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現代ビジネスにおいて、今や欠かすことのできないマーケティング。

そんなマーケティングにおいて、最も重要となるのが顧客理解です。

というわけで今回は「現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法」について詳しく説明致します。

現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法①【顧客データが必要な理由】


「現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法」というテーマで1つ目に取り上げるのは「顧客データが必要な理由」です。

ビジネスを成功させるための秘訣とは、何なのか?

誰しもがその根本的なことを知りたいわけです。

革新的なアイデアを生み出すこと、他では決してないオリジナリティ溢れる商品を生み出すことなのか?

そうすれば、必ず売れるのか?

とも限りません。

いくら、唯一無二の商品であっても、まずは、顧客自身がその存在を知っていなければなりません。

例えば誰もが知っているような、今現在、爆発的に売れている商品があったとして、はたして、本当に地球上の全員が知っているのでしょうか。

皆が皆必ず知っているということはありません。人というのは視点が違えば、見るもの、見えるものも全く違うからです。

多様化するニーズの中、感覚的に自分と同じであろうと考えてしまうのは慢心と言えます。

ビジネスを行なうなら、あくまで主観ではなく客観的にとらえることが大切になります。

だからこそ、ビジネスにおいては、顧客目線で考えることが大切になるのです。

顧客目線に立ち、顧客のことを考えるなら現代の情報社会と向き合うなら「顧客データ」と向き合うことになります。

オフライン、オンラインと区別せず、あらゆる顧客データを収集、統合、分析を行うというプロセスにより顧客理解度を深められるのです。

現代ビジネスにおいて必要不可欠となるマーケティング施策を、より適切に効果的に行なうことが可能となります。

マーケティングを行う上で、顧客理解は欠かすことができません。

世の中に存在する、ありとあらゆるデータと向き合うことは、大切です。

様々なデータと向き合い分析することにより、顧客理解を深堀りすることができます。

顧客理解の深化により、効果的なマーケティングを企画、実行することが実に容易になります。

そのようなデータ分析による一連のプロセスをデータドリブンマーケティングと言います。

今やデータこそがマーケティングの重要な要素であり、データ活用をメインとしたマーケティングが取り入れられているのです。

デジタルシフトが加速する今だからこそ、データを重要視する姿勢が以前にも増して強まっているのです。

顧客データというのは、企業が独自に持ちうるデータとなります。

一部の統計データとして、ネット上に公開されているデータも存在しています。

例え社内のデータと言っても、企業内にデータが散開しているというケースも、実は非常に多いのです。

つまり、顧客データというのは、収集しようとしなければ集まらないものなのです。

また単純にデータを積み上げていくという仕組みが整っていたとしても蓄積するだけでも意味はありません。

現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法②【顧客データの分析手法】


「現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法」というテーマで2つ目に取り上げるのは「顧客データの分析手法」です。

蓄積されるデータというのは、定量データと定性データという2種類があります。

定量データの収集方法については、多種多様な方法がおらはます。

顧客データの収集方法として、会員登録やアンケートという方法が一般的と認識されているのではないでしょうか。

その他の取得方法としては、購買履歴などの購買情報があります。

販売管理システムに蓄積された注文履歴、受注履歴というデータも顧客データの一種であり、オンラインからの顧客の行動履歴というものを追えるわけです。

Webへのアクセスログというのも、顧客がWeb上でどのようなアクションを起こしたかは、非常に重要なサンプルデータとなります。

様々な要素から顧客データの収集というのは、可能となるのです。

データ収集を行なう上で前提として、まず認識することは、収集データの確定です。

予めなんのデータを活用するかを決定おくことが必要です。

このことは、当たり前と言えば当たり前であり、無意味にデータをただ集めればいいというわけではないのです。

必要なデータというのは、業種、業界、各企業、商品やサービス、顧客によっても変わってきますし、データを受け入れるシステム自体も変わってくるからです。

そのような観点からデータをそもそもどのように何に活用するのかを決定しておくことが大切なのです。

実際に顧客データ分析とは、どのようなものがあるかと言えば、代表的な分析手法として次の4つがあります。

  • セグメンテーション分析
  • バスケット分析
  • RFM分析
  • デシル分析

顧客データ分析によってわかることというのは非常に多いわけです。

分析手法となると、実に様々なものがあり、データ分析となると、難しく考え過ぎてしまう傾向があります。

しかし、既存の顧客の属性情報をグルーピングするだけでも、顧客データ分析と言えるのです。

顧客データ分析において、最も重要となるのは分析そのものではありません。

分析結果によって得られた事実を、いかにしてマーケティングに落とし込めるかがポイントとなるのです。

確かに分析することは、現状を把握する上では大切なことです。さらに言えば分析の精度にも大きく左右されることは事実もです。

分析精度が高ければ、より現実的な今のニーズに近いリアルな顧客に近づくことはできるでしょう。

しかし重要なのは、分析そのものではなく判明した事象をマーケティングに組み込み、それを効果的に実践できるかどうかによるのです。

現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法③【顧客データ分析に効果】


「現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法」というテーマで3つ目に取り上げるのは「顧客データ分析に効果」です。

分析というのは、非常に手間も暇もかかります。現在では、ありとあらゆる膨大なデータが存在するのですから、それらと向き合うことも大変なことです。

ビッグデータと向き合うことの重要性と処理量を考えれば、いくら分析を自動化したとしても、顧客ニーズが増えれば増えるほど複雑になるというわけです。

そうなると、分析自体に囚われ、疲弊してしまうことになりかねません。分析は、目的ではなく、あくまでプロセスなのです。

分析をして終わりというわけではなく、分析結果をマーケティングに活かさなければ、分析の意味はありません。

その上でマーケティング施策を実行し、売上アップに繋げていく必要があるのです。

近年では、顧客の購買意欲を高めるためにオムニチャネル化が進んでいます。

ECサイトや実店舗という生の顧客データ、購入データを統合することによって、より顧客ニーズに近いデータを蓄積していく必要があるのです。

顧客が購入した商品、ECサイトの利用状況などを正確に分析します。

結果として顧客がECサイトと実店舗、どちらの購入率が高いのかを知ることにより顧客に対してのアプローチを変えていくことになります。

オンラインとオフライン、どちらがどんな顧客に、どのタイミングで購入されているかを知ることは大切です。

オンラインとオフラインのデータ統合により、データを揃え顧客を同じベクトルで可視化し、ジャッジしていきます。

このような分析を行うことにより、LTV向上の施策に繋げることが大切なのです。

同じ企業が扱う同じ商品でも、顧客によって購入ルートというのは、全く違ってくるわけです。

ある顧客は、ECサイトのみでしか購入しないという顧客もいれば、その逆で実店舗でしか購入したことがないという顧客も存在するのです。

そのようなケースは、ECサイトのみの顧客は、実店舗に誘導し、逆に実店舗のみでしか購入したことない顧客は、ECサイトへ誘導し、ミックスした顧客を増加させることにより、より顧客の利用頻度は増加していきます。

数多くの商品が存在すれば、リアル店舗では全てを見きれないということもありますが、オンラインなら可能です。

購買データが商品ごとに分散されているならば、顧客×商品という組合わせパターンにより、その顧客が望むニーズというのを把握することができます。

1人の顧客に合わせ微調整ができるマーケティング施策ができれば、売上の向上へと繋がることになるのです。

まとめ

いかがだったでしょうか。今回は「現代ビジネスにおける顧客データの重要性と活用法」というテーマで詳しく解説致しました。

現代ビジネスにおいて必要不可欠とされるマーケティング。マーケティングなくして、ビジネスの成功はありません。

そんなマーケティングにおいて、基本となるのは「顧客」です。

マーケティング活動を実践するのは、企業であるので、企業が収益のためにマーケティングを行なっていると表面的には映りますが、本来はその逆なのです。

マーケティングは、実際には顧客のために行っているのです。

マーケティングを成功させるための根底にあるのは、顧客を理解することにあります。

現在では、顧客を理解するための要素として、様々なデータが存在していますから、まずは、それらのデータと向き合うことが必要になります。

顧客データを収集、統合、分析することによって、顧客理解を深め、今あるデータをフルに活用したマーケティングを行っていく必要性があるのです。

そうしなければ、変化の激しい世の中で、企業が成長していくことは非常に難しいのではないでしょうか。


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