データ取集による顧客管理が必要な理由
現代では、マーケティングを行う上で顧客管理が必須となっています。様々な顧客データを集め、その分析を行うことでより顧客への理解が高まり、効果的なマーケティングを企画できるからです。
最近は、データドリブンマーケティングといったデータ活用を主軸としたマーケティングが行われており、顧客情報等のデータ管理が重要視されています。そんな顧客情報ですが、主に二種類のデータに大別されます。
定量データ
定量データとは、数値化可能なデータのことです。例えば、顧客の年齢や年収、購入履歴やアクセスログなどがあります。定量データをうまく分析すれば、顧客の行動がどのようにコンバージョンにつながるのか、この商品はどのような人がいつどのくらい購入しているのかなどがわかります。
定性データ
定性データとは、定量データとは対称的に数値化が難しいデータのことです。例えば、顧客のレビューやクレームの内容、SNSへの投稿など、自然言語で書かれたテキストデータなどがあります。定量データと比べ、収集するのが難しい定性データですが、定量データのみでは読み取れない顧客の心情まで読み取ることが出来ます。特に定性データは、定量データと組み合わせることでより有用な分析が可能になります。
顧客管理のためのデータ収集・蓄積方法
顧客データを分析するためには、まずデータを収集し、それを蓄積しておかなければなりません。
以下では、そんなデータの収集方法や蓄積方法について紹介します。
定量データの収集・蓄積方法
定量データは収集しやすいため、収集方法は多岐にわたります。例えば、会員登録や顧客へのアンケート、販売管理システムを用いた注文履歴などがあります。
これらのデータ収集のポイントは、収集を行う前にデータを何に使うのかを決めておくといったことです。何も考えずにただ多くのデータを収集しようとしては、データだけが大量にたまってしまい、結局活用することが出来ないといったケースも多くあります。また、何に活用するのかでデータ基盤やシステムは異なるので、そういった観点からもデータの活用先の決定は必要であると考えられます。
また、もう少し難解な、Website上の細かなアクセスの解析を行うためには、GoogleAnalyticsなどのアクセス解析ツールが必須です。また、より広い範囲の顧客情報を収集したい場合は、CDPやプライベートDMPを要することになります。
定性データの収集方法
定性データの収集方法は定量データと比べると種類が少なく、基本的にはアンケートを用いる場合が多いです。また、そのほかにもSNSの投稿を分析したり、自社の口コミサイトへの投稿を分析したりする方法もあります。
さらに、自社サイトへの質問や問い合わせからも定性データを得ることが出来ます。一つ一つの定性データをよく分析することで、数値のみからでは得られないような有益な情報が得られる場合も多くあります。
顧客データの管理方法
顧客データは収集・蓄積を行った後、適切な方法で管理しなければなりません。ここではそんな管理方法についていくつか紹介します。
表計算ソフトによる管理
表計算ソフトによる管理には、導入にかかる手間やコストを削減できるといったメリットがあります。もちろん、普段の業務でも広く活用されているため、だれでもスムーズに導入することが出来ます。また、会社独自のスタイルに合わせたシートを作成できて、管理者が非常に見やすいシートを作ることが出来ます。
しかしその一方で、表計算ソフトではデータのやり取りが困難なため、同じデータを再入力するなんてことも珍しくありません。また、自動配信のメール機能が備わっていないといったこともデメリットとして挙げられます。
顧客管理システムを使う
顧客管理システムには、さまざまな顧客のデータを一元管理できるといったメリットがあります。また、一元管理することにより、顧客のデータを社内で共有できるようになるため、業績の向上にもつながります。
しかし、データの種類が多くて導入コストがかかることや、データの入力に多くの労力を必要とすることがデメリットとして挙げられます。
営業支援システムを使う
営業支援システムとは、顧客情報や企業情報、担当者情報や案件情報などの情報の中で、必要となる情報を自動的に関連付けるようなシステムのことです。ここで関連付けられたデータは、営業や販売活動を支援するため、業績の向上につながるのです。
しかし、導入までに多くの労力がかかることや、導入コストが高くなってしまうといったデメリットがあります。
CDP・プライベートDMPを使う
最近では、CDP・プライベートDMPを使うといった管理方法もあります。これらのシステムを用いれば、さまざまな種類のシステムを相互に接続できるので、データの一元管理が出来ます。複数システムのデータをすべて管理することが出来れば、データの活用の幅が広がり、情報を自在に活用することが出来るようになります。
しかし、こちらも導入までのコストが高いといったデメリットがあります。また、他の管理方法と比べて、他システムと連携させるための作業が必要です。
顧客データの分析方法
収集したのち、適切な方法で管理された顧客データは分析を行うことでマーケティングに活用します。ここでは、データ分析の手法についていくつか紹介します。
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析とは、顧客データから顧客をある指標で分類する方法のことです。ある指標とは、例えば、年齢や性別、国や住所などの個人情報から、行動履歴、購入履歴など色々あります。
バスケット分析
バスケット分析とは、顧客の買い物かごの中身を分析するような方法です。ネットショッピングであれば購入履歴から、実店舗での買い物であればPOSから情報を得ることが出来ます。これを用いれば、顧客がどのような分野に興味がありそうか、どの商品をレコメンドすればよいかを解析することが出来ます。
RFM分析
RFM分析とは、R（Recency：最終購買日）・F（Frequency：購買頻度）・M（Money：購入金額）から顧客をいくつかのグループに分類するような分析手法です。具体的には三つの指標のそれぞれでHigh、Middle、Lowでランク付けして、いくつかのグループに分けるのです。このグループ分けを行うことにより、さまざまな顧客に対して種類別のマーケティングを展開することが可能です。
デシル分析
デシル分析とは、全顧客の購入額を算出してその顧客を購入額ごとにいくつかのグループに分類するような分析手法です。分類後、分けたグループに対してグループごとに売上比率を出すことにより、マーケティングのターゲットを絞ります。
顧客データの活用方法
顧客データを分析してしまえば、よりよいマーケティングを実行することが出来ます。ここでは、顧客データをどのように活用していけばよいのかについて紹介します。
クロスセル・アップセルを狙う
まず一つ目の活用方法としては、クロスセル・アップセルを狙うことです。もちろん、企業としては新規の顧客を獲得したいところなのですが、それよりも既存の顧客のクロスセル・アップセルを狙ったほうが全体的な売り上げが上がるのです。
また、一つの商品に関して、一緒に購入される可能性が高い商品を把握しておくことで、多くのクロスセル・アップセルを実現することが出来ます。
行動データの活用
顧客の行動をデータとして表した行動データは、マーケティングを行う上で非常に重要なものといえるでしょう。行動データを用いることで、各顧客に対して適切なタイミングでメールを送るなどのアプローチを仕掛けることが出来ます。
データドリブンを実現させる
データドリブンとは、さまざまな分野のデータを分析することにより、企業の意思決定をするといったものです。顧客データを活用することで、このような業務プロセスの実現も可能になります。
顧客データの統合方法
顧客データの統合にはCDPを用いることがほとんどです。その理由としては、ユーザのクロスデバイス化とチャネルの多様性にあります。顧客データが複雑化している現代において、データの散在は禁物ですよね。
CDPを用いれば、集めた顧客データを統合することが出来ます。統合をすることで、よりデータ分析が効果的になるため、結果的に企業の売上につながるので、企業としてやらない手はないでしょう。
まとめ
この記事では、マーケティングに必要な顧客データについて、その収集方法から活用方法までを簡単に紹介しました。
様々な種類のデータがありふれている現在の日本では、データの処理方法を知らないで損をしてしまうといったケースも少なくないでしょう。そのような事態を未然に回避するためにも、皆さんに少しでもデータの処理に関する理解を深めていただければ幸いです。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
