【2024年最新版】顧客データを効果的に活用するには? 収集・分析・管理方法と活用事例

顧客データの活用はマーケティングに不可欠

現代は技術革新の進歩に伴って市場の成熟化が加速しており、製品やサービスのコモディティ化が進展していく傾向にあります。世の中に類似するプロダクトが溢れ、顧客や一般消費者のニーズは多様化かつ高度化していく現代市場において、プロダクトの性能や価格といった機能的価値に基づく訴求で差別化を図るのは容易ではありません。さらにインターネットの普及などにより、従来の購買行動に「自分で検索して情報を収集する」という工程が加わりました。顧客の情報リテラシーが上がり、プロダクトそのものだけではなく、担当者の対応やアフターサービスといった付加価値も重要視する動きが、BtoBビジネスにおいても見られるようになっています。

このような社会的背景のなかで企業が持続的に発展していくためには、競合他社にはない自社独自の顧客体験価値を提供しなくてはなりません。そして、優れた顧客体験価値を提供するためには顧客理解が最も重要な課題であり、見込み客の潜在ニーズや消費者のインサイトを的確に捉える戦略的なデータ分析が求められます。自社のプロダクトに興味関心を抱く見込み客や既存顧客が何に悩み、どのようなサービスを求めているのかを深い領域で理解しなくては、本質的な需要を捉えるサービスの創出には至りません。

とくに企業間取引を主体とするBtoB企業は、プロダクトの認知から成約に至るまでに見込み客の育成が必要であり、BtoC向けのビジネスと比較して新規顧客の獲得に要するコストが高額な傾向にあります。マーケティングや営業活動に割けるリソースは限られているため、受注確度の高い見込み客やロイヤルカスタマーに効率的なアプローチを仕掛ける仕組みを整備しなくてはなりません。そのためには顧客理解を深めるプロセスが必須であり、競合他社にはない顧客体験価値を生み出すべく、顧客データの戦略的活用が不可欠となります。

2種類の顧客データと収集方法

顧客データには大きく分けると、数値によって集計・計測される「定量データ」と、数値化や類型化が困難な「定性データ」の2種類が存在します。この定量データと定性データを分析課題に応じて使い分け、顧客をより深く理解することが顧客データ管理の役割です。ここでは、2種類の顧客データとその収集方法について解説します。

定量データ(数値化できる情報)

定量データは「明確に数値化できる情報」を意味する概念であり、売上高や企業規模、従業員数、あるいは商談回数や受注回数、受注金額といった数値化できるデータを指します。その他にも見込み客が所属する企業や業種、役職などの顧客属性や、Webサイトの検索流入数や回遊率、直帰率といったアクセスログなども定量データに分類される情報です。定量データは具体的な数値として集計・計測できるため細かな加工がしやすく、市場調査や需要動向の把握、マーケティング分析や顧客分析といった調査・分析業務における基礎データとして活用されます。

定量データの収集方法

定量データを収集する方法はさまざまですが、代表的なものとしてWebサイトのアクセス解析や問い合わせ時に獲得する顧客情報、イベントや展示会などで得る来場者情報、インタビュー、アンケート、確率サンプリングなどが挙げられます。たとえば、Webサイトのアクセス解析からコンバージョン率や流入キーワードのデータを収集できれば、見込み客の興味・関心や自社サイトの課題などを俯瞰的な視点から客観的に分析可能です。また、イベントや展示会などでは、獲得した見込み客の名刺から顧客属性を抽出し、顧客接点や商談機会の創出につなげられます。

定性データ(数値化できない情報)

定性データは「数値に表せない言語的な情報」を表す概念です。自社のプロダクトやカスタマーサービスに対する満足度、見込み客が商品やサービスに抱いている購買意欲、自社ブランドに対する印象など、数値化が困難で心理的な判断を必要とするデータを指します。また、顧客対応時の注意点、トラブルやクレームの対応履歴、意思決定におけるキーマンなども定性データに属する情報です。定性データは主に顧客の潜在的な需要や消費者のインサイトを発掘したり、見込み客の購買意欲を推し量ったりなど、感覚的・感情的な要因を分析する際の基礎データとなります。

定性データの収集方法

定性データの主な収集方法としては、コーポレートサイトからの問い合わせやSNS投稿、コンタクトセンターに寄せられたVOCの取得、顧客へのアンケートや会員へのインタビューなどが挙げられます。こうしたチャネルから収集された定性データは、見込み客の感情や既存顧客の認識に関する言語的かつ感情的な情報であり、優れた顧客体験を創出する上で欠かせない貴重なリソースです。定量データのように数値化による比較や検証はできませんが、数字では推し量れない感情分析や、自然言語処理によるテキストマイニングといった業務領域で活用されます。

顧客データ分析の代表的な3手法

顧客データ分析にはさまざまな手法があり、自社の事業形態や分析課題に適した方法を取り入れることが大切です。ここでは、代表的な顧客データ分析の手法として以下の4つをご紹介します。

• セグメンテーション分析
• パイプライン分析
• 定性情報分析

1. セグメンテーション分析

「セグメンテーション分析」は、「Segmentation（セグメンテーション）」「Targeting（ターゲッティング）」「Positioning（ポジショニング）」を統合的に分析する「STP分析」のひとつです。具体的には業界、企業規模、社風、決裁権の有無、類似プロダクトの購入歴など、さまざまな切り口で顧客情報をセグメントします。分類した顧客情報から優先順位や売上見込み、反応の測定結果や成約に至る可能性などを分析することで、利益が見込めるセグメントに対しての集中的なアプローチが可能です。

2. パイプライン分析

「パイプライン分析」は、自社の営業プロセスを時系列順に整理し、分析や改善に取り組む分析手法です。パイプラインとは営業活動における一連の流れを表す概念であり、問い合わせや初回面談から成約に至るまでの業務フローを意味します。パイプライン分析は営業活動における「初回面談」「ヒアリング」「提案」「見積もりの提示」「クロージング」「成約」「アフターフォロー」の各プロセスを細分化してデータを収集し、ボトルネックを可視化するための手法です。営業活動の各プロセスを俯瞰的に分析することでKPIやKGIの最適化に寄与し、データを起点とするロジカルな営業戦略の確立につながります。

3. 定性情報分析

「定性情報分析」とは、先述した数値化や類型化が困難な質的データに基づく分析手法です。顧客データの中にはユーザー心理やアンケートの回答といった、単純な数値では表せない情報が含まれています。定量データでは顧客の声や満足度などを把握できず、潜在的な需要を捉えるためには数値化できない心理的・感情的な情報を深堀りしなくてはなりません。定性情報分析は数値からは読み取れない本音を深掘りし、見込み客の課題や既存顧客のニーズを把握する上で非常に有効な手法です。ただし、主観的な評価に陥りやすいため、客観的な視点に基づく分析が重要となります。

顧客データの管理方法・システム

顧客データをマーケティング戦略や営業活動で活用するためには、優れたデジタルソリューションが欠かせません。顧客データの管理と運用に適した代表的なシステムとして、以下の4つが挙げられます。

• Excel
• CRM
• SFA
• MA

Excel

Excelは表やグラフの作成・編集、関数による計算処理、並べ替えや抽出によるデータベース処理などのさまざまな機能を搭載しており、顧客データ管理にも活用できる優れたソフトウェアです。基本的な管理方法としては、法人や個人などの顧客形態別に管理項目を設定し、案件名・企業名・担当者名・連絡先・見積もり金額・対応状況・最終訪問日といったデータを入力します。そして、入力した情報をデータベース処理できるテーブル機能を活用し、抽出や集計などの作業に最適化された表形式に変換することで、基本的な顧客データ管理表を作成可能です。

CRM(顧客管理システム)

CRMは「Customer Relationship Management」の略称で、「顧客関係管理」と和訳される用語です。広義では顧客との関係性を最適化する経営管理手法を指す概念ですが、近年では顧客データを一元管理するITシステムを指す用語として使用されます。CRMは顧客との商談状況やアクションの履歴、購入比率や売上高構成比、コンタクトセンターでの対応状況など、顧客に関わるデータを統合的に管理できるソリューションです。Excelでは不可能な複数人での同時編集や他ツールとの連携が可能で、なおかつ顧客のステージに応じた管理が可能なため、マーケティング戦略や営業活動に反映しやすいというメリットがあります。

SFA(営業支援システム)

SFAは「Sales Force Automation」の略称で、営業活動を仕組み化する「営業支援システム」指します。営業ステータスや売上の一元管理、営業パーソンの行動管理、商談状況の進捗管理、顧客へのメール配信など、営業活動の業務フローを総合的に支援するソリューションです。SFAとCRMは似た機能を有するソリューションですが、管理の対象となる範囲が異なります。CRMは営業部門だけでなく情報システム部門やマーケティング部門など、複数の部署と顧客情報を共有・連携しながら事業戦略の立案につなげるためのシステムです。一方、SFAは案件や商談に関わる顧客との折衝情報を細かく管理し、属人化しがちな営業情報の集約を目的とするシステムです。SFAとCRMは互いが連携することで営業とマーケティングのさらなる成果向上を目指せます。

MA(マーケティングオートメーション)

「MA」は「Marketing Automation」の略称で、マーケティング活動の自動化・効率化に特化したソリューションを意味します。顧客情報の獲得から商談化までのフェーズを効率化し、リードの獲得と商談機会の最大化を目的とするシステムです。MAは定量データと定性データの両面に基づく効果測定が可能という特性を備えており、見込み客や既存顧客一人ひとりに最適化されたアプローチが可能となります。これにより、BtoBマーケティングにおける「見込み客の獲得」「見込み客の育成」「見込み客の選別」のプロセスを効率化し、従来は手動で行っていた業務の自動化によって大幅な生産性向上につなげられます。

顧客データの活用事例

冒頭で述べたように、現代ではさまざまな分野でDXの実現が急務となっており、多くの企業で顧客データの戦略的活用が重要な経営課題となっています。DXとは単なるIT化ではなく、デジタル技術の活用による組織改革を意味する概念であり、そのためにはCRMやSFA、MAなどの活用による全社横断的な顧客データの共有・連携が欠かせません。たとえば、あるSIer企業では、各部門の独立性が高く、社内での情報共有が非効率であるという経営課題を抱えていました。

また、自社サービスが開拓できていない領域そのものを把握しきれず、その分析にも多大な工数を要しており、さらに分析業務を個人で実施していたため、類似する分析データが社内に散在している状態となっていました。こうした状況を打破したのが、顧客データ統合ツールの「ユーソナー」や既存利用していたSFAなどのソリューションです。こうしたシステムの活用促進が情報共有のシームレス化と業務効率化に発展し、まだ接点のないホワイトスペースを把握することで効果的な戦略の展開につながりました。顧客データの活用事例について詳細を知りたい方は以下のリンクをご覧ください。

• ユーザーインタビュー 営業の効率化とヒートマップ戦略の実現に成功

市場の成熟化が加速する現代において、競合他社との差別化を図るためには、いかにして独自の顧客体験価値を提供するかが重要です。そして、優れた顧客体験価値を創出するためには、見込み客や既存顧客が何を求めているのかを分析し、潜在的な需要を捉えたプロダクトの開発につなげることが求められます。そのためには顧客データ管理の最適化が必須であり、さまざまな分析手法やソリューションの活用が不可欠です。DXの実現を推進し、新しい時代に即した経営体制を確立するためにも、顧客データの戦略的活用に取り組んでみてください。