顧客分析とは
顧客分析とは？～ポイントシステムを導入し顧客分析を効果的に実現する方法までを一挙解説～
顧客分析とは？
顧客分析とは、顧客の性別や年代、購買履歴、購入回数、満足度などのデータを分析し、リピーターや新規顧客の獲得、売り上げ増、新商品開発につなげるマーケティングの手法です。企業にとって売り上げはとても重要です。利益をもたらす顧客の動向をさまざまな視点から分析することで、競合他社との差別化や魅力ある新商品の発売、サービスの質向上、顧客満足度のアップなどにつながります。具体的に顧客のどのような動向を分析するのでしょうか？例をあげると以下のようになります。
- 顧客の年齢や性別、居住地などの属性
- 顧客と直接コミュニケートできる場合は商談内容
- 購買履歴・取引履歴
- 商品やサービスを購入した動機やそのプロセス
- 顧客の趣味や嗜好
- ・顧客満足度
ほかにも業種や販売する商品、サービスなどにより分析する内容に差はありますが、上記のような項目を分析することで、商品やサービスの売り上げアップを狙っていきます。
顧客分析の重要性と目的
思うように商品が売れない、サービスに対する満足度や評価が低い場合、売り上げが思うように上がらず苦戦することになります。単純に商品の販売額や在庫数をまとめるだけではなく「なぜ商品が売れないのか？なぜサービスが不評なのか？」という疑問に対して、その理由を解明する必要があります。
正しい現状認識ができないと、いつまでたっても根本的な対策ができません。顧客が求める商品やサービスと自社が提供する商品などにズレがあれば、商品改良や新商品の発売、サービスの方向性を変えるなどの対策が可能です。顧客分析ができないと、業績不振の根本原因を知ることができず時間だけが無為に過ぎてしまい、経営を圧迫してしまいます。
顧客分析の目的は、商品やサービスの売り上げを向上させることです。そのためには顧客分析が欠かせません。
顧客分析の重要性
どれだけ素晴らしい商品やサービスを提供しても、顧客のニーズや時代の流れにあったものでなければ支持されることはありません。顧客分析をせずに事業を始めることは潜在的なリスクを抱えたまま開業することに等しく、事業の継続や成長を阻む可能性もあります。
事業開始時に、想定される商圏にどれだけの人たちが住んでいるのか、通勤や通学でどれだけの人が流れ込むのか、男女の比率、年齢層、駅やバス停の有無など、そこから考えられるニーズや競合他社（他店）を考えて事業を始めるかどうかを検討します。もし競合他社との競争に勝てそうにない、地域のニーズに合っていない、市場の成長が見込めないのであれば事業開業の場所を変える、商材やサービスを変える、さらに開業をあきらめるなど適切な対策を立てることができます。
すでに事業を始めており、商品の売り上げに満足できないときも顧客分析は重要です。顧客分析により売れる商品をより多く仕入れ、支持されない商品は仕入れをストップするなどすれば在庫をもつリスクを減らすことができます。経済的な損失を減らしてくれるのです。
顧客分析の重要性
前述しましたが顧客分析の目的は、商品やサービスの売り上げを向上させることです。顧客満足度やリピート率を上げることが業績アップに直結しているため、顧客の属性や購買履歴、潜在的なニーズなどを分析し、商品やサービスの改良を実施すれば、その可能性が高まります。
顧客のニーズに合った商品やサービスを提供することで会社の業績が向上するのは大きなメリットですが、より多くの方に喜んでもらえるものを提供することは、社会的に大きな意味があります。より便利に、快適に、満足できる暮らしの手助けができることは、何物にも代えられない企業価値を付与するはずです。
顧客分析の手法
企業の売り上げを左右する顧客分析ですが、いくつか種類があります。どの分析方法が自社に合っているのか判断するには、その内容を把握することが一番です。ここでは6種類の顧客分析についてご紹介しています。
RFM分析
RFM分析とは顧客をグループにわけて分析する方法です。グループ分けする基準は以下の3つになります。
- Recency （直近の商品やサービスの購入日）
- Frequency（購入している頻度）
- Monetary （購入金額）
これら頭文字のRFMが、名称のもとになっています。この手法は優良顧客を見つけることに役立つとされており、とくにBtoC（Business to Customer：企業の商品やサービスを一般消費者が直接購入するビジネスモデル）に有効です。個人に商品やサービスを提供している企業にとっては注目すべき手法になります。BtoCのビジネスモデルは高級車や高級ブランド品などを除外すれば、販売単価が比較的少額です。さらに流行に左右される商材もあるため、積極的な顧客分析が必要になるでしょう。
Recencyは商品をいつ購入したかで顧客をグループ分けします。間近に購入してくれた顧客ほど優良であると判断されます。Frequencyは購入回数ですが、頻繁に商品を購入している顧客ほど良い顧客と考えられます。何度も頻繁に購入する顧客が多いことは「常連客」が多いことを意味し、この値が低い場合は新規顧客が少ないことを示しています。Monetaryは購入金額ですから、より多くの商品を購入してくれた顧客が好ましいとされます。具体的にどれくらいの期間でこれらデータを分析するかは、商材の特徴により変動します。
デシル分析
デシル分析のデシルとは「10等分」を指します。その名の通り、顧客を10のグループに分けるマーケティング手法です。購入額が多い顧客をグループ分けすることで分析できるため、素早く結果をチェックすることができます。
購入金額の多いグループを10に分け、どのグループが売り上げの一番貢献しているかを分析します。一番売り上げの高いグループが売り上げの大部分を占める場合は、このグループに向けた商材の開発、仕入れ、広告などのマーケティング施策が有効になります。
CTB分析
CTB分析はRFM分析同様、顧客を3つのグループに分けて分析する手法です。
- Category（商品のカテゴリ、大分類・小分類）
- Taste（デザイン・サイズ・色など顧客の好み）
- Brand（ブランドやキャラクター）
カテゴリは大分類であればレディースやキッズ、メンズ、生活用品など商品を分類し、さらに中分類としてファッション、インテリア、アンダーウエアなど具体的な商品のカテゴリ、さらに小分類はブラウスや靴、ソファー、カーテンなどの商品が並びます。テイストは顧客が購入した商品の色やサイズ、デザイン、風合い、商品の形などを分析し、どのような商品が好まれているのかをチェックします。ブランドは既存ブランドやキャラクターグッズになります。
CTB分析は複数の商材を含めて、顧客の趣味や傾向をつかみグループ化していきます。例えばクラスター1（集団1）はカーテンや家具などインテリア用品を主に購入する層、クラスター2は女性向けの下着やブラウス、スカート、バッグなどを購入する層、クラスター3は男性向けのアウターやカットソー、シューズなどを購入するグループなどです。それぞれのクラスターが全体のうちどれだけの割合を占めるかを分析し、それぞれのクラスターに対して今後の購買予測を立て、具体的な商品開発や仕入れにつなげることができます。
セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、顧客の購入した商品の履歴から分析する手法です。例えば、男性向けの下着や、特定の男性向けブランドの洋服の購入履歴がある顧客は「ブランドの傾向から20～30代の男性」であろうと購入者の人物像をつかむことができます。また子供用の服に加えて女性用のアウターやインナー、男性用の衣類などの購入履歴があれば「就学前のお子さんをもつ主婦」である可能性があります。
購入履歴を分析することで、顧客のニーズを把握することができます。もし分析の結果、若い女性が購入者として多いと判断されれば、そのペルソナ向けの商品を充実させることができます。購入履歴が収集できなくても、顧客の年齢や性別、居住地などの情報から分析することもできるため、比較的取り組みやすい手法です。
行動トレンド分析
行動トレンド分析は、シーズン（季節や期間）に注目して売り上げの高い商品やサービスを分析する手法です。例えば旅行業界の場合、冬になると温泉旅行ツアーがよく売れ、その売り上げの比重が大きいとします。温泉ツアーを購入している顧客にターゲットを絞り、温泉旅行の行き先や予算、購入している年齢層、性別などを分析し「温泉の行き先は箱根が多く、予算は10万円前後が多い、年齢層は50～60代、性別は女性の利用が多い」などの行動を分析します。温泉旅行の予約時期である秋頃から、狙ったターゲットに向けて効果的に広告を配信することができます。季節によって商品やサービスの売り上げが変動するファッションや家電量販店などで活用できます。
滞留分析
滞留分析の説明の前に、2種類ある在庫についてチェックしてみましょう。商品を仕入れても売れないまま倉庫に眠ったままのものは「余剰在庫」、さらに売れる見込みがないまま倉庫に眠っている商品を「滞留在庫」と呼びます。
余剰在庫は仕入れ時の予測精度が低いことに原因があり、滞在在庫は店舗の管理体制により発生します。滞留在庫は会社の経営を圧迫することになるため、棚卸だけではなくPOSデータなどを組み合わせて分析することで根本原因を解析し、滞留在庫がでないように管理体制を見直すことが滞留分析になります。
店舗における顧客分析の手順
店舗分析とは、経営している店舗のデータを収集し、「どのような特徴や特徴をもつ店舗であるのか」などを分析して、マーケティング施策に役立てる手法を指します。店舗といっても立地や商材、業態などに差があるため、店舗独自のデータを収集することで分析精度をアップできるのが魅力です。店舗スタッフの長年の勘や感覚だけでマーケティングをするよりも、的確で客観的な顧客分析ができます。ただある程度のスパンのデータ収集をしなければならないので、新規出店に対しては十分な精度が期待できないのが短所です。
では店舗における顧客分析の「目的の確認」からチェックしていきましょう。
目的の確認
店舗のデータが集まるといっても、その内容はかなり膨大です。売り上げの内容を細かく見ていくだけでも一苦労でしょう。そこで最初に、データをどのような切り口から分析するか、その目的をハッキリさせることが重要です。その方が効率が良いからです。
- 夏季の売り上げに最も貢献した商品とその傾向を知りたい
- どのような顧客がお店を利用しているのか、性別や年齢層を知りたい
- 来店者数を増やしたい・客単価を上げたい
- 顧客のニーズを知りたい
など、具体的な目的を設定します。顧客のニーズは商品の売り上げ動向からある程度推測することができますが、さらに踏み込んだデータが欲しいのであれば、直接アンケート調査をすることで、スタッフの接客やお店のインテリアなど、売り上げ以外のデータが手に入ります。
仮説の立案
目的を明確にしたあとは、担当者による仮説を立てる段階にすすみます。データを収集したら、すぐに店舗分析をするわけではない点に注意してください。まず担当者がある程度の仮説を立てておきます。
- 店舗の売り上げが落ちたのは商品の陳列に問題があるのでは？
- お弁当と一緒に缶コーヒーが売れやすいのではないか？
- 天候が荒れる前に売れやすい商品があるのではないか？
このとき仮説をある程度提示しておくことで、より多角的な分析ができます。担当者の勘に頼ると見えない部分もあるため、できるだけ客観的に仮説を構築していくのが鍵です。
もちろん仮説が間違っていることもあります。その場合は別の仮説を立てて検証していきましょう。
分析手法の選択
立案した仮説をもとに、どのような分析手法を使うのかを選びます。もし旅行会社の店舗が「夏は北海道旅行がよく売れる」という仮説を立てたとすれば、顧客分析のために行動トレンド分析を使い、シーズン別のツアー売上額・顧客の属性・顧客の予算などのデータを収集する必要があります。
さまざまな業態や店舗があり仮説も千差万別なので、仮説に沿った分析手法を選ぶことが大切です。ただ店舗分析のためにはデータが必要なので、つぎはデータ収集の段階へとすすみます。
データ収集
店舗が収集できるデータは、大きく2種類に分類できます。
- 1.内部データ…店舗内で収集できるデータ
- 2.外部データ…店舗外で収集できるデータ
1番の内部データは、店舗内で集めることのできるデータです。例えばPOSレジからのデータは店舗内のものなので集めやすいでしょう。店舗の売り上げや顧客属性、顧客単価、商品単価、さらにスタッフの人件費や店舗の家賃、水道光熱費、営業や広告にかかる費用なども内部データになります。
2番の外部データは、国や地方自治体、また専門業界が公表しているデータを指します。国勢調査のデータや店舗のある市町村の人口などのデータは典型的な外部データで、無料で収集できます。業界専門ニュースサイトや業界新聞からも有益なデータを収集することができますが、有料サービスであることも少なくありません。
これらデータは長期間収集したものほど信頼性が高くなります。データを1週間収集するより1か月、半年、1年とスパンが長くなるほど有利です。店舗分析のために、日頃からPOSデータなどをきちんと保存しておくことをおすすめします。
また最近はPOSデータ以外にも、ツイッターやインスタグラム、LINEでお店の公式ページを作成し、そこに集まった意見や口コミを参考にする方法もあります。SNSは広く浸透しているので、データ収集源としてかなり優秀です。
分析し改善点や課題の明確化
まずデータ解析の前に、収集したデータを可視化しなければなりません。EXCELなどの表計算ソフトを使い、売上額やその推移をグラフ化すれば数字の羅列を見るよりも分析しやすくなります。ピボットテーブル機能で必要なデータだけを選び出す機能も活用できます。
データの分析をおこなうときには、担当者の思い込みはできるだけ排除します。顧客の視点に立ってデータを分析することが重要です。分析データから顧客属性の半数が小さな子供連れのファミリー層であれば「子供向けや家族向けの商品を増やすことで売り上げをアップさせることができる」という改善策を考えることができます。
もし課題を明確化させて施策を実施しても売り上げが上がらない場合は、仮説の段階まで戻ってやり直す、または期間をひろげて再度分析するなどの対策が必要です。
改善点や課題に対しての施策立案
分析の結果、改善点や課題があればそれを明確化します。どれだけデータを分析しても、この改善点や課題がはっきりしないと意味がありません。「店舗の売り上げが向上しない」という課題に直面しているとして「人気のある商品はこのブランドではないか？」という仮説を立て、データを分析します。仮説のとおり当該ブランドの新商品がよく売れているのであればそのブランドの新商品を積極的に仕入れて店頭にディスプレイしておく、という施策立案ができます。SNSで店舗スタッフの接客に問題がある（しつこく声を掛けられるから嫌だ、など）と考えられる場合は、接客方法を根本から見直すなどの対策が考えられるでしょう。
施策の実行
改善点や課題に対して施策を考えたら、あとは実行するのみです。スタッフの協力が必要になるので、なぜそのような施策が必要なのか、その結果どのような効果が見込めるのか、などの説明をしっかりおこなう必要があります。店舗にスタッフがいるのであればチームプレーになるので、明確な課題や改善点、施策の狙いなどを共有しておかなければ十分な効果は望めないでしょう。
ポイントシステムを活用し効果的な顧客分析を実現
ポイントシステムは、お店に行くと買い物額に応じてポイントを付与してもらえるシステムです。リピーターを増やすための効果的な施策であると同時に、ポイント管理をとおして顧客属性や来店頻度、購入額、購入品目などの情報を収集し、そのデータを分析して狙ったターゲットへの販促活動や、提供する商品やサービスの質向上に役立てることができます。
このポイントシステムには顧客や会員の管理機能だけではなく、ポイントの発行管理機能、顧客情報や購買記録からさまざまな切り口で分析できる機能、販売促進のためのキャンペーンなどの施策を打ちだす機能などいくつかの機能があります。
ポイントシステムとは
スーパーやコンビニ、飲食店、理美容室などの多くの店舗で、利用額に応じてポイントを発行しており、このポイントを目当てに顧客が特定のお店に足を運ぶことが日常的な光景になりました。顧客にとってはポイントをためることで店舗でのサービスや商品を受けとることができ、お店側もリピーターの育成につなげることができるためWIN-WINの有効な施策といえます。
顧客はポイントをためるために特定のお店に定期的に通うことになり、来店時に顧客とのコミュニケーションを図ることで再度来店してもらう可能性がアップします。もちろんポイントがたまれば来店してもらえる可能性もかなり高くなるのでリピーター獲得の心強い味方になるでしょう。
リピーター獲得だけではなく蓄積したデータを分析することで、顧客のセグメント分析やそのセグメントに対して効果的な施策を実施することができます。
ポイントシステムの主な機能
ポイントシステムは、ただ単純に顧客の購入した金額に対してポイントを付与するだけではなく、顧客の個人情報管理や顧客の属性や購入履歴などを分析する機能、マーケティング（販売促進）機能、外部システム連携機能など、複数の機能があります。
一番大切なのは個人情報の管理です。個人情報は顧客の大事なデータなので外部に漏れないよう、しっかりしたシステムを選定しなければなりません。ではポイントシステムの主な機能についてみていきましょう。
顧客管理・CRM
顧客管理やCRM（Customer Relationship Management：顧客との関係性を管理する）は、ポイントサービスを使用しているユーザーの個人情報を管理するための機能です。収集したデータから条件（年齢や性別など）に応じてデータを抽出する機能もあります。実際に接客したスタッフが個別にコメントを入力する機能などもあり、さまざまな角度から顧客を管理可能です。ポイントカードを紛失した会員が新しいカードに移行した履歴なども保存されています。
ポイント管理
ユーザーにポイントを発行するための機能です。商品の何パーセントのポイントをつけるのか設定することができ、ポイント加算、仮ポイントの発行、有効期限が切れたポイントの失効、残高の確認、特定の日にち（5のつく日や誕生月）だけポイントを倍にするなどの操作ができます。ポイントの履歴管理や商品が返品されたときのポイント操作など、ポイント付与に関わる操作ができます。
分析機能
商品を購入した顧客の性別・年齢層、さらに商品を購入した人数など、売り上げに直接影響するデータの収集と分析をおこないます。前述したＲＦＭ優良顧客分析やデシル分析に対応しており、顧客属性などの指標ごとの相関関係を「購入人数」に集約した来客クロス集計、さらに顧客属性などの指標ごとの相関関係を「売上額」に集約した売上クロス集計などの分析方法にも対応しています。
マーケティング（販売促進）機能
顧客の個人情報と購入する商品の傾向などの分析をもとに、特定のクラスターに向けて販売促進のできる機能があります。販売促進には、顧客のスマホやPCにキャンペーン情報を記載したメルマガを送信する、顧客がたまったポイントを確認できるマイページに、顧客が興味をもちそうなセール情報や新商品情報を配信するなどの方法があります。
店舗によっては店舗専用のアプリをダウンロードし、スマホにポイントがたまるシステムもあります。専用のアプリを開くと販売促進のための広告が展開する方法も効果的です。スマホアプリは使用時に必ずチェックするので、効果的な販促媒体と言えるでしょう。
POSなどの外部システム連携
比較的規模の大きな企業が運営する店舗では、すでにPOSシステムやCRMシステム、販売管理システムが稼働しているケースが多いのですが、これら既存システムとポイントシステムを連動させる機能を付与したものもあります。さらに、ほかのポイントシステムと連動させることで顧客の使い勝手も良くなり、企業側もより多くの顧客データを集めて解析することができます。
ポイントシステム導入のメリットとデメリット
ポイントシステムはリピーター獲得や顧客分析のための効果的なものですが、製品により特定の機能が強い、または弱いなどの特徴があります。そのため最初に「お店にとって一番欲しい機能、一番欲しい情報、施策したいことはなにか」を考えましょう。
もし顧客に対して積極的に販売促進をかけたいのであれば、顧客管理やマーケティング機能がしっかりしたシステムを導入するべきですし、すでにPOSシステムなどを構築しているなら、それら既存システムと連携できるものを選ばなければなりません。
またポイントシステム導入にあたってはデメリットも存在します。メリットとデメリットを比較し、それでも使用した方が良いという判断を下しておけば後悔することはありません。
ポイントシステム導入のメリット
ポイントシステム導入には、以下のようなメリットがあります。
・リピーターの獲得
ポイントをためる目的で、顧客が同じ店舗に定期的に足を運ぶ可能性が高まります。ポイント還元のためのサービスに魅力があれば、さらに利用してもらえるかもしれません。
・顧客データの収集や管理のしやすさ
ポイント会員になるときに、氏名や年齢、住所などの個人情報をお店に提供します。ポイントシステムを採用すると顧客の個人情報が収集しやすくなり、システムを使用することで顧客管理がしやすくなります。
・マーケティング戦略に使える
顧客情報にメールアドレスがあれば定期的にメルマガを発行し、お店の最新情報やセール情報などお得な情報を配信、さらにクーポンも発行することができます。発行したクーポンの利用率などもわかるので、顧客がどのような商品を求めているのか分析することも可能です。
ポイントシステム導入のデメリット
顧客管理に威力を発揮するポイントシステムですが、PCを使ったデジタル管理は紙ベースなどのアナログ管理よりもコストがかかります。ポイントシステムの構築や導入のための費用、さらにポイントカードの発行費用、顧客にポイント還元するための引当金の準備やその経理処理などの費用が発生します。
どれくらいの費用がかかるのかは店舗の規模により幅がありますが、実店舗の場合はカードリーダを設置することで約12～13万円前後の初期費用がかかります。さらにカードを発行するための費用もかかるので、ある程度の予算を見込んでおくのが無難です。
最近はスマホアプリを使ったポイントシステムも普及しつつあります。アプリを使ったポイントサービスの場合、カードを使わないのでカード発行費用がかかりません。初期費用も比較的安い傾向にあります。
最近は個人情報の保護が重要視されており、個人情報を店舗に渡さなければならないポイントカードを嫌う顧客もいます。また財布のなかに大量のポイントカードがたまるのを嫌がる顧客がいるのも否めません。そのためスマホアプリでポイントをためるスタイルは今後広く普及するものと期待されます。
さらにこのシステムを導入した以上運用しなければならないので、ポイントシステム管理のためにスタッフの配置が必要です。その分人件費がかかるのも店舗側の負担になるでしょう。ポイントシステムを導入するのであればそのメリットを十分に理解し、店舗側で十分に活用できるように顧客の管理、分析、有益な商品情報の告知などを実施する必要があります。
ポイントシステムの主な機能
ポイントツールは十分に活用できればリピーターの獲得や顧客管理、分析、狙った顧客への適切なマーケティング実施などができ、売り上げアップにつながる可能性が高くなります。とても有益なポイントシステムですが、導入時にはいくつかポイントがあるので、ここで確認しておきましょう。
・店舗にとって本当に必要な機能や欲しい情報はなにかを考える（もし独自機能を付与したいのであれば、カスタマイズが可能なASPやスクラッチ開発が必要）
・特定の業界に特化したポイントサービスがある、該当するようであればそれを導入する（飲食店特化や理美容室特化など）
・初期費用やカード発行費用がかかるので、どこまで費用が出せるか見極める
・ポイントシステムの運用ができる担当者を決めておく
ポイントシステムを十分に活用するためには、システムを導入した後にどう活用するかを具体的にイメージし、実際に売り上げアップにつなげる運用ができるかどうかがカギです。
まとめ
お店の商品やサービスの売り上げが目標に届かないとき、その原因を分析するための方法がいくつかあり、代表的な分析方法をご紹介しました。業態や店舗の規模、商材などにより、最適な顧客分析は変わってきます。適切な分析方法を選び、さらにポイントシステムを利用することで顧客分析の精度を高め、顧客満足度アップやリピーター獲得を目指しましょう。
