顧客分析とは？最低限知っておきたい分析フレームワークも解説

顧客分析は大きく分類して、CRM的なものとマーケティング的なものの2種類があります。

CRMとは「Customer Relationship Management（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）」の略であり、顧客との関係を管理するための戦略を指します。CRM的な顧客分析では顧客関係の維持・向上を目的として、既存顧客を対象に分析活動を行います。

一方、マーケティング的な顧客分析では会社のプロダクトやサービスがどのような顧客層にニーズがあるのか、市場の規模や成長性はどれくらいか、潜在顧客の有無などを調査するものを指します。要するに、事業の将来性などを把握するための分析活動です。

2つの顧客分析は方向性としては似ているものの詳細については異なるものなので注意しましょう。本稿では、CRM的な顧客分析を実施したり、知っておきたい基礎知識や分析フレームワークを解説していきます。

顧客分析は何のためにあるのか？

会社のプロダクトやサービスの存在感を、市場でより大きなものにするためには「現状を知ること」が何よりも大切です。市場での立ち位置、売上高、ユーザー数、顧客がどう思っているのかなど、あらゆる角度から現状を可視化することで初めて課題も見えてきます。言うなれば、顧客分析はその可視化のために実施するものです。

具体的な指標としては、顧客エンゲージメントやロイヤリティなどを可視化していきます。顧客エンゲージメント（Customer Engagement）はプロダクトやサービスと顧客、会社と顧客の親密度を表し、ロイヤリティ（Customer Roiyalty）はプロダクトやサービス、会社に対して抱く愛着心を表しています。

もちろん、プロダクトやサービスの種類、ビジネスの目標によって他にもさまざまな指標を組み合わせるのが顧客分析です。そうして現状を把握し、課題を発見して、改善策を打ち出す。さらに施策を評価して、継続的に改善活動を続けていくことで、顧客のニーズを正確にとらえたプロダクトやサービス、あるいはソリューションを打ち出していくことで既存顧客との関係性を良好なものへと変えていきます。

顧客分析に用いられる分析フレームワーク

分析フレームワークというのは、顧客分析を行うための「枠組み」や「型」を意味します。たとえば業務改善を実施する際は「PDCAサイクル」というフレームワークがよく用いられますね。PDCAサイクルはPlan（計画）・Do（実行）・Check（評価）・Act(改善)という工程を順番に回していくことで、物事を改善へと向かわせる効果がある業務改善の型のようなものです。

これと同じように、顧客分析にもいくつか基本的な方が存在します。ここではその中から、「RFM分析」「デシル分析」「NPS」という分析フレームワークをご紹介します。

RFM分析

この分析フレームワークではRecency（直近購入）・Frequency（購入頻度）・Monetary（購入金額）の頭文字を取ったもので、これらを指標として3つの合計スコアで顧客を並び替えて、顧客のグループ化を図り、各グループの性質を知ることでその情報をマーケティング施策へと展開するためのものです。

Recency（直近購入）

数年前、数週間前にプロダクトを購入、サービスを利用した顧客よりも、最近購入・利用した顧客の方が優良顧客だと考えます。販売システムなどのデータをもとに購入日時を割り出し、顧客ごとにいつ購入したかを明確にしてグループ化を行います。

Frequency（購入頻度）

購入頻度が高いほど、その顧客は優良顧客だと考えます。顧客の購買履歴から過去に何度プロダクトを購入、サービスを利用したかの情報を拾い上げ、その回数が多い順に顧客を並べ替えていきましょう。全体的にFrequencyが低い場合、顧客が求めるニーズを満たせていない可能性があります。

Monetary（購入金額）

購入金額が大きいほど優良顧客だと考えます。一般的には後述するデシル分析にて、プロダクトの購入金額、サービスの利用金額に応じて顧客を分類します。こちらも販売システムなどのデータを参考に、それぞれの購入金額を算出して最も上位に来る顧客たくさん利益をもたらしてくれる優良顧客になる、というわけです。

RFM分析では以上3つの指標をもとにして、顧客のスコアリングを実施します。その結果からさまざまな洞察を得て、会社にとっての優良顧客、安定顧客、新規顧客、非優良顧客、離反顧客などのグループに分類していきます。

デシル分析

デシルはラテン語で「10分の1」という意味があり、デシリットルやデリメートルの語源絵もあります。この分析フレームワークはExcelを基本的に操作できれば簡単に実施できるものなので、ぜひ取り組んでみましょう。

まず、会社のプロダクトやサービスを利用している顧客が1,000人いると仮定すると、販売システムなどから購入情報を引っ張り出し、購入金額が多い順に顧客を並べていきます。CSVファイルでデータを出力して、Excelにインポートし、さらに金額順に並べ替える操作をすればごく短時間で終わる作業です。

1,000人の顧客を購入金額順に並べ替えたら、上位から100人ずつのグループを作ります。全部で10個のグループができるので、各グループの購入金額が、売上全体に占める割合を算出していきましょう。さらに、上位から累積でどの売上全体に占める比率も算出していきます。すると次のような分析結果が出るはずです。

＜ある企業の1ヵ月間における売上高に占める顧客の購入金額の割合＞

この表を見れば、上位20％の顧客だけで売上高の過半数を占めており、上位40％の顧客だけで85％以上の売上高を占めていることが分かります。こうした情報を得るだけでも、顧客ごとにプロダクトやサービスに対する思考が表れており、グループ別に新しい施策を展開することで、上位401以上の顧客の購入金額を高められる可能性があります。

NPS

NPSは「Net Promoter Score（ネット・プロモーター・スコア）」の略であり、顧客のロイヤリティを測定するためのフレームワークです。2003年に米大手コンサルティング会社のベイン・アンド・カンパニーの名誉ディレクターであるフレドリック・F・ライクヘルドがハーバード・ビジネス・レビュー（米国の経営学誌）で発表し、AppleやLegoなど世界の名だたる企業がその有効性を証明したことで、急速に広がりました。

具体的な方法は、「あなたはこのプロダクト（サービス）を家族や親しい友人に、どの程度すすめたいと思いますか？0～10店で点数を付けてください。」という設問で顧客にアンケート調査を実施して、その結果からその中で0～6点を付けた顧客を「批判者」、7～8点を付けた顧客を「中立者」、9～10点を付けた顧客を「推奨者」と分類していきます。

その後、推奨者の割合から批判者の割合を引いた数値がNPSの最終的な指標になります。たとえば推奨者の割合が50％、批判者の割合が30％ならば「50％－30％＝20％」という結果になります。NPSの数値がプラスに転じていれば一定以上のロイヤリティを確保していることになり、逆にマイナスならばロイヤリティが低下していることになります。

NPSは従来の顧客満足度とは違い、「他人にすすめる」という将来の収益性を連動する指標なので、会社がこれからの事業戦略を考えるにおいて重要な洞察を与えてくれる分析フレームワークです。さらに、各顧客がつけた点数と併記されているその理由を分析することで、プロダクトやサービスの強みや弱みを客観的に判断し、品質改善活動へとつなげることができます。

いろいろな分析フレームワークを試してみよう！

いかがでしょうか？本稿では顧客分析に欠かせない3つの分析フレームワークをご紹介しましたが、この他にも顧客の現状を把握するための分析フレームワークは多数存在します。いずれも難しいものではないので、いろいろな分析フレームワークを試行して、自社の顧客分析に最適なものを見つけ出しましょう。