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顧客分析とは?7つのフレームワークや分析に役立つツールを解説
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顧客分析とは?7つのフレームワークや分析に役立つツールを解説

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顧客1社ずつとの強い信頼関係が重要なBtoB営業において、顧客分析は不可欠のプロセスです。
顧客を分析することで正しく戦略を定め、最適な形でリソースを活用できます。

顧客分析のフレームワークや、顧客分析の目的と手法、ニーズなどデータの分析に役立つツールについて解説します。

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顧客分析とは

顧客分析とは、売上拡大に向けた戦略を立てる際に利用されます。
見込み客を次のような要素で分類し、受注・購買に至るまでの流れを分析していきます。

属性情報 業界
業種
エリア
企業規模
外部要因 潜在的なニーズ

顧客分析の主な分析項目

上記以外にも、顧客分析に使われる項目にはさまざまなものがあります。

主な分析項目を、以下に示しました。

  • 顧客とやり取りした履歴
  • 過去の購買履歴や取引履歴
  • 顧客の課題やニーズ
  • これまで実施したマーケティング施策
  • 顧客満足度やNPS
  • 顧客の意思決定プロセス
  • 資本金や従業員数、売上高など

上記を把握し分析することで、個々の顧客をよく知れることにとどまらない効果を得られます。

全体像の把握により、自社にはどのような顧客がいるか、またどのようなニーズがあるか知ることができ、より良い製品やサービスの提供につなげることが可能です。

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売上向上の為に顧客分析を行う目的と必要性

企業が売上を伸ばすためには、根拠のある取り組みが必要です。やみくもに営業をかけても経費がかさむだけで、売上アップにはつながりません。
売上向上のためには顧客を知る必要があり、顧客分析が求められる時代となっています。

ここからは顧客分析の目的や必要性を3つ取り上げ、詳しく確認していきましょう。

ターゲットを特定する

どの層に対して重点的にアプローチすべきか、ターゲットを特定できることは、顧客分析が求められる主な理由に挙げられます。そもそも現代において、ターゲットの特定はビジネスの遂行に欠かせません。

なぜなら、高度経済成長期と異なり、成熟した社会では顧客の興味・関心が多様化するからです。誰にでも合う商品やサービスは誰にとっても中途半端となり、選ばれなくなってしまいます。
パレートの法則では「売上の80%は20%の顧客が生み出していることが多い」といわれています。

より少ないコストでより多くの売上を上げるためには、ターゲットを特定し、上位2割に入る優良顧客に向けて集中的にアプローチする必要があるのです。

そして、顧客分析は、自社の製品やサービスがどのような層に求められているかを知るうえで欠かせません。
商品やサービスを売上に高く貢献する顧客に合わせることで信頼が得られ、継続的な事業の成功につながります。
ターゲットを絞ることで、顧客の数は減り、マスコミから注目されなくなるかもしれません。

しかし、顧客当たりの売上高を増やせれば、右肩上がりの事業運営も十分に可能なのです。
いまはWebマーケティングの時代ですから、必ずしもマスコミに頼る必要はありません。

広く世間にアプローチしなくてもよいため、販促費用を抑えられることも、顧客分析によってターゲットを特定する大きなメリットといえるでしょう。

顧客のニーズを理解する

顧客分析を行なう2つ目の理由には、顧客のニーズを理解し、顧客ファーストの製品やサービスを提供することが挙げられます。まず、運営会社の思う「良い商材」と、顧客にとっての「良い商材」は異なることを認識しておきましょう。

たとえば、技術の粋を集めて作った製品であっても、「使いにくい」「高い」「デザインが悪い」などの理由で売れない場合もあることに注意しなければなりません。
製品やサービスの価値を決めるのは顧客であることを認識する必要があるのです。

そして、顧客のニーズは多種多様です。
代表的な例を、以下に挙げました。

  • 機能
  • 使いやすさ
  • 価格
  • デザイン
  • ブランド

各項目の重要度は、商材によって大きく変わります。

たとえば、機能やデザインに難のある商品を安易に値下げしても、なかなか売れなかった経験を持つ方も多いのではないでしょうか。

顧客満足度や売上のアップにつなげるためには、なぜ売れたのか、なぜ売れなかったのかをしっかり分析したうえで、製品開発や販売戦略に反映する必要があります。
「顧客の声を聞くにはアンケートが有効」と考える方は多いでしょう。

しかし、顧客が持つ真のニーズを知るためには、アンケートよりも顧客分析が有効です。
顧客分析により、顧客が求めているポイントを製品やサービスごとに収集できます。
正しい分析によって顧客のニーズを把握でき、顧客にフィットした商材の提供につながります。

提供している製品・サービスが顧客のニーズと合っているのか確かめる

顧客分析は、製品やサービスが顧客のニーズと合っているかチェックするうえでも有効です。
売れているからといって、顧客の要望にフィットしているとは限りません。
他に類似の製品やサービスが無いため、仕方なく選んでいる可能性があるためです。

このような場合、顧客にフィットする商材が現れると、一気にシェアを奪われる可能性があります。
売れているからといって安心せず、顧客ニーズを把握し、提供中の製品やサービスとの不一致を見つけましょう。
迅速な改善は顧客満足度を上昇させ、自社のビジネスも守ります。

近年では「アップセル」「クロスセル」および継続的な契約など、既存顧客を活用した売上の拡大が求められています。
日ごろから顧客のニーズに合った商材を提供している企業ならば、顧客の信頼も厚く、サービスの追加や上位サービスへの変更もされやすいでしょう。

新しいサービスが登場した際には自社への信頼という「ブランド」を活用し、速やかに事業拡大を実現できます。
企業の成長という観点でも、顧客に対して真摯に向き合う姿勢は重要です。

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顧客分析を行うための方法

顧客分析の手法には、購入金額や頻度、時間などでランク分けするRFM分析や、購買履歴のデータを元に分析するデシル分析など、多く存在します。
また分析方法の中には、対個人向け商品に適したものもあります。

本記事ではBtoBセールスにおいて効果を発揮する「パイプライン分析」と「定性情報の分析」の掛け合わせによる手法をご紹介します。

パイプライン分析

パイプライン分析とは営業活動における一連の業務フローをパイプに見立て、営業活動のプロセスを可視化・ボトルネックを把握し、取るべき改善策を考案するために活用します。

パイプライン分析について詳しくはこちら

企業によって多少異なりますが、問合せや初回訪問、提案、見積り、クロージング、契約などの業務フローのどこに問題があるのかが一目瞭然なので、テコ入れすべきポイントが明確になります。

定性情報の分析

定性情報の分析とは企業が持つ、数字に表しづらいが契約に至るまでに重要な役割を果たすような情報を、分析することです。

例えば、営業戦略における課題がどこにあるのかや、意思決定におけるキーマンは誰か、決算時期と次回の予算取りの時期などが定性情報にあたります。
これらの情報を組み合わせて活用することで、営業生産性を最大化させることができます。

しかし、定量的な情報と定性情報が峻別され、活用できるレベルで統合的に管理されていない企業も多いのが現状です。

デシル分析

デシル分析は顧客を購入額ごとにグループ分けする手法で、どのグループがどの程度売上に貢献しているか把握できます。
Excelを使って、手軽に行なえることは魅力です。

分析のしかたは以下の通りです。

  1. すべての顧客を購入金額の高い順に並べ、10のグループに分ける
  2. グループごとに、売上への貢献度合いがどの程度かチェックする

デシル分析は、顧客ごとの購買額に大きな差があり、購入額の大きい顧客を見つけ出したい場合に適した手法です。
継続的に多額の取引を行なう顧客に対して、特典の提供も可能となるでしょう。
優良顧客を囲い込む手法としても有効です。

一方で、たまたま多額の購入を行なった顧客が上位に来る場合があることは、注意すべきポイントです。
今後の購入が見込めない顧客に対して、多額の販促費用をかけることは望ましくありません。

真の優良顧客を見つけるためには、デシル分析を定期的に行ない、常に上位となる顧客を抽出する手間をかけることがおすすめです。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を属性によって細分化し、グループ分けする手法です。
マーケティングで使われる「STP分析」の最初の段階として実施され、ターゲットの選定や自社のポジショニングを決める上での重要な情報を提供します。
顧客のニーズが多様化したなどの理由により、重視される分析手法となりました。

セグメンテーションの分類方法には、以下の4つが挙げられます。

分類方法
地理的変数 地域、気候、人口密度
人口動態変数 年齢、性別、職業、年収、家族構成
心理的変数 性格、価値観、ライフスタイル、嗜好
行動変数 購入経路、購入頻度、購入時間帯

セグメンテーション分析の結果は、顧客層に焦点を当てて販促を実施する「ターゲティング」に用いられます。
細かく分け過ぎると、かえって適切な施策を打ちにくくなるかもしれません。

ターゲティングに役立つよう、分類方法を工夫する必要があります。

セグメンテーション分析について詳しくはこちら

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、時期により売上が変わることに着目する分析手法です。この時期は「シーズン」とも呼ばれますが、季節による年間の変化に限りません。

朝・昼・夜の変動、曜日ごとの変動数年にわたる変動も「シーズン」と呼ばれ、行動トレンド分析の対象となります。適切な分析の実施により、以下のメリットが得られます。

  • 顧客ニーズの変化にあわせた生産計画を立てられる
  • 在庫を適正に管理でき、保管コストを抑えられる
  • ターゲットを絞った販促が可能
  • 注目されやすいタイミングで販促を打つことで、さらなる売上アップを狙える

一方で、コンスタントに売れる商品の場合、行動トレンド分析は適していません。

RFM分析

RFMは3つの要素に着目し、顧客を分析する手法です。
顧客の状況に応じた対策を検討し実施するうえで、有効な手段の一つです。

指標 日本語訳 指標が示す意味やランク付け
Recency(R) 直近の購入日 購入日が直近であるほどスコアは高い
Frequency(F) 購買頻度 購買頻度が多いほどスコアは高い
Monetary(M) 購買金額の合計 購入金額が多いほどスコアも高い

Rが高いほど、またFやMが多いほど売上アップに貢献する顧客となります。
一方で、3つの指標ともに低い顧客は、優先度が低いと考えられます。

上記の要素をもとに、顧客を以下の4種類に分類します。

  • 優良層
  • 見込み層
  • 新規層
  • 離反層

デシル分析では購買金額だけを指標として用いましたが、RFM分析では直近の購入日や購買頻度も見ることで、多角的な視点から顧客を分析できます。
購入額は少ないものの頻繁に購入する顧客も拾い上げ、適切な施策につなげることが可能です。

一方で、購買金額が多くても購買頻度が下がっている場合は、他社に奪われている可能性があるため対策が必要です。
また、購入金額が多額でもしばらく購入がない顧客は、購入金額の多寡に関わらず「離反層」に分類されてしまいます。

そのため、RFM分析だけに頼ると、「何らかの事情で一時的に購買が無いロイヤルティ顧客」も手放しかねない点には注意しなければなりません。

CTB分析

CTB分析は以下に挙げる3つの指標をもとに、顧客をグループ化する分析手法です。

指標 分ける観点
カテゴリ 商品やサービスの種類
テイスト 色や模様、形状、サイズなど
ブランド 企業が展開するブランド。キャラクターも含む

CTB分析の目的は、顧客に合ったサービスの提供です。
一例として、「シンプルで柄の無い家具」を考えてみましょう。

人受けしそうな商材に見えますが、以下のニーズを持つグループもあるため、すべての顧客層に求められるとは限りません。

  • 子育てにいそしむ若い家庭
  • デザインに凝った生活をしたい
  • 特定のキャラクターのファン

グループごとに適した商材の提供により、自社の売上をさらに伸ばすことが可能です。

また、CTB分析により、それぞれの層がよく購入する商材、あまり購入しない商材を知ることも可能です。

結果を活用し、以下のアプローチを取ることで売上アップにつなげられます。

  • よく購入する商品を買いやすい仕組みを整える
  • あまり購入しない商品は、商品の良さを伝えて購入に結びつける

LTV分析

LTV分析は「顧客生涯価値」を指すLTVを分析に用いる手法です。
運営会社が今後、どのような施策を打つべきか示唆を与えてくれる、重要な指標の一つに挙げられます。

また、優良顧客の発見やフォローすべき顧客の抽出にも役立ちます。
LTV分析は、過去の分析結果との比較が重要です。

値に変化が生じた場合は、以下の例を参考に理由を突き止め、必要に応じて改善する取り組みが求められます。

現象 出現しうる現象や課題
LTVが上昇 ・獲得した顧客の多くが継続を選び、定期的に購入している
・既存顧客の購入額が増えている
・購入額や購入頻度の低い顧客が離脱している
LTVが低下 ・ 新規顧客の獲得に注力している
・既存顧客の購入額や購入頻度が低下している
・購入額や購入頻度の高い顧客が離脱している

特にLTVの急上昇や急降下は、良くない兆候を示す場合が多くなっています。
放置することなくかならず原因を追究し、対策を取りましょう。

CPM分析

CPM分析は以下の4つの要素をもとに、顧客を10のグループに分類する方法です。

  • 購入回数
  • 購入総額
  • 在籍期間(初回購入日から直近の購入日までの日数)
  • 離脱期間(直近の購入日から経過した日数)

実際には「現在も顧客なのか、離脱した顧客なのか」という観点で2つに分け、それぞれについて購入回数や購入総額、在籍期間をもとに5つずつのグループに分けています。

グループごとの特徴がわかるため、適切な施策を打ちやすい点がメリットといえるでしょう。

実際にCPM分析では、以下の特徴を見つけることが可能です。

  • 顧客になったばかりの方
  • 定期的に何度も購入している顧客
  • 短期間で高額の購入をした顧客

CPM分析の結果、現在の顧客数が増えない、以前のお得意様が次々と離脱した、1回注文しただけで離脱する客が急増した、といった事象が起こっている場合は要注意です。

適切な対策を早急に検討しましょう。

また、CPM分析では在籍期間も考慮に入れるため、1回だけ購入して離脱した顧客、数回購入した離脱客、一時期はお得意様だった離脱客はそれぞれ入るグループが異なります。

RFM分析の欠点を解決する特徴となります。

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顧客分析における注意点 

顧客分析は、顧客を知り売上拡大に役立てるうえで有効な手段ですが、何も考えずにただ使えばよいわけではありません。
ここからは適切な顧客分析を実施するうえで注意したいポイントを2つ取り上げ、解説します。

顧客の定義づけ

「顧客」という用語は明確なようで、実はそうではありません。定義のしかたによって、いくらでも範囲を変えることが可能です。顧客の範囲が異なれば、分析結果も当然、変わってしまいます。
このため、以下の属性を参考に、分析対象とする顧客を明確に定義する必要があります。

  • すべての顧客を対象とするか、優良顧客に絞るか
  • 企業の所在地
  • 企業規模

明確な顧客の定義は、ターゲットに刺さる商材の提供につながります。
顧客分析の目的を踏まえて、顧客の範囲を決めましょう。

市場の成長性の把握

顧客分析を売上やシェアのアップにつなげるためには、市場自体の成長性を把握することも重要です。
たとえば、成熟産業の場合、将来は衰退に向かう可能性もおおいにあります。

適切な顧客分析を行なっても売上が下がる場合もあるでしょう。
この状況で売上向上を図るためには、他の施策も考えなければなりません。

一方で、これからの成長が見込める市場では、黙っていても売上が伸びるかもしれません。
しかし、競合他社が自社以上に売上を伸ばせば、自社のシェアは下がってしまいます。

その結果、右肩上がりで順調に業績を伸ばしているにもかかわらず、市場からの撤退を迫られるかもしれません。
この場合は顧客分析とあわせて、競合他社に打ち勝つ戦略の実施が求められます。
顧客分析は売上アップに役立つ手法ですが、万能ではないことに注意しましょう。

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顧客分析に役立つCRM/SFA

顧客管理や営業支援用のツールを使えば、顧客の定性情報を分析し、さらに定量情報と組み合わせて活用できます。
具体的な方法を紹介します。

顧客分析に活用できる「eセールスマネージャーRemix Cloud」

CRMを活用してできる顧客分析は「受注に至った顧客はどのマーケティング施策で反応したものが多いのか」、「どういった営業プロセスを踏んだ場合多く受注しているか」、「逆に失注する顧客はどういった傾向にあるか」など、顧客との接触履歴を組み合わせた分析です。

これは、それぞれの活動のROI(投資対効果)を導き出せます。
もっとも効果の高いマーケティング施策や営業プロセスを把握して、新たな戦略につなげることが可能となるのです。
また、CRMは分析に必要なデータを可視化することができます。

蓄積した顧客データを見たい形でリアルタイムにアウトプットできれば戦略通りに進んでいるかを把握でき、結果がでる前に軌道修正につなげることができます。

詳しい機能はこちらをご覧ください。

顧客分析に有効な使い方

前段までにご紹介した「定量的」「定性的」の両軸での顧客分析に有効なeセールスマネージャー活用法をご紹介します。

  1. 自動集計されたレポートからボトルネックにフォーカス
  2. 詳細情報へワンクリックでドリルダウン
  3. 活動履歴やキーマン、名刺交換履歴などの詳細情報を確認
  4. 迅速、かつ的確な指示・指導

このように定量的な数値の把握と、顧客・案件情報などの定性情報を一元管理することで、迅速な営業活動を行うことが可能になります。

その他、eセールスマネージャーに蓄積された顧客データを使った分析例

業界別顧客ニーズ分析

例えば、業界別に最も効率の良いマーケティング施策や営業資料は何かを検討する際、eセールスマネージャーでは、蓄積した顧客データから業界毎のニーズの違いをグラフでアウトプットすることができます。(下記の図参照)

これらニーズに合わせて、業界別セミナーコンテンツを検討したり、訪問する際に持参する事例集の作成などの判断が可能になります。

リード別確度分析

どのマーケティング施策で獲得したリードが最も受注しているかも、蓄積した顧客データからグラフ化することができます。

下記の図の場合、最も案件化〜受注している施策は自社セミナー・イベントとなり、この施策を最大化することが受注を増やすカギと判断できます。

 進捗別失注案件数分析

eセールスマネージャーRemix Cloudは、プロセスマネジメントをコンセプトに設計されているため、営業プロセス毎にさまざまな切り口でアウトプットを出すことができます。

下記は、どの営業プロセス時に失注しているかをグラフ化したものです。
プレゼンテーションと提案時に多く失注しているため、ここに改善点があると判断できます。

このような結果の場合はプレゼン・提案内容が最適かどうかをもう一度見直す必要があります。

失注を防ぐ顧客満足度の上げ方はこちらの記事を参考にしてください。

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顧客分析を行うことで売上向上・残業削減の生産性向上を実現した事例

CRM/SFAを使って定量的・定性的な両軸の観点での顧客分析を実行し、売上向上や業務効率改善などの生産性が向上した事例をご紹介します。

エクセルでの管理をやめた結果、週1開催の会議が月1に、ボトルネックの可視化と改善で提案力向上

営業活動の報告についてはEXCELで管理していたが、営業プロセスのどこに課題があるのかなど把握することが難しかった。
CRM/SFAリプレイス後は、営業プロセスのどこで止まりがちなのか、数値化して見ることができるようになり、ボトルネックの可視化が可能になった。

そこから見えてきた課題に対し、案件の状況に応じたアドバイスやフォローがタイムリーにおこなるようになり、提案期間の短縮や、効率化につながっている。
さらに、これまで案件の進捗を週次で報告資料を作成しミーティングを行っていたが、資料作成の必要がなくなったことで、ミーティングも月1回に削減できた。

参考動画:株式会社インボイス様事例
https://www.e-sales.jp/casestudy/invoice/

営業部門からサポート部門まで顧客接点情報を共有し戦略的な営業活動を実現したCRM/SFA活用法

お客様へどういったアプローチをしていくかを会議で協議・戦略立案をチームで行っている。

具体的には、お客様の訪問履歴や、対応履歴、コンタクト先などを画面に映しながら進捗状況を踏まえて協議。
具体的な推進方法について関係各所からアドバイスをもらい、情報を集約させて最終的にクロージングに一番近い道を目指して案件を推進している。

働き方改革や業務改善が叫ばれる中、所定労働時間で生産性を上げるために業務の質を上げる必要があり、eセールスマネージャー(CRM/SFA)が成果を発揮している。

参考動画:東通インテグレート株式会社様事例
https://www.e-sales.jp/casestudy/totsu/

CRM/SFAで売れない原因を「見える化」して受注増とモチベーション向上を実現

以前は、営業が頑張っているにも関わらず売上に結びつかず、なぜ売れないかの原因分析も全くできていない状態だった。

ツール導入により情報の共有化・一元管理が進み、数字が分析しやすくなった。
顧客が購入に至らない「抵抗」も発見できるように。
これを元に改善をはかったところ注文増につながり、営業マンのモチベーションもアップしている。

参考動画:株式会社相模化学金属様事例
https://www.e-sales.jp/casestudy/sagamimagnet/

その他の顧客分析・データ活用で成果を上げた事例はこちら
https://www.e-sales.jp/casestudy/purpose/data/

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顧客分析で売上を向上させましょう

業務改善を成功に導く!改善方法と重要なポイントまとめ_まとめ

顧客分析を元にした戦略で売上向上や業務効率アップを達成した事例は多く存在します。

分析は複雑なプロセスですが、CRM/SFAツールを使うことで効率化が可能です。
まずは顧客分析が可能な環境を作り出すところから始めましょう。

セミナーのご案内

弊社では今回ご紹介したようなデータ分析/活用など、営業の組織改善に特化した無料セミナーを開催しております。
気づきを得たい方、営業の業務効率化、売り上げ改善などにご興味がある方はぜひご参加ください。

セミナー情報:https://www.e-sales.jp/seminar/?&_fsi=4WFtTyJv&_fsi=4WFtTyJv&_ga=2.55600555.1427496995.1580265346-716011268.1576726546&_fsi=4WFtTyJv&_fsi=4WFtTyJv#_pt_link=jNOv8VSTzV11qXWl7j6G9Q.0.FmZ5VdQFKm19xt6NabTrHg.1580267004531.138.14.https://www*_*e-sales*_*jp/eigyo-labo/wp-admin/post*_*php*_wh_*post=3987&action=edit

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