on Investment：投資収益率）獲得が期待できます。

顧客のニーズの理解

顧客ニーズの理解は、商品・サービスの改善や新開発に欠かせません。顧客分析は、顧客が抱える問題点や欲求を可視化し、対応する施策を打ち出すための土台づくりに役立ちます。顧客のニーズを的確に捉えることで、企業は適切なソリューションを提供し、顧客満足度を向上させることができます。

マーケティング施策の効果測定

効率的なマーケティング施策を実施するためには、その効果を正確に測定する必要があります。顧客分析は、既存のマーケティング施策の評価と、今後の戦略の立案や最適化に役立ちます。

顧客分析のための8つのフレームワーク

顧客分析の手法として、さまざまなフレームワークが存在し、それぞれに特徴があります。顧客の特性や状況に応じて適切なフレームワークを活用することが重要です。

ここからは8つのフレームワークを紹介します。

セグメンテーション分析

「セグメンテーション分析」は、顧客を異なるグループに分け、それぞれのグループの特性を把握する手法です。

セグメンテーション分析によって、顧客の年齢、性別、地域、行動パターン、心理的特性などに基づく特定のセグメントが明らかになります。例えば、若年層向けのマーケティング戦略と中高年層向けの戦略は異なりますので、それぞれの顧客層に合わせたメッセージが重要です。

セグメンテーションを行うことで、より個別化されたアプローチが可能になり、より高い顧客満足度とロイヤルティを実現します。

RFM分析

「RFM分析」は、Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの要素を基に顧客を評価する手法です。この分析を通じて、顧客がいつ最後に購入したのか、いかに頻繁に購入しているのか、どれだけの金額を支払っているのかを測定します。

RFM分析によって、価値の高い顧客を特定し、その顧客に対するターゲット施策を強化することができます。具体的には、リピーターへの特別割引や魅力的なキャンペーンを提供することで、顧客のロイヤルティを高めることができます。

デシル分析

「デシル分析」は、顧客を10のグループ（デシル）に分け、各グループの売上貢献度を評価する手法です。この分析方法を使うことで、高収益を生む顧客層や、新規顧客の獲得に向けた戦略が見えてきます。

上位20%の顧客が全体の売上の大部分を占めるとも言われています（パレートの法則）。デシル分析を行うことで現在の上位層を明らかにできます。

CTB分析

「CTB分析」は、カテゴリー（Category）、テイスト（Taste）、ブランド（Brand）によって顧客を分類し、その購買行動特性を分析します。特定の顧客セグメントがどのような商品を求めているか、購買行動などを予測するために実施します。CTB分析の結果、商品の販売促進や在庫管理、マーケティングメッセージのタイミングなどを最適化する手段が得られます。

LTV分析

「LTV（Lifetime Value：顧客生涯価値）分析」は、一人の顧客が生涯にわたって企業にもたらす総収益を予測します。LTVが高い顧客を集中することで、企業はマーケティング予算を有効に活用し、リソースを最適に分配することが可能となります。

行動トレンド分析

「行動トレンド分析」は、過去のデータを基に顧客の購買パターンや行動の変化を追跡する手法です。この分析によって、顧客の嗜好やニーズの変化をとらえ、新たなトレンドに早期に対応できます。

また、市場の変化を先取りすることで、競合と差別化した施策を打ち出せます。

パイプライン分析

「パイプライン分析」では、一連の営業活動を複数の段階に分けて分析を行います。各段階での顧客の動向をレビューし、商談の成約までの過程を把握します。適切な分析を通じて、販売チームのパフォーマンスを向上させるための情報を得られます。

定性情報の分析

顧客からの直接的なフィードバック（アンケートやインタビューなど）をもとに、顧客の感情や意見など数値化が難しい情報を分析するのが「定性情報の分析」です。定性情報の分析によって、顧客が製品やサービスに対して抱く感情や期待、さらには不満点などを浮き彫りにすることができます。

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顧客とのつながりを強化するための施策を立案することが可能になります。また、顧客の声を直接反映させることによって、ブランドの信頼性向上や忠誠心を深める手段ともなります。

顧客分析の手順6ステップ

顧客分析を効果的に行うためには、以下の6つのステップを踏むと良いでしょう。

1. 目的を設定する

2. 目的に合わせてフレームワークを選ぶ

3. 顧客層を決めてペルソナを設定する

4. データを収集する

5. データから顧客行動や傾向を分析する

6. 分析結果をもとに考察する

各ステップについて解説します。

1. 目的を設定する

最初のステップは、明確な目的を設定することです。目標が具体化されることで、適切なデータ収集方法や分析手法が定まります。

2. 目的に合わせてフレームワークを選ぶ

次に、設定された目的に応じた適切なフレームワークを選択します。目的に合ったフレームワークを選ぶことで、より深い洞察が得られるでしょう。

3. 顧客層を決めてペルソナを設定する

次に、分析対象となる顧客層を明確にし、その特性を反映したペルソナを設定します。ペルソナは、製品やサービスを使用する典型的な顧客像を具体的に描いたもので、属性、趣味、行動パターンなどを詳細に記述します。ペルソナを設定することで、その顧客層に最も響くメッセージや施策の開発が実現しやすくなります。

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4. データを収集する

顧客分析に必要なデータを収集します。データの種類には、定量データ（数値で表せる売上、購買頻度など）と定性データ（数値で表せない顧客のフィードバックや意見など）が含まれます。これらのデータを多角的に収集することで、分析の精度が向上します。

5. データから顧客行動や傾向を分析する

収集したデータを基に、顧客の行動や傾向を解析します。この段階では、選んだフレームワークに沿ってデータを整理し、顧客の特性やニーズを明確化していきます。データを視覚化することで、パターンやトレンドを把握しやすくなります。

6. 分析結果をもとに考察する

最後に、得られた分析結果をもとに考察を行います。この段階での考察が、今後のマーケティング活動に直接的な影響を与えます。

分析結果を考慮し、次のアクションを明確にすることが重要です。例えば、セグメンテーション分析によってどのセグメントが最も利益を生んでいるのか分かった場合、そのセグメントに特に力を入れたマーケティングキャンペーンを計画することができます。

効果的な顧客分析のポイント

顧客分析を効果的に実施するためには、いくつかの重要なポイントがあります。

目的を明確にする

分析の最初のステップとして、目的を明確に設定することが欠かせません。目的が曖昧だと、収集するデータが不適切になり、最終的な結果が価値のないものになってしまいます。目的を明確にすることで、分析の方向性が定まり、実行可能なインサイトを得ることができます。

顧客層を正しく選定する

分析対象の顧客層を正確に選定することも重要です。多様な顧客グループを考慮し、その中から特定のセグメントに焦点を当てることで、ターゲット顧客に合わせたメッセージや施策を開発することが可能になります。

分析結果をもとに顧客の立場に立った施策を立てる

顧客分析の最終的な目標は、顧客のニーズを反映した施策を策定し顧客との長期的な関係構築や顧客ロイヤルティの向上につなげることです。

分析結果を顧客の立場に立って解釈し、実際の施策に反映させることが、顧客満足度の向上や売上の増加に繋がります。

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