スーパーマーケットをはじめとした小売業では、顧客分析を生かすことでさらなる集客や売上向上が見込めます。

この記事では具体的にどのような顧客分析を行い、どのようにマーケティングに生かすべきなのか、フレームワークから事例までわかりやすく解説します。

顧客分析とは

顧客分析とは顧客について様々な情報を基に分析することです。例えば、顧客の性別、年齢、居住地といった属性、小売業でいえば、来店の日時、頻度、店舗での購買行動などの情報をもとにします。

顧客分析で重要なのは、顧客データをもとに顧客の心理や隠れたニーズを把握することです。顧客の求める商品や製品を取りそろえることで、さらなる売上の向上につなげられます。

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顧客分析の目的とは

顧客分析は、顧客のニーズを把握し店舗の売上を上げるために行います。ただし、顧客全員を分析するのには大変な手間と時間がかかるため、優良顧客について分析するのがポイントです。

この優良顧客とは、来店頻度や購入金額のポイントで上位2位にあたる顧客を目安にするといいでしょう。優良顧客のニーズを踏まえたうえで、既存商品の改善、新商品の開発、仕入の最適化などに取り組むことで顧客ひとりあたりの買上点数向上やリピート購入が期待できます。

顧客分析を行うことで得られるメリット

顧客分析にはさまざまなメリットがあります。分析内容を施策や売上につなげるためにも、どんなメリットがあるのかおさえましょう。

顧客分析のメリット1. 施策の効率化

顧客分析は施策をより効率的に行うのに役立ちます。分析を通して顧客への理解度が深めることで、ターゲット層の心を動かす施策を実行しやすくなるためです。

また、顧客分析は、マーケティングによる費用効果最適化にもつながります。分析からある程度施策の成果が予測しやすくなるためです。費用を抑えつつ効果の高い施策を実施したいなら、顧客分析は欠かせない要素であるといえます。

顧客分析のメリット2.売上や利益向上

顧客分析は購買率や顧客満足度の向上に役立ちます。売上・営業利益向上効果を得たいなら、積極的に分析しましょう。

分析を活かして顧客ニーズを無駄なく満たせるようになれば、限りあるリソースを効果の高い施策に注力できます。費用を抑えつつ購買率などを高められれば、売上や利益もあわせて向上させることも可能です。

顧客分析の手法・フレームワーク6つ

顧客分析のフレームワークは基本的なもので6つあります。どのような業態でどのような情報を用いてどのような情報を得たいのかによって使い分けるのがポイントです。ここでは小売業の顧客分析にも役立てられる以下の6つのフレームワークについて説明します。

• デシル分析
• セグメンテーション分析
• 行動トレンド分析
• コホート分析
• RFM分析
• CTB分析

デシル分析

デシル分析とは顧客の商品や製品の購入金額の高い順に10グループ(デシル1～10)に分類する手法です。

それぞれのグループの購入比率や売上構成比を割り出すことで、貢献度や購買力の高いグループと低いグループがわかり、優良顧客層に対してアプローチできます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、属性、購入履歴などの項目でセグメントする手法です。その特徴は、購入金額に限定されない点にあります。

顧客の年齢、性別、居住地など、主だった属性だけでなく、小売店であれば利用した店舗や店舗をまたいだ累計購入金額でセグメントできるため複数の要素から分析できるのがメリットです。

行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、ある特定のシーズンにだけ来店し、商品や製品を購入している顧客のみを分析する手法です。コンスタントに来店し商品や製品を購入している顧客は含まれません。

例えば「夏に○○を購入しているのは○○エリアに居住する○～○歳代の男性」だとわかれば、夏を前にフォローアップメールを送信したりキャンペーンを実施したりすることで、購入率の高い顧客にアプローチできるようになります。

コホート分析

コホート分析とは、顧客の属性をはじめそれぞれの項目で同じ条件を持つグループに分類することで、購買行動を分析する手法です。

例えば、小売店で「ポイントカードを利用した顧客」でコホートして分析していけば、ポイントカードの利用者に対して効果的なアプローチを検討できます。

RFM分析

RFM分析とは最新購入日(Recency)、購入頻度(Frequency)、累計購入金額(Monetary)の指標で顧客を分類する手法です。

分類の仕方は以下の通りです

• 直近で商品や製品を購入した顧客→最新購入日(Recency)
• 商品や製品の購入頻度が多い顧客→購入頻度(Frequency)
• 購入金額の合計額が高い顧客→累計購入金額(Monetary)

3つそれぞれの指標が高い顧客は優良顧客と判断ができます。また、いずれかの指標が低い顧客がいる場合には、指標を向上させるための施策が必要だという判断ができます。

例えば、購入金額、購入頻度ともに高水準の顧客がいるとします。一方で、最後に購入したのが1年前だとした場合、競合に顧客を奪われている可能性があると推定でき、対策を練る必要があるとわかります。

CTB分析

CTB分析とは、カテゴリ、テイスト、ブランド、この3つの指標で顧客をグループ化して分析する手法です。

カテゴリは商品の種類、テイストは形状、カラー、サイズなど、ブランドはプライベートブランドや取り扱っているブランドにあたります。

CTB分析によって、グループごとの趣味嗜好を把握できるため、顧客のニーズに合った商品開発やマーケティング施策の企画に繋がるのが特徴です。

顧客分析のフレームワークを複数活用することで潜在層が浮かび上がる

顧客分析で企業や店舗にとって「欲しい情報」を得るためには、それぞれのフレームワークのテンプレートを複数活用することが重要です。

顧客分析のフレームワークを複数活用することで潜在層が浮かび上がり、潜在層をターゲットとしたアプローチが可能になります。

例えば、リピーター層を把握したいのであれば、デシル分析で購入価格の高い客層を割り出し、さらにセグメント分析で属性を分類、最後にRFM分析で直近の利用頻度や購入金額を絞り込めば、具体的なリピーター層が浮かび上がります。

顧客分析を行う際のポイント

顧客分析はただ行えばいいものではありません。以下で紹介する分析を行う際の注意点をおさえておきましょう。

分析対象とする顧客を明確化する

顧客分析は目的により分析対象が異なります。分析を行うときは、対象とする顧客の範囲や属性を明確にしましょう。

例えば、特定の商品の購買率向上を目標にした場合、商品を購入する顧客の属性や、購入してほしいターゲット層に注目して分析を行います。

このとき、分析範囲をすべての顧客まで広げてしまうと、対象外の顧客もデータに入ってしまうため、正しい分析ができません。

不要なデータの混入や間違った分析を避けるには、データを集める前に分析の目的や、対象顧客の明確化するなどの作業が大切です。

購買プロセスにも注目する

顧客分析ではデータに注目しがちですが、データだけでは分からないこともあります。顧客の購買プロセスも欠かさずチェックしましょう。

より効果的な戦略を取るには、購買に至った経緯や購入の意思決定者などの情報が必要です。集めたデータにこれらの情報を加えて収集・分析すれば、より適切な結果を得られます。

顧客分析の最終的な目的は、売上や利益向上です。ただ目的に該当する顧客を分析するのではなく、購入に至った経緯などの情報も収集しましょう。

商品の課題や顧客ニーズ、購買プロセスも掘り下げる

より詳細な分析をするには、商品や顧客ニーズ、購買に関する情報も重要です。データ上の分析だけでは、商品や店舗の課題までは分かりません。顧客が商品や店舗を知り、購入した動機も同様です。

より効果的な施策や戦力を実施したいなら、顧客へのインタビューやアンケートなどを用いた調査によって定性的なデータも取得しましょう。

顧客分析の基本的なステップ

顧客分析は実施前に事前準備やフレームワークの選定が必要です。分析方法により細かい流れは異なりますが、基本の方法は変わりません。顧客分析の大まかなやり方をおさえておきましょう。

顧客分析の目標を決める

まずは顧客分析の目標を決めます。課題を解決するキーとなる顧客を明確にしましょう。顧客の特徴をおさえたら、本当に顧客分析で課題が改善できるかを確認します。

顧客分析の目標は、数値などの定量的な指標にしておくのがポイントです。指標をもとに判断すれば、費用対効果の証明や判断ができます。

分析は効果を測れないと意味がないため、目標を決めるときは数値などの一目でわかる形で決めておきましょう。

活用データと分析方法の選定

目標を明確化したら、次は活用するデータの選別と分析方法を選定します。現場で取れているデータを確認し、既存または新規データを使うか判断します。

活用データを選定・収集したら目標達成に有効な顧客分析方法を確認・選定しましょう。このとき、自社の業態に有効か・課題分析に役立つかも含めて検討するのがポイントです。

顧客分析を通して施策対象層を選定する

データと分析方法を決定したら、顧客分析を行います。データを分析すると複数の顧客群が出てくるので、その中から分析すべき層を選定しましょう。

顧客分析はひとつの顧客群だけに行うのでは不十分です。ターゲット層となる顧客群や、目標達成に必要な顧客群もあわせて分析しましょう。

複数の顧客群を分析することで、より詳細かつ効率的に施策や戦略に役立つデータが手に入ります。顧客群を分析したら、施策対象となる顧客層を選定しましょう。選定は以下のような方法で行います。

• 顧客層ごとに短期または長期の施策に応じて大きく価値を発揮できるものを絞りこむ
• 優先順位を顧客ごとに付けて順位ごとのアプローチを考える

購入プロセスの分析を行う

次は特定した顧客層の購入プロセスを分析します。自社商品・サービス・店舗を認知してから購入するまでのプロセスを調査しましょう。調査には以下の情報を収集します。

• 顧客へ行っている声かけ
• SNSでのアプローチ
• 顧客に渡している情報

この中から効果のあるものを同時進行で実施しましょう。顧客の購入経路や効果の出ている活動を分析すれば、実施予測施策の成功率を上げる効果が期待できます。

商品の課題や顧客ニーズを深堀する

ここまでの段階まで分析を進めれば、商品やサービスに発生している課題や、顧客ニーズがある程度わかるようになるはずです。これらの情報も分析しましょう。

目的の顧客が取った行動に隠されているニーズをチェックすれば、顧客も気が付いていないニーズや課題を発見できます。このデータは施策・商品やサービス開発にも役立ちます。

参考データも漏らさず収集すれば、より効果的な施策や戦略を取れるようになるでしょう。

施策の計画・実施・検証

データから得られた分析内容をまとめたら、施策を計画実施します。また、実施中・実施後に施策が効果を発揮できたかもチェックしましょう。

チェックで課題が見つかった場合は、次の施策までに改善策を考えます。あわせて、効果のあった施策のよい部分も生かせるようにしておくと、次回施策の効果を高められます。

顧客分析はマーケティングに生かすのがポイント！

顧客分析は分析して終わりではありません。分析した後に施策に落とし込むことが重要です。しかし、実際にどのように施策に落とし込むのかわからない方もいると思います。そこでここでは、スーパーチェーンとコンビニエンスストアを例に、顧客分析をどのように活用すべきなのか、例を紹介します。

スーパーマーケットの顧客分析

スーパーマーケットではそれぞれの店舗がそれぞれのPOSデータを共有しています。それぞれの店舗ごとに顧客分析をすることで、同じ地域の店舗でも顧客の属性や購買行動の違いを把握することが可能です。

各店舗の顧客の来店時間や買上商品の傾向をPOSデータから把握することで、以下のような施策に落とし込むことが可能です。

• ニーズの高い商品を集中的に仕入れる
• 顧客の購買意欲を向上させる売り場づくりに繋げる
• 曜日によって特売対象商品を変える

ちなみに、顧客分析はクロスマーチャンダイジングとも相性が良いため、以下の記事もぜひ参考にしてみてください。

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コンビニエンスストアでの顧客分析

コンビニエンスストアにおける顧客分析では、POSデータやポイントカードのデータを活用し、以下の要素を中心に分析するのがポイントです。

• 年齢
• 性別
• 来店頻度
• 購入商品

加えて、各地域の世帯数やファミリー層、単身者の割合を調べることで、各コンビニのメイン顧客を割り出すのも重要なポイントです。メイン顧客の来店頻度や購入商品を分析し、仕入れを最適化したり商品を開発したりすることで、売上向上が見込めるでしょう。

まとめ

顧客分析は、性別、年齢、居住地、来店日時、頻度、などを基に顧客のニーズを把握するための手法です。

主に6つのフレームワークがあり、複数活用することで潜在顧客層を割り出せます。この記事が、顧客分析の実施や、効果的なマーケティング施策の企画・実行に貢献できれば幸いです。

なお、ファミリー層に対して来店頻度の向上や買上点数の向上施策を打ちたいという場合には、ぜひ「きゃらくるカート」の導入も検討してみてください。