デジタルマーケティングソリューション

CRM分析とは？顧客データを分析する代表的な手法とそれぞれの活用方法

顧客ニーズの多様化が進んだ現代では、画一的なマーケティングでは関係を維持するのが困難になってきています。顧客との優良な関係を維持し、ファンやリピーターを獲得していくための方法としてCRMを用いた分析が注目されています。

CRM（Customer Relationship Management）とは、「顧客関係管理」という意味であり、CRMを用いることでさまざまな顧客分析が可能になります。ここではCRMで顧客を分析する代表的な手法とそれぞれの活用方法について詳しく見ていきましょう。

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そもそもCRM分析とは

CRMは「顧客関係管理」を意味しますが、顧客情報管理を行うシステムのことを指す場合も多くあります。CRM分析とは、顧客情報管理を行うシステムに蓄積されたデータを用いて分析をすることです。

CRMで管理するデータには、顧客の名前や住所、連絡先、アポイント・商談の記録、購入履歴、アフターフォローの記録など、さまざまなものがあります。しかし、データをただ蓄積するだけではさらなる成果の獲得にはつながりにくいため、目的に合わせた分析手法の選択が重要です。

CRM分析をする目的

CRM分析を行うためでは、その目的を正しく理解しておくことが必要です。CRM分析の目的として主要なポイントを3つ解説します。

顧客との良好な関係構築につなげる

CRM分析では、顧客の属性や行動パターンなどのデータをもとに、顧客行動の背景にある課題や志向などを分析します。これにより、顧客に対する理解が深まります。よりよい提案やアフターフォローにつながりやすく、顧客と長期的に良好な関係を築けるようになるでしょう。

効果的なマーケティング戦略の立案を行う

顧客理解の向上により、その顧客だけでなく、同じような属性を持つ顧客に対しても適切なアプローチが可能になります。加えて、成果と原因の因果関係が明確になるため、新規顧客を開拓する際のマーケティング戦略立案にも活用できるでしょう。

既存顧客との関係維持だけでなく、新規顧客開拓の効果的な施策検討につなげる点も、CRM分析の大きな目的の一つです。

LTV（顧客生涯価値）を向上させる

LTV（顧客生涯価値）は「Life Time Value」の略で、顧客が最終的にどれだけの利益を自社にもたらしてくれるかを表す指標です。顧客ごとに効果的なマーケティング戦略を立案することは、顧客の離脱を防ぐ、アップセル・クロスセルを狙うなど、LTVの向上につながります。

新規顧客を開拓しつつ既存顧客のLTV向上が図れれば、業績アップや安定した営業目標達成を実現できるでしょう。

顧客をランク付けする-RFM分析

RFM分析は、3つの指標を使って顧客をグルーピングする考え方のことです。ECサイトなどBtoCビジネスではよく活用されている方法です。まず初めにRFM分析がどのような手法なのか見ていきましょう。

RFM分析の概要

RFM分析は「Recency」「Frequency」「Monetary」の3つの単語の頭文字を取って名付けられた手法です。それぞれの単語の意味は次のとおりです。

・Recency：直近の購入日
・Frequency：購入する頻度
・Monetary：購入金額

RFM分析ではこの3つの観点から顧客の購買行動を分析し、顧客をランク分けします。

たとえば過去に何度も商品を購入した経験があり、その累計金額も高い場合は優良顧客として今後の購買見込みが高いと予想できます。同じように過去何度も商品を購入していて累計金額も大きいものの、数年前からまったく商品を購入しなくなった顧客はすでに他企業に奪われてしまっている可能性が高いです。

このように顧客の「R」「F」「M」に関するデータに応じて顧客ランクを分けることができますが、グループの数や分類方法は、分析を行う企業によってさまざまです。

RFM分析の目的・特徴

RFM分析を行う目的は、ランク付けした顧客のグループそれぞれに対し、効率的なアプローチを選択し、売上や利益の拡大を図り費用対効果を大きくすることです。

重要なのは「費用対効果」です。すべての顧客に対してマス的に同じアプローチをかけても売上の向上は望めますが、無駄なコストが生じる可能性が高くなります。

すでにほかの企業に流れてしまった顧客にアプローチをかけても、商品やサービスを購入してくれる可能性は少ないでしょう。RFM分析を用いて顧客をランク付けし、見込みのある顧客に適切なアプローチをすることで、費用対効果の高い施策を行うことが可能になります。

購入金額でグルーピングする-デシル分析

デシル分析とは、顧客の購入金額データを使った分析手法です。売上貢献度の高い優良顧客を抽出するために用いられることが多いです。実際にどのように分析をするのか見ていきましょう。

デシル分析の概要

「decile（デシル）」とは「10等分」や「10分の1」という意味を持った単語です。身近な例では1リットルの10分の1を表す「デシリットル」などが挙げられます。デシル分析はまず購入履歴データから全顧客を購入金額順に並べ、10等分して1から10のグループを作ります。次にグループごとの購入金額を合計し、全体の何割を占めているかを計算します。グループが売上に占める割合を比較することで、各グループの購買傾向を知ることができ、グループの特性に合わせた費用対効果の高い施策を取り入れていくことが可能になります。

デシル分析の目的・特徴

デシル分析の目的は、顧客の購買意欲の高低に対する分析です。その特徴から、購買意欲の高い顧客には狭く深いマーケティングを行い、逆に購買意欲の低い顧客には広く浅いマーケティングを行うといったアプローチを選択できます。 RFM分析が購入日や頻度も交えてランク付けするのに対し、デシル分析は購入金額など「1つの対称軸を10等分してランク付けする」といった点で異なります。扱うデータが少ないため比較的簡単に分析できる手法ですが、売上データの期間をいつからいつまでで区切るかによって結果が変わるなど注意も必要です。

意味のある要素で区切る-セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客の持つニーズや属性を使ってグルーピングする分析手法です。セグメンテーション分析の具体的な方法や特徴について見ていきましょう。

セグメンテーション分析の概要

私たちは年齢や性別、趣味や居住地域など、さまざまな属性を持っています。これらの属性によって分類することをセグメンテーションといい、それに対する分析が「セグメンテーション分析」です。たとえば商品を購入した顧客を年代別でセグメンテーションし、どの年代の顧客の購買ボリュームが大きいのかを把握したり、反対に購買量が少ない年代を特定したりするといった使い方ができます。年代だけでなく、性別や地域などでさらにセグメンテーション化することで、より詳細なニーズを把握することにもつなげられるでしょう。

セグメンテーション分析の目的・特徴

セグメンテーション分析の目的は、商品購買意欲の高い属性を抽出し、積極的にマーケティングする層を洗い出すことです。また、セグメンテーションをより細かく行っていくことで、RFM分析やデシル分析よりも細分化した分析が可能なことも特徴と言えます。

3つの指標で顧客を分類する-CTB分析

CTB分析とは「Category」「Taste」「Brand」の3つの観点から顧客をグルーピングする分析手法です。

ここではCTB分析について詳しく見ていきましょう。

CTB分析の概要

CTB分析は次の3つの指標から顧客をグルーピングし、顧客が次にどういった購買行動を取るかを予測する手法です。

・Category：商品を大分類と小分類に分け、顧客の大まかな好みを見つける。
・Taste：色や形などのデザインやサイズなど、どういった風合いが好みなのかを把握する。
・Brand：メーカー、ファッションブランド、キャラクターなど、好みのブランドを把握する。

たとえば顧客が購入した商品を「ファッションアイテム」や「食品」といった大分類に分けます。さらにファッションアイテムの中でも「Tシャツ」「Yシャツ」などの小分類に分け、デザインやサイズ、ブランドなどさらに細分化し、顧客のニーズを把握することができます。

CTB分析の目的・特徴

CTB分析の目的は、区分けしたグループごとの趣味趣向を把握し、それぞれの顧客にあったアプローチを図ることです。

RFM分析やデシル分析が定量的な要素を重視しているのに対し、CTB分析は商品のカテゴリーやブランドなど、定性的な観点を意識した分析になっています。

優良顧客を発見する-LTV分析

LTV分析とは、顧客の購買データを使って顧客のLTVを分析する手法です。LTV分析を行えば、誰が自社にとって重要な顧客なのかが明確になります。

LTV分析の具体的な手法や目的・特徴を詳しく見ていきましょう。

LTV分析の概要

LTV分析では、顧客の平均購入額や購入頻度、購入期間などのデータから顧客のLTVを算出します。どの算出方法を用いてLTVとするかは企業のサービス特性によって異なるため、自社に合わせた算出方法を選ぶことが重要です。代表的なLTVの算出方法は以下のとおりです。

平均購入額×購入頻度×購入期間
最もオーソドックスな算出方法で、消耗品や食料品など、比較的購入頻度が高く、今後も継続した購入が見込める場合によく用いられます。
年間購入額×収益率×継続期間
年間の収益に着目した算出方法で、BtoBなどで長期の契約を行っている場合によく用いられます。
平均購入額×粗利÷解約率
顧客の解約率をふまえた算出方法で、顧客の解約が利益に大きな影響を与えるサブスクリプション型のサービスを提供している場合によく用いられます。

LTV分析の目的・特徴

LTV分析は、顧客が商品やサービスに使う金額を分析し、優良顧客の発見および育成につなげることを目的としています。顧客をLTVの高い・低いに分類できれば、LTVの高い顧客にはそれを維持する施策を、LTVの低い顧客にはLTVを高める施策を打てるようになります。

類似グループを作る-クラスター分析

クラスター分析とは、異なる属性が含まれている集団を、類似した要素をもとにグループ（クラスター）化して分析する手法です。新規顧客の開拓や新しい商品・サービスの提供を検討する際などに活用できます。

クラスター分析の具体的な手法や目的・特徴を詳しく見ていきましょう。

クラスター分析の概要

クラスター分析では、異なる属性が含まれた集団を類似した要素ごとを集めてグループ化し、分析を行います。

クラスター分析には、あらかじめ類似度の高いものを線でつなぎ、樹形図にしてグループ化する階層型クラスター分析と、あらかじめ決めたグループ数で任意にグループ化する非階層型クラスター分析の2種類があります。

階層型クラスター分析は、集団のなかでの類似度のつながりが分かりやすいため、細かなデータ分析に向いています。しかし、扱うデータ量が多すぎるとグループ化に時間がかかるため、ビッグデータの分析には向いていません。

非階層型クラスター分析は、グループ数ベースで任意にグループ化していくためグループ化に時間がかからず、ビッグデータからおおまかな傾向・特徴を分析するのに向いています。しかし、適切なグループ数を設定しなければ傾向・特徴がブレてしまうこと、適切なグループ数の設定が経験や勘頼りとなることがデメリットです。

クラスター分析の目的・特徴

クラスター分析は、顧客の傾向・特徴を考察し、戦略の立案に役立てることを主な目的としています。特に非階層型クラスター分析は、ビッグデータを単純化して顧客の傾向・特徴を考察できるため、ビジネス戦略の立案によく活用されています。新規顧客の開拓や新しい商品・サービスの提供を行う際には、クラスター分析を行うことで、どの程度のニーズが見込めるかを判断しやすくなるでしょう。

特定のシーズンに着目する-行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、特定のシーズンに着目して顧客の購買データを分析する手法です。行動トレンド分析を行えば、シーズンごとにどのような施策が効果的かを判断しやすくなります。

行動トレンド分析の具体的な手法や目的・特徴を詳しく見ていきましょう。

行動トレンド分析の概要

行動トレンド分析では、シーズンと顧客の購買データをグラフなどで可視化して分析を行います。

例えば、年間の売上をグラフにした際、夏の時期にビールの売上が伸びていたとします。そこで夏の時期の購買顧客層を調べ、50から60代の男性の購買が多いのであれば、この層にアプローチすることで効率的に売上をアップできることがわかるでしょう。

行動トレンド分析は、上記のようなまとまった期間以外にも、クリスマスやバレンタインデーのようなイベント単位、土日祝日のような曜日単位でも活用できます。

行動トレンド分析の目的・特徴

行動トレンド分析は、設定したシーズンに適したタイミングで顧客にアプローチすることを目的としています。特定のシーズン、顧客層に対してアプローチすることで効率的に売上をアップできれば、そのシーズンの安定した売上維持はもちろん、さらなる売上アップにもつながります。また、特定のシーズン、顧客層を狙った新しい商品・サービスの企画立案にも役立つでしょう。

CRM分析を行う際のポイント

CRM分析でやみくもにデータを分析しても、狙った効果を得ることはできません。効果的なCRM分析には、以下にご紹介する2つのポイントを押さえることが重要です。

CRM分析を行う目的を明らかにする

まず、CRM分析を行う目的を明確にしておきましょう。企業が現状抱えている課題や目標に応じて、取るべき分析手法や施策は異なります。例えば、無駄なコストを避けて効率的に売上をアップしたいなら、RFM分析やデシル分析、行動トレンド分析などが向いているでしょう。一方、新たな市場を狙った施策を打ちたいなら、セグメンテーション分析やクラスター分析などが向いています。

自社の目的に合わせ、必要な分析手法や機能、活用方法を検討することが重要です。

自社に合うツールを導入する

効果的なCRM分析には、CRM分析ツールの導入やSFAなど、ほかのシステムとの連携が欠かせません。明確化した目的や既存の環境に応じて、CRM分析ツールを導入しましょう。

以下の記事では、CRM分析ツールの選定について詳しくまとめています。

>顧客との関係性を向上させるCRMツールの選定ポイント

まとめ

今回はCRMで顧客をグループ化し分析していくいくつかの手法をご紹介しました。

どの分析手法を用いる場合でも言えることですが、重要なのは顧客情報の収集と蓄積です。一からCRMを構築・運用していくことは、対象となる顧客データが多い企業ほど難易度も上がることが多いため、一般的にはCRMソリューションを取り扱うシステムベンダーなどのプロバイダをパートナーとし、導入していくことになるでしょう。

自社にとって必要な分析に対応できる機能や仕様になっているか、自社が必要とする大量のデータ量を蓄積できるのかなど、考えなくてはならないことは多岐に渡ります。そのためCRMを導入する場合は、導入後の分析など運用実務のサポートも対応可能な適切なパートナーに相談してみてください。