顧客データとは？ 顧客データの分析とその管理方法について分かりやすく解説

顧客のニーズが多様化する現在、顧客データの分析。ニーズを把握し、顧客に適したタイミングで接することの重要性がますます高まっています。

そこで、今回のコラムでは、顧客データとその分析手法。顧客データを管理する管理ツールについてまとめ、そしてERPと顧客データの連携を通じたメリットについて、分かり易くご紹介します。ぜひご一読ください。

顧客データとは、企業が顧客をより具体化し、理解するために役立つ様々な情報のことです。ここでは、定量データと定性データに分けてみます。

• 顧客属性情報（顧客の住所・性別・年齢・年収・家族構成など）
• 顧客の購入履歴データ
• 行動履歴データ（Webサイトへのアクセスログから得られる）

数値化することが困難な情報です。いわゆるVOC（Voice of Customer：顧客の声）といわれる大量のテキストデータが該当します。では、具体的にどういったデータなのかを見ていきましょう。

• 問い合わせの履歴
• カスタマーセンターに蓄積されたお客様の声やクレーム
• SNSなどに投稿された文章

このように、顧客データを定量・定性の面から分析することで、顧客のニーズを正確に理解することが可能です。その結果、顧客のニーズに合った商品・サービスの開発。そして顧客への提供ができます。

よって、効果的なマーケティング施策を実施するためにも、顧客データは必要不可欠です。顧客の属性や購入履歴、嗜好をミックスし、最適なタイミングでマーケティング施策を実施することにより、顧客との長期的な関係を構築に繋がります。加えて、顧客のLife Time Value（顧客生涯価値　以下 LTV）を高めることを実現できます。

近年では、顧客データを収集、統合、分析するツールが発展したことにより、データの活用がこれまで以上に重要です。

では、顧客に関わるデータますます重要になるなかで、どのように顧客データを収集するのかについて、次のセクションでご紹介します。

顧客データの収集方法は、データの種類によって異なります。定良データと定性データの主収集方法について見ていきましょう。

• 顧客に対して会員登録を促す
• アンケート等を実施し、取得
• 過去の注文履歴や受注履歴から顧客の購買データを収集
• Webサイトへのアクセスログから、サイト上での行動記録データ収集

では、次に定性データの収集方法について見ていきましょう。

• アンケートを活用し、顧客の声を収集
• SNS上でアカウントを開設し、そこに投稿された意見やコメントを通じて収集
• カスタマーセンターや自社サイトへの問い合わせから得る方法履歴

このような定性データの分析を通じて、数字では表れない自社や自社製品、サービスへの本質的な評価を理解することが可能です。

上記に挙げたように顧客との間にある数多くの接点を通じて、顧客データを収集できます。しかし、現在は収集手法も高度になり、顧客に関するデータが集まり過ぎてしまう傾向にもあります。

そこで、次のセクションでは集まった顧客データをどのように分析するのかについて解説していきたいと思います。

顧客データの分析には様々な手法があります。今回は数多くある分析手法の中で、頻繁に利用される３つの分析手法をご紹介します。それは、セグメント分析、RFM分析、そしてバスケット分析です。

セグメント分析とは、属性や特徴が同じ、あるいは類似する顧客をグルーピングし、分類する手法です。

性別や年齢、趣味嗜好などの属性で顧客を絞り込み、分析を通して、そのグループに属する顧客について深く理解を得ることが可能です。この深い理解を通じて、特定の属性を持つ顧客に合った、商品やサービスを提案。そして、特定のグループの嗜好に合わせたマーケティング施策を展開します。

RFM分析はRecency （直近でいつ購入したか）、Frequency （購入頻度）、Monetary （購入金額）の3つの指標を用いります。

この指標を通じて、顧客の並べ替え、段階的にグループ化した上で、それぞれのグループに合わせたマーケティング施策を展開する手法です。

例えばもし最終購入日が近く、購入頻度も高い。そして購入金額も大きいロイヤル顧客に対して、特別セールへの招待、優待価格での商品提供などといった、顧客が特別感を感じられる対応や手法が考えられます。

また、かつては頻繁に購入していたが、最近は購入がない休眠顧客に対して、メールやSNSを通じて新商品やキャンペーン情報を送り、接点を増やしアプローチを行う方法が考えられるでしょう。

この分析手法はその名の通り、小売店で顧客がレジに持っていく買い物かご（バスケット）の中身を、マーケティングデータとして解析する手法です。

どの商品とどの商品が一緒に買われたかを分析することで、その傾向に合ったキャンペーンの展開。そして、店内の商品配置を変更するなどの施策を講じます。

顧客データの管理には、様々なツールを利用できます。

例えば、スプレッドシートやExcelなどを使って、顧客データを管理することも可能です。汎用的で、追加で購入しなくてもすぐに使える点は魅力的でメリットでもあります。

しかし、複数の関係者がリアルタイムで共有、更新したりする点には向いていません。

また、顧客データの量が増えれば、ファイル自体が重たくなり、管理が難しくなります。

やはり、大規模な顧客データの管理には、SFA（Sales Force Automation）やCRM（Customer Relationship Management）といったツールの活用有効です。

どちらも、顧客情報を一元管理する機能を備えており、Excelで管理している際に感じるデメリットはありません。SFAとCRMには重複した機能もありますが、SFAは「営業活動の支援と管理」。CRMは「顧客関係の管理」を主目的です。

どのような管理ツールが自社に適しているか、それは顧客データ量、そのデータを今後どのように利活用していきたいかといった目的によって異なります。

加えて、実際に利用する人が扱いやすく、使いやすいツールかどうか。そして、現在社内で利用しているシステムと連携可能かどうか、なども重要なポイントになってきます。

SAP社は、ERPの提供だけではなく、CRMツールも提供しています。SAP社が提供するCRMツールは、「SAP Customer Experience ソリューション」です。このCRMには、以下の機能が備わっています。

• 顧客管理や案件管理、契約管理などの統合的な顧客管理
• AI のレコメンデーションなどを通じた営業活動の高度化

また、「SAP Customer Data Cloud」との連携させることで、個人情報の適切な管理と合意をベースとした顧客との信頼のある関係を実現ができます。そして、SAP社のソリューションは、SAP社が提供するERPと連携することで更なる効果を発揮します。

顧客情報と経営情報を連携させ、組織全体であらゆる顧客情報を一元管理することにより、顧客満足度とLTVの最大化を実現していきましょう。