様々な業種・業界で顧客への戦略的なアプローチに活用されている顧客データ。

顧客データはインターネット社会の現在において、ニーズを把握するために不可欠なデータといえます。
ただし、顧客データは適切に管理し、整理しておくことでより効果を発揮します。

本記事では、顧客データ活用を活用する際のポイントを紹介します。

なぜ顧客データが注目されるのか

パソコンやスマートフォンの普及により、多くの人がインターネットを利用して情報収集を行うことが当たり前になっています。

また、操作は簡単で場所や時間を選ばないという利便性から、ネットショッピングを利用する消費者も増加しています。

総務省の家計消費状況調査では、2020年6月時点のネットショッピング利用世帯（二人以上の世帯）の割合は50.8%と約半数でした。高齢世帯主の世帯でも増加が見られており、同年同月の割合は31.2%と世代を問わず利用が広がっていることが分かります。

出典：総務省：『統計Today No.162』

近隣の店舗だけが競合だった時代は終わり、現在ではインターネットを介した世界が広がっているのが現状です。

このような中、他社との競争優位性を保つためには、ターゲットを絞った適切なアプローチが重要といえます。

そのために必要なのが顧客データです。顧客データは効率的な営業活動を行うために不可欠な要素です。販売促進力を高め、継続して売り上げを確保していくためにも、顧客データ活用のニーズが高まっています。

まずはデータ整備から始めよう

社内業務の効率化のためツールを活用している企業も多いのではないでしょうか。各部署や業務ごとに最適化したツール、そしてそれぞれの独自のルールで運用されているケースも見られます。

このようなケースでは、顧客データは以下のような状態になっていることもあります。

• 複数のツールで個別のシステムにデータが管理されている
• システムごとにデータの表記がバラバラになっている
• 必要な情報が不足している
• マスタとなっているデータが重複している

顧客データを活用する際、まず取り組む必要があるのがデータ整備です。

顧客データを整理すると有用なデータが増加します。有用なデータ、すなわち営業活動で使用できる顧客データが増加すれば、これまで以上に多くの顧客を獲得できる確率も高まるでしょう。

顧客データの整備では、主に以下を実施します。

• 散在しているデータを集める
• データの表記をそろえる
• 不足している情報を補い、最新の状態にする
• 重複データは取り除く
  
  

日常的にメンテナンスを行うことで、データの状態も向上します。より顧客のニーズに近い戦略的なアプローチも可能となります。

セグメントを把握して施策を考えよう

セグメントとは、端的にいうと、特定の属性を持ったグループのことを指します。
「顧客データをどのように活用すればよいのか分からない」「顧客データから何が読み取れるのか分からない」という方もいらっしゃるでしょう。

顧客データを整備し、適切に整備するだけでも、顧客のセグメントが把握でき、自社の顧客にどのような人が多いのかが見えてきます。

この章では、顧客のセグメントを把握する方法“セグメンテーション”について解説します。

セグメンテーションとは

セグメンテーションは、自社の商品やサービスをどのような層にアプローチすればよいのかを見極めるために行う手法です。自社の商品・サービスが位置している市場に存在している顧客を、複数の切り口で細かいグループに分け、販売戦略を考えます。効果が高いセグメントを選択して経営資源を集中させることで、収益性の向上を狙います。

セグメンテーションの方法

セグメンテーションには、以下の変数が使われるのが一般的です。

地理的変数

地理的変数は、地理的な要素で分類・整理する際の基準です。
地理的変数には以下のような切り口があります。

• 地域：東日本・西日本など
•  地方：関東・中部・近畿など
• 駅の有無：ターミナル駅あり・郊外の駅あり・駅なしなど
• 人口密度：都市部・郊外・地方など
• 生活習慣：コンビニエンスストアのおでんの具・味付けなど
  
  

人口動態変数

人口動態変数は、消費者の属性で分類・整理する際の基準です。
人口動態変数には以下のような切り口があります。

• 年齢：10~20代・30代以上など
• 性別：男性・女性など
• 婚姻関係の有無：未婚・既婚など
• 所得：200万円未満・200~300万円未満など
• 学歴：中卒・高卒・大学卒など
• 職業：製造業・建設業・ITサービス業など
  
  

心理的変数

心理的変数は、消費者の性格やライフスタイルで分類・整理する際の基準です。
心理的変数には以下のような切り口があります。

• 性格：権威主義的・神経質・社交的など
• ライフスタイル：ブランドを重視・素材を重視など
• 社会階層：下・中の下・中・中の上・上など

行動変数

行動変数は、消費者の行動パターンや知識の有無、反応などで分類・整理する際の基準です。
行動変数には以下のような切り口があります。

• 利用シーン：毎日使う・休日に使う・特別なときに使うなど
• 利用率：ライトユーザー・ミドルユーザー・ヘビーユーザーなど
• 知識の有無：知らない・名前のみ知っている・商品について詳しく知っているなど

ターゲットを絞る基準

セグメンテーションを行う際、不必要に細かくすると、ターゲットを絞るのが難しくなります。セグメンテーションを実施したあとは、ターゲットを絞りましょう。

「そのセグメントで売り上げを得られるか」「消費者にリーチできるか」など、将来的な可能性を視野に入れて検討すると、より精度が高いデータ活用が行えます。

ターゲットを絞る際には、以下の“4R”と呼ばれる基準が参考にできます。

4R

Realistic（規模の有効性）

セグメンテーションで分類されたセグメントをターゲットとした場合、実際に売り上げや利益を得られる規模かどうか、有効性を判断します。

Rank（優先順位）

優先度が高いセグメントからターゲットを絞ることが基本です。

Reach（到達可能性）

選択したセグメントで商品・サービスを提供できるか、プロモーションを行って消費者にリーチできるかを判断します。

Response（測定可能性）

消費者にリーチした場合、反応や効果を測定できるかもチェックする必要があります。

顧客データを整備すると、自社の商品・サービスはどのような人が利用しているのかが見えてきます。

セグメンテーションやターゲティングを通して、顧客の興味関心もつかめてくるでしょう。

顧客を正しく理解できれば、それぞれに適した販促を考えられます。

まとめ

顧客データは顧客への効率的なアプローチを行うために不可欠です。顧客データは、企業や部署ごとに最適化された様々なツールに蓄積されていますが、しっかりと整備できている企業は少ないのではないでしょうか。

顧客データは適切に管理し、整理しておくことでより効果を発揮します。ただし、データが多いほど、データを整備することは負担が大きく煩雑です。

膨大な顧客データを組織的に活用するにはツールの力を借りることも有効です。

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