BtoB営業においては、各顧客との強固な信頼関係を築くことが成功の鍵となります。
特に、企業規模の大きな会社との取引では、長期的な関係を維持することが多いため、一度信頼を得た顧客との関係は、将来のビジネスにも大きな影響を与える可能性があります。
こうした信頼関係を構築するために、顧客のニーズや課題を深く理解することが重要であり、そのためには、顧客分析が不可欠なプロセスとなります。
インターネットの普及により、今まで接点を持てなかった顧客層とも取引ができるようになっています。また顧客はオンライン・オフラインのさまざまなチャネルを組み合わせて購買行動を進めるようになりました。
そのような背景から、今こそ自社の顧客の属性や購買プロセスなどを改めて確認するタイミングと言えます。
本記事では、顧客分析の重要性やポイントをふまえ、すぐにでも実践できる顧客分析の手法を紹介します。顧客分析により顧客理解を深め、これからの戦略に活かしましょう。
この記事の内容
顧客分析とは？
顧客分析とは、自社の顧客属性や購買履歴などを分析して顧客についての理解を深めることです。
経営戦略を立案するうえで、自社の現状について充分に把握しなければいけません。
経済や海外情勢、競合他社の動きなど、自社を取り巻くさまざまなビジネス環境を把握する必要がありますが、そのうちの一つが顧客理解です。
自社の顧客層や顧客ニーズを理解することで、時代やニーズに合わせた戦略を立てたり、競合他社との差別化を図ったりすることができます。
分析対象となる顧客層はさまざまですが、既存顧客層を分析するケースが多い傾向にあります。
ただしリード獲得や新規開拓のために見込み客層を分析したり、掘り起こしのために過去に取引があったものの現在は取引がない休眠顧客層を分析したりする場合もあります。
顧客分析の分析項目
分析する項目は商材・業種などによって異なりますが、主に以下の項目を分析対象とします。
- 顧客の属性（性別、居住地、年代など）
- アクション履歴（顧客に行ったマーケティング施策、顧客との商談内容など）
- 購買履歴、取引履歴（商材、売上金額/契約金額など）
- 顧客の課題、ニーズ
- 顧客の趣味嗜好
- 購買プロセス/意思決定プロセス
- 顧客満足度（顧客エンゲージメントやNPSなども含む）
これらの分析を通じ、自社の顧客についての理解を深めます。
尚、顧客分析を含む「データ分析」の考え方は、こちらの記事内で詳しく解説しています。
顧客分析を行う目的
顧客分析は、自社の顧客について理解するための作業です。それでは、なぜ顧客分析は重要なのでしょうか。また顧客分析を行ううえで意識すべきポイントはあるのでしょうか。
そこで顧客分析を行う目的について解説します。
顧客ターゲットの選定に役立つ
営業の現場では、売上の大部分は限られた数の主要顧客によって支えられているという考え方が一般的です。
つまり、すべての顧客に同じアプローチを行うのではなく、特に重要な顧客層を見極め、その顧客に対して重点的にリソースを投入することが、より効率的な売上拡大につながります。
特定の顧客層にフォーカスすることで、営業活動やマーケティングの費用対効果を最大限に引き上げることが可能です。
このアプローチにより、限られたコストやリソースで、より大きな成果を得ることができ、長期的なビジネスの成長を促進します。
また、優良顧客との関係を深めることで、リピート購入やクロスセル、アップセルなどの機会も増加し、売上の安定化とさらなる成長が期待できるでしょう。
マーケティング戦略や営業戦略の立案に活用する
既存顧客や見込み客の分析により、顧客の課題やニーズを詳しく把握できます。
また成約しやすいチャネルやリピーターになりやすい顧客属性などのデータも取れるでしょう。
これらの分析結果から効果の高い施策を導き出すことができ、より精度の高いマーケティング戦略や営業戦略の立案が可能になるのです。
関連記事：マーケティング戦略とは？立案の手順とフレームワークを解説
施策の効果測定ができる
こまめに顧客分析をすると、現在行っているマーケティング施策や営業施策の効果測定もできます。
たとえばWEB広告からの流入を増やしたいと思ってWEB広告に多くのコストをかけたとします。
その後の顧客分析により、WEB広告からの流入はほとんどなく、検索エンジンでの自然検索からの流入が大半を占めることが判明すると、WEB広告のコストを削ってSEO対策に注力すべきと判断できます。
顧客分析による効果測定で進捗や状況を可視化して効果の高い施策に力を入れられれば、限られたリソースを有効に活用できるでしょう。
新商品開発やサービス改良に役立てられる
顧客のニーズや満足度を把握することで、より顧客にとって必要とされる新商品の開発やサービスの改善も可能です。
ニーズを反映した商品・サービスにより他社製品と差別化できれば、ブランディングや売上アップにもつながるでしょう。
なお、顧客データを蓄積・統合・分析するためのプラットフォーム、「CDP」についての記事はこちらからご参考ください。
関連記事：CDPとは？カスタマーデータプラットフォームのメリットや機能を解説
顧客分析におすすめのフレームワーク8選
顧客分析の方法は多岐にわたりますが、フレームワークを覚えておくと便利です。
ここからは顧客分析で使われる分析手法やフレームワークを5つ紹介します。
1.デシル分析
デシル分析とは、顧客の購入金額に応じてグループ分けをする手法です。「デシル」はラテン語で「10等分」という意味があるように、全顧客を10グループに分類します。
たとえば100人の顧客がいる場合、購入金額の高い順に並べて10人ずつの10グループに分け、各グループの金額の合計を算出します。各グループの購入金額合計から、自社の売上における比率や貢献度の高いグループを分析できます。
分析結果を活用すれば、貢献度に応じた戦略を立案でき、効率的な施策が可能になるでしょう。
ただしデシル分析では上位グループが必ずしも優良顧客やリピーターとは言えません。
商材によっては「購入金額は非常に高かったが、一度しか取引していない」「数年前まで大口顧客だったが、ここ最近は取引していない」などの顧客が上位に含まれてしまうこともあり、分析する際には注意が必要です。
2.RFM分析
RFM分析とは「Recency＝最新購入日」「Frequency＝購入頻度」「Monetary＝累計購入金額」の3つの指標で顧客を分類する方法です。
購入金額だけでなく最新購入日・購入頻度でも分析するため、デシル分析の問題点を解決できる方法として認識されています。
RFM分析は、3つの項目について顧客をグループ分けします。
- Recency：購入日が最近であるほうが高いスコア
- Frequency：購入頻度が多いほど高いスコア
- Monetary：購入金額の合計が高いほど高いスコア
各項目は相互に関連があるため、これら3つの指標すべてが高スコアであるほど優良顧客と見なされます。
また「Rのスコアが高くてもFやMが低い」「Fが高いけれどMが低い」などの結果から、顧客の貢献度や購買力などを分析できます。
3.セグメンテーション分析
セグメンテーション分析とは、顧客を属性・ニーズ・購入履歴などでセグメント（細分化/グループ分け）する手法です。
デシル分析やRFM分析は購入に関する数値でのみ分析しますが、セグメンテーション分析ではそれ以外のデータも活用します。
セグメンテーション分析では、顧客分析によって知りたい情報に応じてセグメントする指標が変わります。
たとえば年代・居住地・性別などでセグメントする場合もあれば、職種や勤務先の企業規模などでセグメントする場合もあるでしょう。また累計購入金額や利用店舗などでセグメントするケースもあります。
関連記事：セグメンテーション（セグメント分け）とは？｜事例で学ぶセグメンテーションと方法
4.行動トレンド分析
行動トレンド分析とは、特定のシーズンに購買行動をしている顧客に絞って共通点や特徴を分析する手法です。
「冬によく購入しているのは、○歳代で○地方に住んでいる顧客だ」「GWに購買が活発になるのは、○○の職種の顧客だ」などの分析結果がわかれば、最適なタイミングでキャンペーンを配信したりフォローアップメールを送ったりできます。
すべての業種で活用するのは難しいですが、アパレル業界や小売業などシーズン物を扱う業種との親和性が高い方法です。
5.コホート分析
コホート分析とは、顧客の属性や条件でコホート（同じ条件をもつグループ）に分けて購買行動を分析する手法です。
たとえばSaaSサービスを提供している場合「無料トライアルをした顧客」でコホートに分け、月ごとの解約率や活用度合いを分析していくことで、今後の営業活動でトライアルを勧めるかどうかを決めることができます。
またECサイトでは「同じクーポンを利用した顧客」でコホートに分けて購入金額やコンバージョン率などを分析すれば、どのようなクーポンの効果が高いのかが把握できます。
上記のようにコホート分析は主にWEBマーケティングで活用できる手法ですが、年代や居住地などの属性でコホートに分けて分析もできるため、顧客情報が揃っていれば充分に応用できる手法です。
6.LTV分析
LTV分析（顧客生涯価値分析）は、顧客が生涯にわたって企業にもたらす総利益を測定する手法です。
LTVを活用することで、どの顧客に対してリソースを優先的に投入すべきかを判断でき、マーケティングや営業の効率化が図れます。
計算は、平均購入額、購入頻度、顧客の維持期間に基づきます。また、顧客獲得コスト（CAC）を考慮することで、より正確な評価が可能です。
LTV分析を行うことで、マーケティング予算の最適化、顧客満足度の向上、リピート率の強化など、企業の長期的な収益向上に役立ちます。
さらに、LTVの高い顧客に対してアップセルやクロスセルの戦略を強化することで、売上を最大化できます。
関連記事：LTV（ライフタイムバリュー）とは？意味と計算方法・LTV向上に有効な営業戦略
7.CTB分析
CTB分析とは、顧客を「Category（カテゴリ）」「Title（役職）」「Budget（予算）」の3つの要素に基づいて分類し、ターゲティングを行う手法です。
まず、カテゴリでは顧客が属する業種やセグメントを特定し、タイトルでは顧客内での役職や決裁権の有無を確認します。
さらに、予算を把握することで、どのような提案が適切かを判断できます。
CTB分析により、営業活動が効率化され、顧客ごとに最適な戦略を構築でき、成約率や売上の向上につながります。
また、顧客のニーズに応じた効果的なフォローアップや商談展開も可能になります。
8.パイプライン分析
パイプライン分析は、リード獲得から契約締結まで続く営業フローを段階ごとに数値化し、案件がどこで停滞したり離脱したりしているかを特定する手法です。
パイプライン分析では、各フェーズに存在する案件数と金額を抽出し、それぞれの段階から次の段階へ進む「遷移率」と、同じ段階にとどまる「平均滞留日数」を可視化します。
リードから商談への移行率が低ければアプローチ方法を改め、見積もり提出後の停滞期間が長ければ提案資料や価格交渉のあり方を見直すといった具合に、改善の打ち手を具体化できる点が利点です。
さらに、数値を月次で追跡すれば、施策の効果検証や精度の高い売上予測にも結び付くため、営業力の強化に寄与します。
関連記事：パイプライン管理とは？営業分析・改善のポイントを解説
顧客分析の手順
ここでは、顧客分析の手順を具体的に解説します。
顧客分析を初めてやる方は、以下を参考に進めてみてください。
1.目標と基準を設定する
まず初めに、顧客分析を行うことによって達成したい目標を設定します。
例えば、主要プロダクトの解約率が高い場合、目標は「解約率を低下させること」になります。解約率が高い=顧客ニーズとプロダクトが合致していない可能性があり、顧客分析によって改善の余地が生まれる可能性があります。
目標を設定したら、達成基準も明確にしておきましょう。例えば「解約率を〇〇%以下にする」などの基準を設けることができます。
2.分析対象を定める
まずは、顧客分析の候補となるセグメントを複数ピックアップします。たとえば、SaaS サービスの契約継続率を高めたいケースであれば、次のような層に切り分けられます。
- すでに有料プランを利用しているものの、最近のログイン頻度が落ちているユーザー
- 無料トライアルを最後まで使ったが有料契約へ移行しなかったユーザー
- ウェブサイトには定期的に訪問するが、まだアカウント登録をしていない見込み顧客
この段階では分析対象を一つに絞り込まず、複数の選択肢を並行して検討することが重要です。
3.顧客を絞り、カスタマージャーニーを策定する
まず複数のターゲット層を洗い出したうえで、短期間に成果を上げやすい層を優先度の高い分析対象として絞り込みます。
たとえば、過去に２〜３度リピート購入したのに最近離脱した顧客などが挙げられます。
次に、その絞り込んだ顧客が自社商品を認知してから比較・検討を経て購買に至るまでの行動や心理を段階的に整理し、カスタマージャーニーを設計します。
カスタマージャーニーを策定することで、各タッチポイントで自社の施策が購買意欲を高めているのか、あるいは機会損失を招いているのかを定量・定性の両面から評価でき、優先度の高い顧客に対する施策やリソース配分を判断しやすくなります。
関連記事：カスタマージャーニーマップとは?作り方やメリット・事例【テンプレート付き】
4.データの収集を行う
分析対象が定まったら、分析に必要なデータを収集しましょう。収集すべきデータには以下のようなものがあります。
- 顧客アンケート
- 顧客データ（年齢、性別、住所など）
- Webサイトのアクセス解析情報
- 購買データ（購入頻度、商品別の購入金額など）
- 名刺管理データ
- 国内外の調査データ
- 調査会社から提供されるマーケットレポート
これらのデータを活用することで、顧客ニーズや満足度、購買プロセス、市場動向に関する洞察を得ることができます。
顧客の本音を知るためにも、最初のステップとして質の高いデータ収集を行うことが不可欠です。
5.データの整理
収集したデータをそのまま分析に使うのではなく、整理を行いましょう。データ整理では、以下の作業を行うことが効果的です
- データベース化：情報を一元管理し、検索しやすい状態にする
- 重複データの削除：名寄せや不要項目の削除を行う
- 形式の統一：データ形式を揃えて、分析しやすくする
データが整理されていることで、分析作業が効率的に進み、正確な結果を得られやすくなります。
6.顧客分析を行う
データの収集と整理が完了したら、次に顧客分析を行います。分析にはさまざまなフレームワークや手法があるため、目的に応じて適切なものを選びましょう。顧客分析に使えるフレームワークは先述の通りです。
目的に対して最適な手法を選択することを意識しましょう。
7.分析結果の視覚化
分析結果を効果的に活用するためには、データを視覚的に表現することが重要です。視覚化することで、結果の全体像を把握しやすくなり、関係者との共有もスムーズになります。
少量のデータの場合は、Excelでグラフやチャートを作成したり、PowerPointでスライドを作成すると良いでしょう。
一方で、データ量が多い場合は、BIツールやCRMツールを活用し、複数のデータソースを統合したダッシュボードを作成するのがおすすめです。
分析結果を整理・視覚化することで、具体的なアクションに落とし込む際に役立ちます。顧客分析は、データ収集から結果の活用まで一貫して行うことで、その効果を最大化できます。
顧客分析の具体的な活用シーン
次に、顧客分析の具体的な活用シーンについて紹介します。
リード獲得・新規開拓
最初に取り組むべきは、自社サイトや広告に触れた見込み客を多角的に分類し、攻める順序を定める作業です。
ここではセグメンテーション分析で業種や企業規模、地域などを切り口に母集団を細分化し、さらに CTB 分析で「業界カテゴリ × 担当者の役職 × 想定予算」という三軸を掛け合わせれば、アプローいすべきセグメントを把握することができます。
ターゲットが定まったらパイプライン分析を行い、流入直後のリードが資料請求、商談設定、見積提出の各段階へどの程度遷移しているかを定量的に把握します。
特定のフェーズで歩留まりが低ければホワイトペーパーの訴求やリマーケティング広告などの施策を実行し、リード獲得効率を高めることも可能です。
休眠顧客の掘り起こし
離脱した顧客を呼び戻す際には、まず RFM 分析で「最終購入日」「購入頻度」「累計購入額」の三指標をスコア化し、掘り起こし可能性の高い層を抽出します。
ここで掘り起こしが成功した際の利益を見極めるために LTV 分析を重ね、想定生涯価値が高い顧客から特別クーポンや無料トライアルを案内することができます。
アパレルブランドが半年以上購入のない会員へ限定オファーを送り再購入を促したり、SaaS 企業がログイン休眠ユーザーに新機能体験を打ち出して復帰率を伸ばす施策は、このロジックに沿って実行されています。
顧客分析で注意するべきポイント
顧客分析では以下のポイントを意識することで、より詳しく顧客について知ることができます。
分析する対象を選定する
顧客分析の目的によって、分析対象が異なります。「既存顧客」「見込み客（リード）」「休眠顧客」など、どの顧客層を対象とするのか正しく選定しましょう。
また、それぞれの顧客層のなかでもセグメントしてから分析すると効率的です。
たとえば「大口契約につながりやすいマーケティング施策や営業施策を立案したい」という目的であれば、既存顧客のなかでも大口契約にセグメントした顧客層に絞って分析をする必要があります。
しかしすべての既存顧客を対象に分析してしまうと、大口契約ではない顧客層も含まれてしまい正しく分析できません。
目的に合った顧客層を対象にして分析するようにしましょう。
課題やニーズを掘り下げる
顧客分析では、顧客の属性や購買履歴などの可視化できているデータのみで分析しがちです。しかし、さらに顧客の課題やニーズを深掘りすることで、より自社の顧客についての理解を深められます。
たとえば既存顧客が、もともとどのような課題があり、どのように自社（製品）を知り、なぜ導入を決めたのかがわかれば、今以上にニーズにマッチした戦略立案や商品開発が可能になります。
ただし課題やニーズの把握は、データだけでは分析が難しいでしょう。顧客へのインタビューやアンケート、営業担当者によるヒアリングなどの調査を行わなければいけません。
市場規模を分析する
顧客分析を行う際には、市場規模の分析も欠かせません。どれだけ顧客のニーズを正確に把握し、新商品やサービスを改善しても、市場が縮小している場合、期待した成果を得られない可能性があります。
例えば、高齢者向けのアプリを開発した場合、地域によっては高齢者人口が増加傾向にあるため需要が期待できますが、一部の地域ではすでに市場が飽和している可能性があります。
このような市場動向に気づかないまま施策を進めると、効果が得られない場合があります。
市場規模の分析には、行政や業界団体の統計情報、調査会社のレポート、さらには自社の販売データを活用することが有効です。
公的な統計や業界レポートを参考にしながら、自社のターゲット市場の動向を把握しましょう。
購買プロセスも分析する
顧客の購買プロセスも分析することで、購買プロセスに合わせたフォローや施策ができます。
例えば、ある商品が「比較検討段階」で選ばれることが多い場合、その段階で競合他社との差別化を示す広告や情報を提供することで、購入意欲を高められます。
特にBtoB商材では意思決定に関わる人物が多く、購買プロセスが複雑化・長期化しやすい傾向です。
適切にアプローチできなければ購買活動を後回しにされてしまい、いつの間にか失注してしまった…ということにもなりかねません。
そこで顧客分析によって顧客の購買プロセスや意思決定者などの傾向を把握し、プロセスに最適なアプローチが必要です。
購入プロセスを可視化するためには、カスタマージャーニーマップの作成が有効です。顧客の行動や心理を時系列に沿って整理し、どのタイミングでどのような情報を提供すべきかを具体化できます。
顧客分析にはSFA/CRMの活用を
顧客分析の際には、前項のようなフレームワークに加えてツールを活用すると便利です。
そこでおすすめしたいのがSFAやCRMといった顧客情報管理システムです。顧客情報だけでなく購入履歴や営業履歴なども蓄積できるため、複雑な顧客分析も可能になるでしょう。
当社が提供している「Mazrica Sales」を例に、SFA/CRMを活用した顧客分析の方法を紹介します。
関連記事：
顧客別（取引先別）の購買状況を把握
Mazrica Salesでは、会社名・住所・業種・従業員数など営業活動に必要な顧客情報を蓄積できます。
さらに訪問やオンライン商談などの営業アプローチの情報や、契約した商材名や売上金額などの売上に関する情報など、さまざまな情報の一元管理が可能です。
購買プロセスの進捗状況は「案件ボード」で可視化でき、どの顧客がどのフェーズにいるのかが一目で把握できます。
そのため顧客ごとに最適なサポートができるのです。
尚、Mazrica Salesの特徴や機能はMazrica Salesのサービス紹介資料にまとめてあります。
▶︎▶︎顧客ごとに最適なアプローチができる「Mazrica Sales」紹介資料をダウンロードする
分析結果をレポートで自動抽出
Mazrica SalesをはじめとするSFA/CRMは、レポート機能を搭載しているものが多い傾向です。
レポートは、取引先/業界などの売上金額や受注率などを把握する際に役立ちます。業界別の受注率などが把握できれば、業界によってアプローチ方法を変えることができ、受注率アップにもつながるでしょう。
尚、売上分析の手法やツールについては、こちらの記事内で詳しく解説しています。
関連記事：売上分析に使える7つの手法と分析ツールを紹介！
AIによる予測機能（AIフォーキャスト）
Mazrica SalesにはAIが搭載されています。（Mazrica AI）
AIが過去の取引実績や失注案件などから傾向を分析し、想定できるリスクや受注可能性などを予測します。
あらかじめ顧客の受注可能性や受注に際するリスクなどを理解しておけば、適切に対処することで受注率を上げられるでしょう。
CRMを活用した分析については、こちらの記事でも詳しく解説しています。
関連記事：CRM分析とは？効率的なデータ分析手法とポイントを解説
終わりに｜顧客分析で事業成長を
自社の顧客について知ることで、成果につながる営業戦略やマーケティング戦略を立てやすくなり、営業成績の向上や事業の成長が見込めます。
今まで改まって顧客分析の機会を設けていなかった企業も、これを機に顧客分析を実施してみてはいかがでしょうか。
今回紹介したフレームワークを使えば、顧客についての理解が一層深まるはずです。またSFAやCRMといったツールは顧客分析を効率化するだけでなく、成果につながる戦略のヒントをもらえる場合もあります。
さまざまな方法を活用して、自社の顧客についてしっかりと理解しましょう。
「5分で分かるMazrica Sales ・ 失敗しないSFA/CRM導入方法 ・ 導入事例」3点セット
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