情報社会の現代においてどれだけデータを有効活用できるかによって企業の業績は変わってきます。
企業が持ちうる顧客データを分析しビジネスに展開していくことで何が変わるのでしょうか。
というわけで今回は「10分でわかる！顧客データ分析のポイント」について詳しく説明致します。
10分でわかる！顧客データ分析のポイント①【顧客データ分析は企業を成長させる】
「10分でわかる！顧客データ分析のポイント」というテーマで1つ目に取り上げるのは「顧客データ分析は企業を成長させる」です。
情報社会の現代において、いかに有効に現存するデータに向き合い有効活用できるかによってビジネスの成否は変わってきます。
混沌とした時代の中、日々新たなデータが生み出され果てしなく積み重ねられているわけですが、ただ単にデータは貯めておけばいいというものでは、ありません。
貯めるだけなら誰でもできるというわけですが、要は蓄積されたデータをいかに有効活用できるかということです。
企業間の競争が激化しており差別化が非常に難しい時代において企業は、成長していかなければなりません。
消費者のニーズが多様化される時代において、企業が顧客＝消費者から選んでもらうためには、徹底した顧客管理が必要となります。
それができた上で、企業は顧客と正面から向き合うことができ、顧客の真のニーズへとたどり着くことができるようになると言えるようになるのです
顧客への価値の提供の最適化こそ、今の時代に必要であり、正しい顧客への理解が欠かせないということになるのです。
企業において自社の顧客に対してのスタンスというのは、実際のところどのようなものか理解されているでしょうか。
当然のことながら、自社の顧客であれば言われるまでもないと考えていらっしゃるかもしれませんが、決めつけてしまってはよくないです。
いくら自社の顧客だからといって客観性がなくなれば、顧客を見る目というのは固定概念に縛られすぎることとなります。
そうなると、企業内の各担当毎により顧客に対しての受け取り方は、それぞれになってしまいます。
つまり自社の顧客とは、こうなのだという一方的な偏った理解になり、実際の顧客像とは剥離してしまう場合があるのです。
顧客に対する理解が違ってくれば、いくらマーケティングを行ったとしても実質的な効果は薄れてしまいます。
結果として誤ったマーケティング施策のまま継続してしまうだけということになりかねません。
ただでさえ移り変わりの激しい世の中において、顧客を自社に繋ぎとめておくことも難しいのですから。
市場に対する急激な変化に柔軟に対応していくことが何よりも大切となるのです。
だからこそ、自社の顧客理解というのは重要になるのです。まずは、軸となるそこがズレてしまうとマーケティング施策も当然ズレてしまうからです。
そこでビジネスにおいてマーケティング的にも重要となるのが顧客データ分析となります。
顧客データの分析を行なうことによりマーケティングの意思決定をすることができます。
顧客の属性データ、購買データというデータファクトに基づき企業の将来性をよりげんじつてきにし事業の成長を加速させているのです。
顧客データ分析とは、企業が独自に保有する顧客データを属性情報や購買履歴というデータを分析することによって、顧客のことを正確に理解するということなのです。
自社の顧客だからわかりきっていると決めつけることこそ危険なのです。
顧客に対してのイメージを確定的に行なうのではなく顧客というのは常に変わっているということを意識しなければならないのです。
顧客の属性データを分析することにより、どの地域の誰が、いつ、どんな商品を購入したかが明確に理解することができるのです。
購買データの分析によってわかるのは、顧客の購入頻度を把握することができます。
顧客によって異なる購入条件を把握することができ、どの商品がどのように売れているか、または、どのような商品の組み合わせが適しているかを知ることができます。
10分でわかる！顧客データ分析のポイント②【顧客データとターゲッティング】
「10分でわかる！顧客データ分析のポイント」というテーマで2つ目に取り上げるのは「顧客データとターゲッティング」です。
企業における各部署の各業務のエキスパートには、これまでの経験とスキルを持ち合わせていることから、各担当レベルでの判断にはばらつきがあるのです。
それは、個人差があるからこそであり、経験に基づいた勘というものがあるからです。
しかし、担当毎に異なる経験に裏打ちされた対応に頼ってしまえば、事実とは異なるケースが生じてしまうこともあるのです。
例えばブランディングにおいてターゲットによって顧客の感覚は、変わってくるのが当然なのです。
実質店舗においての来店率として、これまで若い女性をターゲットとしてマーケティング活動を行なってきたのですが、顧客データを分析してみると分かったのは、若い女性とは言ってもカテゴリとしての年齢層に想定とは異なる違いがあったのです。
若い女性としてのターゲットとして、20代を中心としたマーケティング活動を行っていたのですが、分析の結果、来店していたのは、20代ではなく30代の女性が多くを占めていたのです。
つまり、ターゲットとしては、「若い」女性であることには、大きな外れはありませんが、世代カテゴリでいうと大きなズレがあったということになるのです。
これは、時代の変化による価値観のギャップとも言えます。
今、世代的にも性別を問わず、数十年前に比べて年齢的に一回り感覚的に若返っているとも言われています。
昔で言えば、現在の50代が昔の40代というように感覚そのものが若返っているということがあるのです。
つまり、このケースの場合は、年齢感覚が時代と共に変化したことにより、ターゲットカテゴリのズレが生じたわけであり、本来のマーケティングの意図するところとは違っているというわけなのです。
結果的に企業にとって、売上に大きく貢献しているターゲットカテゴリとのギャップがあったのです。
実際の顧客理解というのは、口で言うほど簡単に理解できるわけではありません。
顧客理解の誤解による影響というのは、非常に大きく気づいた時には、大きな方向転換をせざるをえない状況となっていることもあるのです。
その結果、誤ったマーケティング施策を行ってしまうのです。
データに基づいた顧客理解をすることにより、正しいマーケティング戦略を策定することが可能となります。
特にここ数年での価値観の変化というのが非常に激しくなっています。
コロナ禍の影響により、価値観そのものが変化し、これまでスタンダードとされてきた基準となるものさえも動いているからです。
つまり、これまでの当たり前が当たり前ではなくなったのです。
顧客に対してのイメージや価値観の決めつけを固定観念でとらえていることは、慢心に繋がり、実際の市場とのギャップを生み出してしまいます。
顧客の購買行動が急激に変化してるということ強く意識しなければならないのです。
そのためには、顧客データを定点分析することが最もリアルな現状をとらえることになります。
市場の変化や顧客ニーズの変化にいち早く気づくことにより、市場に対し、リアルな顧客に対して迅速に対応することができるのです。
10分でわかる！顧客データ分析のポイント③【顧客データの種類】
「10分でわかる！顧客データ分析のポイント」というテーマで3つ目に取り上げるのは「顧客データの種類」です。
では、顧客データというものは、具体的には、どのようなものとなるのかを説明します。
顧客データを分析の際に利用するデータとしては、次の2種類があります。
- 定量データ
- 定性データ
では各データについて詳しく説明していきます。
【定量データ】
定量データは、明確に数値として表示可能なデータのことを言います。
具体的な数値としては、次のようなものがあります。
- 売上高
- 商品数
- 来店数
- アクセス数
- 顧客数
- 顧客属性情報
定量データを分析することにより誰が？、何を？、いつ？、どこで？商品を購入しているかが把握できます。
【定性データ】
定性データは、数値には表しにくいデータのことです。
アンケートやインタビュー、顧客の行動観察により顧客情報から分析をします。
その分析に対し顧客の心理的ニーズを把握します。