顧客データベース お勧め分析手法

23Mar - による Tadayuki Emoto - 0 - 既存顧客の見える化

オンラインショップで買物をすると、自動的に購入データと顧客情報がデータベースに蓄積されます。

このデータベースの分析手法は様々なものがあり、既存顧客の見える化に役立ちます。

この記事では、
顧客データベースの分析手法にはどのようなものがあるのか?
お勧めの分析手法は何か?
について書いていきます。

顧客データベースの分析手法の紹介

顧客データベースの分析手法は以下のようなものがあります。

CPM分析

Customer Portfolio Managementの頭文字からCPM名付けられ、日本語にすると顧客ポートフォリオマネジメントという意味になります。

顧客の購買データを元にグループ分けをし、
グループ分けした属性に対して個別の施策を行い顧客の状態を把握する手法です。
個別の施策を行いながら、リピーターの育成を行います。
→ 「既存顧客の顧客グレードを見える化する やずや式CPM

RMF分析

Recency(直近の購買日)
Frequency(購買頻度)
Monetary(累計購買金額)
の頭文字を取りRFM分析と呼ばれています。

この3つの項目から分類を行い、R/F/M それぞれの組み合わせによって、顧客の選別を行い、優良顧客の抽出を行う分析手法です。

デシル分析

ある一定期間の中で顧客ごとの売上を計算し、それを上から順に10等分し、どのグループが売上に貢献しているかを抽出する分析手法です。

CTB分析

CTB分析とは、
Category(分類)
Taste(デザイン、サイズ、色など)
Brand(ブランド)
の3つの軸を元に分析する方法で、
顧客が次にどのような商品を購入するかを予測する際に使われます。

購入サイクル分析

購入回数と購入間隔から、どれくらいの既存客が、どれくらいの回数、特定の期間で商品を購入しているかを分析します。
→ 「顧客の購入サイクルを知る方法

お勧めの分析手法

お勧めの分析手法1.デシル分析

お勧めの理由

・比較的簡単に行なうことができる(顧客分析というものに慣れるためにもお勧めです。)
・実際にランキングにするため顧客を可視化することができ、思い込みもなくなる。

注意点

一過性のデータなので、抽出期間にたまたま高額の買い物をした顧客が上位データに反映される。
定期的に分析を行い経過を見ることで精度が上がる。

必要なデータ

・顧客を識別できる項目(顧客名や会員IDなど)
・注文日
・顧客ごとの購入金額

得られるデータ

比率や構成比によって、自社の売上に対してどれだけ貢献しているかという、貢献度の高い優良顧客を知ることができる。

データ事例

顧客数2,000人を購入合計金額順に10グループに分類した例

このデータから読み取れるものとして、
・上位3グループで全体の売上構成比62%を形成されている
・上位と下位の客単価は19倍以上の差がある

考えられる施策として、「高単価商品をお勧めする場合、上位グループに対して訴求を行なう。」などが考えられます。

お勧めの分析手法2.RMF分析

お勧めの理由

で知る分析より、細かい分析を行い優良顧客を見つけることができる。
表に落とし込むことで、顧客セグメントを可視化することができる。

注意点

顧客を点数化し、手を加えるべき優良顧客を見つけ出す手法なので、離脱客に対するものではない。

必要なデータ

・顧客を識別できる項目(会員IDなど)
・注文日
・購入金額
・購入頻度

何が分かる

R/F/Mの3軸から顧客の状態を知ることができる。

データ事例

2,000名の顧客データより
R/F/Mのランク定義を5段階に設定
5段階なら3段階目を標準にもってくるようにすると平均より上なのか下なのかが分かりやすくなります。

R(購入頻度)とF(購入回数)をかけ合わせた表

RMF分析を行なうことで、
・ロイヤルカスタマー、常連客、新規客、離脱予備層、1回購入で離れた層といった分類を可視化できる
・各分類に対する施策を考えることで効率的なアプローチが可能

まとめ

以上、顧客データベースの分析手法と、お勧めの分析手法について書いてきました。
最後に分析を行なう中で気をつけたいポイントをまとめてとしてお伝えします。

ポイント1. 何の為に、その分析をするのかを明確にする

顧客データベースの目的は、既存顧客を見える化し、個別に施策を実施して優良顧客を増やすことです。
顧客の何を知るために、今自分はこの分析を行っているという目的を持たなければ、分析したことだけに満足してしまいます。

ポイント2. 定期的にデータを取得する

1回(1期間)の分析だけでは、数値の変化がわからないので、比較や経過を把握できるように定期的にデータを取得する必要があります。

ポイント3. PDCAを行なう

最初はウィークポイントばかりになるかもしれませんが、それを発見しPDCAを行なうことで、「優良顧客を増やし、利益を増やす。」につながっていきます。

顧客データに興味関心を持ち分析することで、今まで自分では勘違いしていたことなど、新たな発見を得ることができます。