ブログ・記事

catch-img

顧客データ活用のポイントとは

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。


目次[非表示]

  1. 1.なぜ顧客データが注目されるのか
  2. 2.まずはデータ整備から始めよう
  3. 3.セグメントを把握して施策を考えよう
    1. 3.1.セグメンテーションとは
      1. 3.1.1.セグメンテーションの方法
        1. 3.1.1.1.地理的変数
        2. 3.1.1.2.人口動態変数
        3. 3.1.1.3.心理的変数
        4. 3.1.1.4.行動変数
    2. 3.2.ターゲットを絞る基準
      1. 3.2.1.4R
        1. 3.2.1.1.Realistic(規模の有効性)
        2. 3.2.1.2.Rank(優先順位)
        3. 3.2.1.3.Reach(到達可能性)
        4. 3.2.1.4.Response(測定可能性)
  4. 4.まとめ

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。


伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)の提供する顧客データ統合ソリューション『Spectrum™(スペクトラム)』は、企業内で個別に管理されている様々な顧客データを取り込み、データクレンジングや名寄せなどが行えるソリューションです。

品質の高い顧客データに整備し、高度なマーケティングや分析を実現します。
膨大な顧客データを活用できていないとお悩みの方はCTCにお問合せください。


ITでお困りなことがありましたら お気軽にご相談ください