CRMやマーケティングに活用する顧客データとは？

　マーケティング活動を行っていくにあたり、“顧客データ“の収集・分析は必要不可欠と言われています。ここでは、顧客データの種類や分析手法、得られる効果などをご紹介致します。

１．顧客データとは

顧客データとは、顧客の基本情報（年齢、個人、住所等）、行動履歴（購入履歴やウェブサイトの閲覧履歴等）、感情や意見（アンケート回答やレビュー等）を含む情報全体をさします。企業が顧客をより具体的に理解するために役立つ様々な情報のことです。

２．顧客データの種類

顧客データには、定量・定性のデータの大きく2種類が存在します。

◆定量データ

数値化することが可能な情報です。下記のようなものが例として挙げられます。

◆定性データ

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。一例として、下記のようなデータがあげられます。

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になり、分析の結果に深みができてきます。

３．顧客データの活用による効果

冒頭に申し上げた通り、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の構築に繋がります。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になっています。顧客との間にある数多くの接点を通じて、顧客データを収集することが可能な時代です。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、顧客データの分析手法を次のセクションで紹介します。

４．顧客データの分析手法とは

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。

◆顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションとは、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。

>関連記事：顧客セグメンテーション：基本と実践方法を理解する

◆RFM分析

RFM分析は、顧客の購入行動を洞察し、セグメンテーションするためのマーケティング手法です。「Recency（最新の購入）」、「Frequency（購入頻度）」、「Monetary Value（購入金額）」の頭文字を用いたもので、この指標に基づいて顧客の並べ替え、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。

Recencyは顧客が最後に購入した日からの経過日数、Frequencyは特定の期間内の購入回数、Monetary Valueは特定の期間の購入金額合計のRFM分析により、販売やマーケティング戦略を最適化し、顧客の向上や新規顧客を獲得していきます。

◆バスケット分析

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。

５．顧客データ 分析サービスのご紹介

以上、顧客データについてご説明をさせていただきました。

しかし、いざデータと向き合ってみようとすると、ご自身のスキルや会社のリソースだけでは難しいというご意見もあるかと思います。具体的に以下のようなお悩みを抱えていらっしゃいませんか？

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