「顧客視点」を取り入れたITシステムであるCRM(カスタマー・リレーションシップ・マネジメント)。では、「CRM分析」とは何でしょうか？単純に訳せば、「顧客との関係管理を徹底するための分析」と言えます。
マス・マーケティング時代が終了してからしばらく、顧客視点でビジネスを展開する重要さが、日に日に増しています。情報化社会が進んだことで顧客自ら情報を取得し、それぞれのニーズに応じて商品やサービスを選びます。さらに顧客ごとのニーズが多様化したことで、企業のマーケティング課題はさらに大きなものとなりました。
このため、企業には顧客視点を持ち、今まで以上に顧客が持つ課題やニーズを理解し、それに応じたビジネスの展開が求められます。こうした新たなビジネススタイルを実現するために、CRM分析が大切です。
今回は、このCRM分析とは何かを解説していきます。
CRM分析とは？
CRM分析とは単なる顧客分析なのかといえば、そうではありません。あくまでデータ分析を通じて、顧客関係を管理するためにあります。従って、CRM分析には様々な分析が含まれます。RFM分析、デシル分析、セグメンテーション分析など、複数の分析手法を用いて顧客分析を行うことで、顧客との関係管理を実現します。
RFM分析
RFM分析とは「Recency(直近購入日)」、「Frequency(購入頻度)」、「Monetary(購入金額)」それぞれの頭文字を取った分析手法です。この分析手法は、自社にとって重要な顧客とそうでない顧客を見極めるためにあります。
概要としては、顧客ごとに「R」「F」「M」それぞれのスコア付けをして、顧客ごとのステージやランクを把握します。たとえば「R」と「F」のスコアが高い顧客は、明らかにリピーターです。さらに「M」のスコアも高ければ、自社のファンと言ってもいいでしょう。
一方「M」のスコアは高いが「F」のスコアが低いという顧客は、リピーターではありませんが、将来重要顧客になる可能性があり、積極的にセールスをかけるべき顧客だと言えます。
このように、「R」「F」「M」それぞれのスコア付けをすることで、自社にとっての顧客を明確に把握することが可能です。
デシル分析
「デシル」にはラテン語で「10分の1」という意味があり、顧客を購入金額順で10のグループを形成します。たとえば自社顧客が1,000人いれば、購入金額上位から100人ずつのグループ分けをします。その後、各グループの総合購入金額を割り出し、最後に1,000人全体の総購入金額から、グループごとの比率を割り出します。
こうした分析を行うことで「上位〇名の顧客が売り上げの80％を占めている」などの情報を得ることができます。
セグメンテーション分析
セグメンテーションとは、共通のニーズや属性を持つ顧客を分類することです。例えば年代別で分類したり、居住地域で分類することをセグメンテーションといいます。この、セグメンテーションごとに分析を行うことで、様々なことが見えてきます。
たとえば、商品購入客を年代別でセグメンテーションした場合、すべての顧客が同じニーズや属性を持つわけではありません。会社勤めの顧客もいれば、自営業の顧客もいるでしょう。家庭を持つ顧客もいれば、独身の顧客もいます。
そうしたセグメンテーションの中で「最も商品購入率の高い属性は？」という視点を持ってみるとどうなるでしょう。会社勤めより自営業、独身よりも家庭を持つ顧客の方が、商品購入率が高いというような情報が見えてきます。
となれば、商品購入率が高い属性を持つ顧客に対し、積極的にセールスをかけていけば、効率良く売り上げを伸ばしていくことが可能です。
ここでは3つの分析手法を紹介しましたが、CRM分析は、さらに多数の分析手法を活用していきます。様々な角度から顧客を見つめることで、顧客を理解し、自社ビジネスの進むべき方向を考えるのです。
CRM分析を実現するためには？
CRMというITシステムは、顧客視点を取り入れたものです。経営指針を決定するための顧客情報を提供してくれるため、経営のためのITシステムだとも言えます。では、CRMを導入すれば、CRM分析は可能なのか？というと、実はそうではありません。
CRM分析を行う上でまず大切なことは、分析のための情報基盤を整えることです。簡単に言えば、BI(ビジネス・インテリジェンス)などの分析システムを導入することになります。CRMに蓄積される情報とは、それだけでは分析には使えません。各情報を収集・加工して初めて、分析できる状態になります。
こうした情報の収集・加工作業というのは、非常に手間がかかります。そのため、リアルタイムなCRM分析ができないという問題があります。しかし、CRMとBIとを連携させることで、情報の収集・加工といった作業を自動化でき、リアルタイムなCRM分析が可能になります。
さらに言えば、CRM分析の精度をより高めるためには、CRMから生成されるデータだけでなく、組織全体から生まれるデータを分析することが大切です。売り上げデータや仕入れデータなど、様々なデータと顧客データを紐付けることで、より多様な切り口からCRM分析を行えます。
CRM分析のためのERP
精度の高いCRM分析を実践するために、多くの企業がERPを導入・検討しています。ERPとは、「統合基幹業務システム」と訳され、複数のITシステムを統合管理するためのITシステムです。ERPを導入することで、企業は各ITシステムでスムーズな連携が取れた、システム基盤を構築することができます。
例えば会計システムと販売システムの連携が取れていれば、2重3重のデータ入力作業が無くなり、データの重複や漏れが無くなります。仕入システムと在庫システムの連携が取れていれば、仕入から在庫管理までの作業を、円滑に進めることができます。
このように、ERPによって複数ITシステムが統合されることで、組織全体の業務効率をアップすることができます。
そんなERPがCRM分析にとって重要な理由は「データの一元管理」にあります。ERPでは各ITシステムが相互連携されているので、各所から生まれるデータを、すべて一つのデータベースで管理することが可能になります。さらに、BIが搭載されていたり連携ができれば、組織全体の情報資源を分析することが可能です。
となれば、CRM分析の精度はかなり高いものになります。ERP導入企業は顧客情報に紐づけて様々なデータを分析できるようになるので、顧客をより深く理解し、顧客視点のビジネスを展開しやすくなるでしょう。
まとめ
企業の中には、CRM分析を必要としないケースもあります。例えば、取引先の多くと十年以上の取引があり、事業拡大よりも、そうした取引先との関係を維持することが大切という場合です。こうした企業では、CRM分析を行うにしても、事業拡大を狙うのではなく、長年付き合いのある取引先をより深く理解するために分析するのがいいでしょう。
逆に、事業拡大を狙っていたり、成長段階にある企業はCRM分析を活用し、顧客の理解と市場の見極めを行うことで、どんどん事業拡大をしていくことが大切です。こうしたCRM分析を実現するためにも、ERP導入をぜひご検討ください。
