顧客データの収集方法と活用術とは？種類・統合・分析・管理も詳細解説

マーケティングにおいて、第一に重要なのは顧客理解です。オフライン・オンラインを問わずあらゆる顧客データを収集し、統合・分析を行うことで顧客理解が深められ、より効果的なマーケティング施策を企画・実行できます。本記事では、顧客データの管理・ 分析・ 活用・ 統合・種類について詳細に解説します。顧客データを活用したデジタルマーケティングの参考にしてください。

顧客データが必要な理由

マーケティングを行う上では顧客を理解することが欠かせません。あらゆるデータを収集・統合・分析することで、顧客理解を深めることができます。顧客理解の深化は、より効果的なマーケティング施策・企画・実行を容易にします。近年ではデータドリブンマーケティングと呼ばれ、データの活用を主軸としたマーケティングが取り入れられており、データが重要視される傾向が強くなっています。

マーケティングに必要な2つの顧客データ

マーケティングに必要な顧客のデータは大きく定量データと定性データに分けられます。ここではこの2つのデータについて解説します。

定量データ

定量データとは、数値化できる情報のことです。顧客の住所・年齢・年収・家族構成のような顧客属性情報や、顧客の購入履歴、Webサイトのアクセスログから取得される行動履歴データなどを指します。

顧客理解に必要な定量データを多く収集し分析すれば、顧客がどのような行動をしてときにコンバージョンにつながるのか、ターゲットには何が売れ筋なのか、誰が何をいつ購入しているのかなども分かります。

定性データ

定性データとは、数値化することが難しい情報のことです。顧客の声、クレームの内容、SNS に投稿された文章など、自然言語で書かれた非定型的なテキストデータなどのことを指します。

データを収集する基盤さえ構築できればある程度収集できる定量データとは異なり、データ収集が難しい定性データですが、定量データでは読み取れない顧客の深い心理まで読み取れる場合もあります。定量データとかけわせて分析することでより深い顧客理解につながります。

顧客データの収集・蓄積方法

顧客データは、まず収集しようとしなければ集まりませんし蓄積もされません。ここでは、定量データと定性データの収集・蓄積方法について解説します。 

定量データの収集・蓄積方法

定量データの収集方法は多種多様にあります。簡単に顧客データを収集する方法として、会員登録や顧客へのアンケートがイメージしやすいでしょう。それ以外にも購買履歴データは、販売管理システムなどに蓄積された注文履歴や受注履歴から収集できます。Webサイト上の行動履歴データは、Webサイトへのアクセスログから収集可能です。

データ収集のポイントは、あらかじめデータを何に活用するのかを決めておくことにあります。ただ闇雲にデータ収集するだけでは結局貯めただけで活用されないといったケースが多くあります。また、何に活用するかで必要なデータ基盤やシステムが異なりますので、そういった点からもデータを何に活用するのかを決めることが重要と言えます。

ウェブサイト上の細かなアクセス解析をするのであれば、GoogleAnalyticsやAdobeAnalyticsなどのアクセス解析ツールの導入が必要です。また、より広い範囲の顧客属性データ、個人情報レベルデータの収集・蓄積・統合であれば、CDPやプライベートDMPが必要となります。

定性データの収集方法

定性データの収集方法は、アンケートを活用する方法が一般的です。その他にもSNS投稿を分析することで消費者ニーズや自社製品・サービスへの意見なども調査できます。また、自社サイトの口コミページへの投稿や、必要な情報を収集するためにメールを送ったりする方法も有効です。

また、自社サイトの問い合わせ履歴からも定性データを得られます。定性データは1つ1つの中身を分析することで、数字では表れない自社や自社製品、サービスの評価を知ることができて、改善点を見いだせる場合があります。

顧客データの管理方法

収集した顧客データは、適正に管理しなければなりません。マーケティングに有効活用する目的に合わせた管理方法を採用しましょう。

表計算ソフトによる管理

表計算ソフトによる管理は、導入にかかる手間やコストを最低限に抑えられるのが大きなメリットです。普段の業務でも使う頻度が多いためスムーズに導入できます。自社の管理スタイルに合わせたシートにできて、管理者が見やすいシートを作ることもできます。

表計算ソフトは、相互データのやり取りが難しいため、同じデータを何回も入力するケースがあります。また、自動配信メールなどの機能が備わっていないことが大きなデメリットです。

顧客管理システムを使う

顧客管理システムは、多種多様な顧客データを一元管理できるメリットがあります。また、顧客情報管理を社内や部署などで共有できるため、属人化の防止となり、有効活用できれば業績の向上にもつながります。

属性を登録し、セグメント分けすることで、属性やセグメントを絞り込んだプロモーション展開ができます。デメリットは、種類が多くイニシャルコストがかかることや現在保有しているデータの入力に時間と労力がいることです。

営業支援システムを使う

営業支援システムを顧客データの管理に使用すれば、顧客情報・企業情報・案件情報・担当者情報などの情報の中で、必要な情報を自動的に関連付けられます。関連付けられたデータは、営業や販売活動を後方支援するため、業績の拡大を狙えるのです。

営業支援システムは、従業員間でコメントを残す機能もあります。情報共有がスムーズになるだけではなく、従業員間のコミュニケーション促進にも役立ちます。デメリットは、導入までに時間と労力がかかり、イニシャルコストが高額になりがちなことです。

CDP・プライベートDMPを使う

CDP・プライベートDMPを使う管理方法も注目されています。これらのシステムを使えば、マーケティングオートメーション（MA）や顧客関係性マネジメント（CRM）、Web接客ツール、社内システムなどさまざまなシステムを相互接続できるため、データのサイロ化を防ぎ一元管理ができます。複数システムのデータを統合的に管理できれば、データ活用が容易になるため、元のシステムから得られる情報量も増えて自在に活用できます。
CDP・プライベートDMPを導入すれば、属性データだけでなく行動履歴データなど顧客一人ひとりに関する情報を網羅的に管理できるようになります。これにより、パーソナライズした形でコミュニケーションを行うことができます。ただし、導入までのコストや、他システムとの連携させる作業が必要です。

【関連】CDPとは？初心者でも分かる仕組みや特徴

顧客データの分析方法の種類

収集蓄積した大切な顧客データは、分析しなければマーケティングに役立てることが難しくなるため、ここで分析方法の種類と特徴を解説します。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を指標で分類してグルーピングする方法です。

主な分類
・一般的な分類：年齢・性別・住所
・地理的な分類：国・地域・人口
・心理的な分類：価値観・趣味・ライフスタイル
・社会的な分類：業種・会社所在地・ポジション
・その他分類：行動履歴・購入頻度
さまざまな指標によって分類し、セグメントするためには、何を指標とするかが大切です。

バスケット分析

バスケット分析とは、バスケットともいわれる顧客の買い物カゴの中を分析する方法です。ネットショップであれば顧客の購入履歴、実店舗であればPOSの購買データなどを用います。

消費者の全体像を正確に把握できて、特定の商品と共に売れている商品を見つけることが可能です。分析結果を活用すれば購入の可能性が高い商品をレコメンドできます。

RFM分析

RFM分析とは、3つの指標であるR（Recency：最終購買日）・F（Frequency：購買頻度）・M（Money：購入金額）を用いて分析する方法です。R・F・MそれぞれをHigh・Middle・Lowでランク分けし、グループに分類します。

ランクの高いグループほど優良な顧客です。優良顧客や新規顧客、安定顧客など分かりやすいグループ名をつけます。各グループに応じたマーケティングを実施できます。

デシル分析

デシル分析は、購入履歴を基のデータとし、全ての顧客の購入額を洗い出し、分析する方法です。購入履歴データから、顧客を購入金額が高い順に並べます。顧客を10等分して10のグループを作成。それぞれのグループの売上構成比がどれだけあるか算出ます。
グループごとの売上比率を出すことにより、自社の売上の貢献度がわかるため、マーケティングのターゲットを絞りやすくなります。

顧客データの活用方法

顧客データを分析すれば、効率よくマーケティング施策を実行できます。ここでは、顧客データの活用方法を解説します。

クロスセル・アップセルを狙う

新規顧客を獲得することも重要ですが、既存顧客のデータを活用して、アップセルとクロスセルを狙うほうが、売上向上の近道になります。顧客に適切な提案をしたり、アップセルのタイミングを逃したりしなければ売上向上が可能です。

1つの商品に対して、一緒に購買される可能性が高い商品を明確にしておくことで、より多くのアップセル・クロスセルを実現できます。

行動データの活用

顧客の行動をデータ化した行動データは、マーケティングで重要なデータです。顧客のWeb行動データから、顧客に適したタイミング・内容でパーソナライズされたメールを送るなど効果的なアプローチが可能です。行動データの活用は、顧客探索からデジタルマーケティングの効果最大化まで狙えます。

データドリブンを実現させる

顧客データを活用してデータドリブンを実現させることで、大きな利益を生み出す可能性があります。データドリブンとは、あらゆる種類・部門のデータを蓄積・分析して企業の意思決定をする業務プロセスです。実現させれば、顧客ニーズやターゲット、成功と失敗のパターンを洗い出せます。

データドリブンによって示される判断材料や分析結果は、顧客行動や現場業務などの複雑化された状況も的確に示します。従来のプロセスではなく、データを活用しているかどうかが、これからの成否を大きく左右するのです。

顧客データ統合の重要性と方法

顧客データは、オンラインとオフラインなど散り散りに保有していても大きな成果を生み出せません。ここでは、顧客データの統合方法と重要性を解説します。

顧客データ統合の重要性

マーケティングの起点は顧客理解です。顧客理解を深めるためには、あらゆる顧客データの分析が必要であり、そのためには、社内にある顧客データを部署や店舗などでバラバラに保有せずにしっかりと統合管理することが大前提となります。

一例をあげれば、店舗で取得される来店データを活かすには、デジタル上の行動データを組み合わせる機能がなければ、全体像を把握できないためデータを活かせません。

顧客データを統合することにより、社内では効率的なデータ活用が可能となり、顧客へはより関連性の高いマーケティングが可能となるのです。そのためには、顧客データの統合を全社的なプロジェクトとして推進する必要があります。

顧客データの統合方法

顧客データの統合方法は、CDPを導入するとよいでしょう。CDPとは、（カスタマー・データ・プラットフォーム）の略で、顧客データを収集・集約・蓄積し、管理するためのプラットフォームです。

CDPを導入しデータを統合すれば、顧客のさまざまなデータを紐づけて管理分析することが可能です。CDPを導入する理由は、ユーザーのクロスデバイス化とチャネルの多様化にあります。顧客データの複雑化が加速している中で、データの散財やサイロ化は、防がなければなりません。

CDPを導入すれば、収集したデータを統合できます。効果的な分析ができて、マーケティングを促進する顧客理解の深化につながるのです。

まとめ

マーケティングの根本は顧客を理解することです。あらゆる顧客データを収集し、統合・分析を行うことで顧客理解が深められます。CDPでデータを統合・活用したマーケティングができなければ、業績の拡大が難しくなります。

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記事公開日：2021年7月26日

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株式会社ブレインパッド

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