顧客と企業の接点が増えた現代、企業は顧客に関するさまざまな情報を得られるようになりました。
年齢や性別といった情報はもちろん、性格や嗜好など、これまで企業側にはわからなかった膨大な情報が簡単に収集できる時代です。
マーケティング戦略の考案や見直しなど、収集した「顧客データ」を活用して、ビジネスのさらなる発展を目指しましょう。
今回は、顧客データの活用方法やメリット、注意点や実際の事例をご紹介します。
データ分析に興味がある、顧客データを利活用したいという方は、ぜひご一読ください。
顧客データ活用とは？
以前は、テレビや新聞に広告を打ち出すことで商品を宣伝していましたが、近年は動画サイトやSNSなど、顧客が商品を知る機会が増えています。
顧客が商品をより深く理解し、時間をかけて吟味できるようになったことから、従来の宣伝方法では商品を販売することが難しく、顧客一人ひとりに合ったアプローチが求められています。
よりパーソナライズされたマーケティングを行うために、まずは顧客について知ることが大切です。
顧客データを分析することで、顧客の目線に立って、企業が抱える課題や問題点を把握することができます。
年齢や性別、購入商品や来店回数といったさまざまな情報を分析して、マーケティング戦略に役立てるというのが、顧客データ活用の大きな役割だといえるでしょう。
顧客データを活用するメリット
ビジネスに役立つということはわかりましたが、顧客データを活用することで、具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。
顧客データ活用のメリットをいくつかご紹介します。
■施策の立案に役立つ
公式サイトやECサイト、アプリといった媒体を通して収集した顧客に関する情報から、顧客のニーズやターゲットを洗い出して、事実にもとづいた立案が行えます。
商品開発や商品広告などの立案を行う際に、ターゲットとする顧客を絞り込むことで、見当外れな商品を開発したり、余分に広告費をかけてしまったりするリスクを軽減できます。
勘や経験といった推測にもとづいた立案を行うと、商品の売り上げが下がるばかりか、自社ブランドのイメージを低下させてしまうこともあるでしょう。
推測ではなく事実を重視した立案を行って、無駄なく的確に業務遂行を目指しましょう。
■顧客満足度の向上に繋がる
顧客データ活用でメリットを得られるのは、企業側だけに限られません。
顧客一人ひとりに的確な情報を提供することで、顧客側にもメリットが生まれます。
顧客データの収集や分析を行うと、顧客が興味・関心を示す商品を知ることができます。
必要とする商品を紹介することで購買率が上がることはもちろん、顧客にとっても不要な情報に振り回されることなく、スムーズに求めているものを入手できるというメリットが生まれるのです。
情報を活用して顧客と最適なコミュニケーションが取れるという点も、顧客データ活用の魅力の一つです。
■効率的にマーケティングが行える
顧客データの分析によって得られた結果から、効率的にマーケティングが行えるというメリットもあります。
店舗やECサイトの購入データを分析すると、年代や性別、購入金額などさまざまな情報を得られます。
化粧品の販売では、購入者数では20代の女性が多いものの、購入金額では30代の女性の方が高いというケースがみられました。
この場合、商品の認知を目的としているのであれば、20代女性に絞って宣伝を行えば良いですが、売り上げアップを目指すのであれば、30代女性にクーポンを配布するといったアプローチが必要です。
このように、販売実績から得た情報を分析することで、ターゲットを絞り込んで的確なマーケティングが行えるという点も、顧客データ活用のメリットだといえるでしょう。
■ビジネスの可能性を広げられる
従来のビジネスをより成長させることも可能ですが、顧客データ活用では、新たなビジネスチャンスに恵まれることもあります。
収集しただけでは意味をなさなかった情報も、他の情報と組み合わせたり、法則性を見出したりすることで、新商品や新サービスを生み出すヒントを得られることがあるのです。
既存の商品やサービスを販売するだけでなく、新たなビジネスチャンスを生み出したいという場合にも、顧客データ活用が有効です。
企業の将来を考えてビジネスの可能性を広げたいという方は、顧客データを利活用しましょう。
顧客データの活用事例
顧客データ活用には多くのメリットがありますが、どのようなシーンで役に立つのか、イメージが湧かないという方もいるでしょう。
顧客データ活用の具体的な事例を5つご紹介します。
| 事例①：陳列方法を変更して売り上げアップ |
| 事例②：クーポンを配布してECサイトの利用者が増加 |
| 事例③：接客方法を見直して顧客満足度がアップ |
| 事例④：顧客情報をまとめて業務効率がアップ |
| 事例⑤：データ分析でパーソナライズしたマーケティングを実現 |
事例①：陳列方法を変更して売り上げアップ
小売店では、複数種類の商品が販売されています。
商品によって売れ行きは異なり、購入する客層も異なります。
とある小売店では、大サイズと小サイズが存在する商品の、それぞれの売れ行きが伸びないことに頭を抱えていました。
顧客データを分析したところ、大サイズと小サイズでは購入する客層が異なるにもかかわらず、売り場が離れているせいで、それぞれの購入客を奪い合っている状態に陥っていることが判明しました。
そこで、大サイズと小サイズを並べて陳列したところ、売り上げがアップしたというケースが存在します。
このように、少しの工夫で売り上げをアップできる可能性があるというのが、顧客データ活用が注目される理由の一つです。
事例②：クーポンを配布してECサイトの利用者が増加
ECサイトが広まったことで、インターネットで商品を購入する顧客が増えています。
とあるアパレルショップでは、ECサイトを開設したものの、思うように利用者が増えずに困っていました。
実店舗での売り上げは好調であるため、ECサイトよりも実店舗での販売に力を入れた方が良いのではないかとマーケティング戦略の見直しを行ったところ、顧客データから「実店舗での購入者の大半が、ECサイトを利用したことがある」という事実が判明しました。
そこで、実店舗での購入者に対し、ECサイトで利用できるクーポンを配布したところ、ECサイトの売り上げが実店舗を上回ったというケースがあります。
店舗を縮小したい、ECサイトを活性化したいといった企業の目的に合わせて、顧客へのアプローチ方法を考案できるという点も、顧客データ活用のメリットだといえるでしょう。
事例③：接客方法を見直して顧客満足度がアップ
住宅販売や自動車販売を行っているメーカーの場合、実店舗に来店する前に、顧客が資料請求や見積もりを依頼しているケースが多いです。
とある住宅メーカーでは、初めて来店する顧客に対し、一から要望の聞き取りを行っていましたが、非効率的であることから改善策を模索していました。
そこで、顧客が資料請求や見積もりを行った際に「顧客番号」を付与して、来店時にデータを引き出せるような仕組みを導入しました。
顧客データを即座に引き出せるようになり、接客にかかる時間を大幅に短縮。効率的に商品の説明を行うことで、顧客満足度のアップに繋がったというケースもあります。
ビジネスを効率化することで従業員の負担を軽減するだけでなく、顧客満足度のアップにも成功するという、顧客データを上手く活用できた例だといえるでしょう。
事例④：顧客情報をまとめて業務効率がアップ
営業担当者が多い企業では、顧客データをそれぞれの従業員が個別に抱えているため、引き継ぎの際にスムーズに情報を共有できないという問題が起こることがあります。
とある飲料メーカーでは、営業担当者がそれぞれ顧客データを抱えているため、資料作成のようなサポートを行う際にも、情報の共有が難しいという問題を抱えていました。
そこで、BIツールを導入して顧客データを一元管理し、担当外の従業員でも必要なときに情報を引き出せる体制を整えたところ、業務効率がアップしたというケースがあります。
データ管理を属人化せずに、可視化して企業全体で管理できるという点も、顧客データ活用を行う上での大きなメリットの一つです。
事例⑤：データ分析でパーソナライズしたマーケティングを実現
近年、自社ブランドや自社サービス専用のアプリを開発して、顧客に対し独自の方法でマーケティングを行う企業が増えています。
とあるアパレルブランドは、アプリを開発したものの、売り上げアップに上手く繋げることができずに頭を抱えていました。
顧客データを分析したところ、見込み客に必要な情報やクーポンが届いていないことが判明しました。
顧客の購買傾向や購入実績を調べて、好みに合った商品の情報やクーポンを送付したところ、売り上げが大幅にアップしたというケースがあります。
顧客が自由に情報を収集して購入を検討する現代は、パーソナライズしたマーケティングを行う必要があります。
顧客一人ひとりに寄り添ったマーケティングが実現するという点も、顧客データ活用の魅力だといえるでしょう。
顧客データ活用には「ツール」を活用！
顧客データをはじめとした企業が抱える膨大なデータを分析し、ビジネスに役立てるソフトウェアを『BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）』といいます。
BIツールを導入すると、一から手動で作業を行うよりも効率的にデータ分析が行えます。
ソフトウェアを使用することで、作業が属人化せずに誰でもデータ分析が行えるという点も魅力だといえるでしょう。
手作業で起こりやすい「計算ミス」や「入力ミス」といったヒューマンエラーの発生を防ぎ、公平な視点で目的に合った分析が行えます。
実際に、顧客データ活用を行っている企業の多くは、BIツールを導入しています。
顧客データ活用の重要性を理解しているものの、何から手をつければ良いのかわからないという方は、BIツールの導入を検討してください。
顧客データの活用方法
顧客に関する情報をビジネスに役立てるためには、顧客データの正しい活用方法を把握しておく必要があります。
実際に作業に着手する前に、流れと併せてチェックしておきましょう。
| ①データ活用の目的を決める |
| ②一定量のデータを収集する |
| ③収集したデータを整理する |
| ④整理したデータを分析する |
| ⑤分析結果をもとに施策を考案・実行する |
| ⑥実行した施策の結果を評価する |
①データ活用の目的を決める
情報の収集や分析を行う前に、まずは顧客データ活用を行う目的を決めておきましょう。
目的が明確でないと、作業がスムーズに進まない上に、求めていたものとは異なる結果が出てしまうこともあります。
顧客データ活用を行うと決めたら、「売り上げ拡大を目指す」、「業務を効率化する」、「来店率を上げる」など目的を明確にした上で、作業担当者間で認識の擦り合わせを行いましょう。
②一定量のデータを収集する
データ分析を行うためには、十分量の情報が必要です。
目的を明確にしたら、成果を得るために必要な情報を収集しましょう。
収集する情報は、主に「属性データ」と「行動データ」の2種類に分かれます。
氏名や年齢、住所や生年月日といった顧客自身に関する情報が「属性データ」にあたります。
来店回数や購入商品、購入金額やwebサイトの訪問履歴といった情報が「行動データ」です。
属性データは、会員登録やアンケートを行った際に、顧客自身に必要な情報を入力してもらうことで得られます。
行動データに関しては、ID-POS（商品の販売情報を取得・管理する仕組み）やwebトラッキングから得られます。
情報量が多くなるほどに精度の高い分析が行えるので、データが十分量揃っていない場合は、まずは情報の収集に注力しましょう。
③収集したデータを整理する
情報が十分に揃っていても、そのままの形では分析が行えません。
分析を行うためには、データを整理する必要があります。
重複している余分な情報を削除したり、情報に誤りがないか整合性を取ったりと、分析が行えるように準備を行います。
顧客1,000人分のデータを用意したはずが、情報が重複していて実際には600人分のデータしか揃っていなかったという事態が起これば、分析を行っても得た結果は役に立ちません。
作業をスムーズに進めるためにも、正確な情報を集めて丁寧に整理しておきましょう。
④整理したデータを分析する
整理したデータを用意できたら、いよいよ分析作業に入ります。
顧客データに限らず、データ分析のスキルがある方は「Microsoft Excel」を使用すると良いでしょう。
自由に分析作業が行えるという点はもちろん、コストを最小限に抑えられるというメリットがあります。
分析作業を行ったことがない、コストがかかってもスムーズに精度の高い分析を行いたいという場合には、ツールを活用することをおすすめします。
見込み客の行動分析ができる「MAツール 」や、顧客の声を収集・分析できる「VOC分析ツール」がおすすめですが、顧客データだけでなく自社内のあらゆる情報を活用してデータドリブンな経営を行いたいという場合には、「BIツール」がおすすめです。
データを分析して可視化できることから、担当外の従業員にも結果を共有しやすいでしょう。
顧客データだけでなく、売上データやマーケティングデータ、WEB解析データなど、あらゆる情報の利活用に役立ちます。
⑤分析結果をもとに施策を考案・実行する
分析結果を得られたら、目的に合わせて施策を考案しましょう。
データ分析を行うと、分析自体が目的になってしまって、上手く結果を活用できないというケースも少なくありません。
分析結果をもとにセグメントを作成して、パーソナライズされたマーケティングを実行しましょう。
セグメントを作成する際には、提供できるサービスに合わせることが大切です。
東京の店舗で使用できるクーポンを大阪在住の顧客に配布するといった事態が起こると、せっかくの分析結果を活用できなくなってしまいます。
顧客データを分析した結果をもとにどのような施策を考案して実行するのか、分析担当者はもちろん、担当外の従業員にも客観的にみてもらいながら意見を交換すると良いでしょう。
⑥実行した施策の結果を評価する
施策の考案・実行を行った後には、必ず結果の評価を行いましょう。
データ分析から求めていた結果を得ることができたのか、得られた結果を目的の達成に役立てることができたのか、次回以降の顧客データ活用のためにも評価を行います。
結果が満足のいくものであれば問題ありませんが、そうでなかった場合は改善が必要です。
再度顧客データを収集し直したり、分析の方法を変更したりする必要が出てくるので、個人ではなく複数人で結果の評価を行いましょう。
データ分析の担当者だけでなく、自社内全体で評価を行うことが大切です。
データ分析の方法についてより詳しく知りたいという方は、下記ページもご覧ください。
関連ページ：データ分析とは？具体的な方法や手順、メリットやデメリットについてわかりやすく解説
顧客データ活用のポイント
顧客データは、単純に情報を収集すれば良いというものではありません。
顧客データを上手く活用するために、押さえておきたいポイントをいくつかご紹介します。
■データ管理の仕組みを作る
顧客データを活用する上では、まずデータ管理の仕組みを作ることが大切です。
顧客から得た情報を常に最新のものに更新して、どのような情報をどれだけ持っているのか、社内で共有しておきましょう。
また、情報は企業にとって大切な財産であり、漏洩のような問題が起これば顧客からの信頼を失うという点についても、従業員に対し意識づけを行っておく必要があります。
顧客データへのアクセスを記録として残したり、不正侵入検知システム（IDS）を導入したりとセキュリティ対策にも力を入れて、情報の保管や取り扱いは慎重に行ってください。
■目的を明確にする
膨大な量の顧客データを分析するとなると、多くの作業工数がかかります。
顧客の購買傾向や来店頻度などさまざまな情報を得られるという点は魅力ですが、目的を明確にしておかなければ不要な情報まで取り入れてしまい、分析の精度が落ちてしまう可能性もあります。
データ分析の作業を行う前に、まずは目的を明確にしておきましょう。
複数人で顧客データの分析を行う場合は、「売り上げの増加」や「解約率の低下」など、何のために作業を行うのか共通認識を持っておくことが大切です。
最終的にどのような結果を得ることを望んでいるのか明確にし、目的に沿って効率的に作業を行ってください。
■必要なデータを収集する
精度の高い分析を実行して目的を達成するためには、必要なデータを収集しておく必要があります。
情報量が不足していたり、情報が不確かであったりすると、せっかく分析を行っても結果は役に立ちません。
分析作業に着手する前に、十分量の情報を収集して、分析を行いやすいように整理を行っておきましょう。
また、データ分析を行う際には、適切な手法を選択することも大切です。
データ分析には、「アソシエーション分析」や「バスケット分析」、「ABC分析」などさまざまな手法があり、それぞれ得られる結果は異なります。
効率的に作業を進めるためにも、目的に合わせて適切な手法を選択してください。
■顧客データをまとめて管理する
顧客に関する情報が分散した状態で管理されていると、分析を行う際に必要なデータを用意することが難しくなってしまいます。
必要な情報が揃わないというだけでなく、大切な情報を紛失する恐れもあるので、顧客データはまとめて管理しておきましょう。
従業員がそれぞれ保管しているデータをまとめて管理できるようなツールを導入すると良いでしょう。
複数のデータベースを用意すると管理が難しくなってしまうため、特定のデータベースで一元管理することをおすすめします。
自社内で顧客に関する情報を共有することで、データ活用の推進にも繋がります。
顧客データ活用の注意点
膨大な情報を処理する上で注意したいのが、「データの偏り」です。
一度だけ自社の商品を購入したことがある顧客と、何度もリピート購入している顧客とでは、自社の商品に対する理解度が異なります。
定番商品の売り上げを伸ばしたいからといって、すでに商品について深く理解している常連の顧客にサンプル品を送ったり、定番商品の情報を紹介したりしても、売り上げを伸ばすことは難しいといえます。
顧客データの分析を行う際に、「自社商品を購入したことがある」という条件で絞ってしまうと、さまざまな顧客がピックアップされてしまうため、間違ったアプローチを行ってしまうこともあるでしょう。
このように、データに偏りが生じると、目的に合わせたマーケティングが難しくなってしまいます。
顧客データ活用を行う際には、分析に使用した情報が正しいかどうか、分析方法を行って得た結果が目的に沿ったものであるかどうか、よく確認しておくことが大切です。
顧客データの活用事例を参考にデータ分析ツールの導入を検討しましょう
収集した膨大な顧客データをそのまま管理していても、ビジネスに活かすことはできません。
これからの時代、マーケティング戦略には顧客データの活用は必須だといえます。
顧客データを収集・分析・評価して、ビジネスの可能性を広げましょう。
顧客データ活用のためにツールの導入を検討しているという方は、『社内データ活用サービス』をお試しください。
社内データ活用サービスなら、導入の際にもサポートが受けられるので、データ分析や顧客データ活用に初めて挑戦するという企業様にもおすすめです。
どのような方法で導入すれば良いのか知りたい、どのような方法で顧客データ活用が行えるのか詳細を知りたいなど、まずはお気軽にご相談ください。
