更新日： 2024年3月15日
近年、企業におけるデータ活用の潮流は急速に進化しています。企業は、顧客のニーズや要求に対し、より迅速に対応するため、データを活用して顧客のニーズや嗜好を理解し、それに基づいて製品やサービスを提供しています。また、AIと機械学習技術の活用は企業として必須になりつつあり、顧客行動の予測能力の強化、マーケティングキャンペーンや営業活動の最適化、製品やサービスの改善など、様々な分野でデータが活用されています。
本記事では、企業活動において重要な「顧客の分析」について、「企業データ」「行動データ」「製品データ」に分けてご紹介します。
目次
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顧客分析は顧客のニーズや行動パターンを理解するために重要視されていますが、具体的にどのようなメリットをもたらすのでしょうか。以下にユーソナー株式会社の顧客企業からいただいたフィードバックをもとに、顧客分析をすることの利点をいくつかご紹介します。
バリュープロポジションとは、顧客のニーズが高く、競合には提供できない、自社独自の価値のことです。顧客を分析し共通する要望を集計することは、自社の差別化ポイントを明らかにするための第一歩となります。また、顧客の潜在的な需要を浮き彫りにすることで、自社の独自性をより強化することにつながります。
顧客に関する情報に重点を置いた分析を行うことにより、企業は顧客対応において、より迅速な意思決定を行うことができるようになります。自社内外のデータを組み合わせて、統計的な処理をもとに顧客の行動に対する洞察を得ることで、戦略的に方針を改善することが可能です。
顧客・市場・競合の動向やトレンドを注視することで、ビジネスプロセスの改善や効率性の向上に役立ちます。業界に共通する課題を可視化することで、汎用的かつ有効なアクションを立案することができます。また、顧客の離反リスクに対する適切な対応ができます。
企業データは「企業が公開している情報」と「公開情報をもとに付与するセグメント情報（属性情報）」に分けることができます。
企業が公開している情報を利用することで、業種や売上高、従業員規模といった情報をもとに自社のアプローチ先になる市場や顧客を絞り込むことができます。
さらにセグメント情報を掛け合わせることで、自社の製品を導入し得る部門やエリアといった顧客像をより明らかにし、顧客が抱えている課題に関する洞察を得ることができます。
行動データは「オンライン行動履歴から考えられる傾向や興味関心」と「オフラインでの情報交換」に分けることができます。
オンライン行動履歴は「自社ウェブサイト内の行動」と「自社ウェブサイト外の行動」に分けることができ、データを処理することで企業情報と照合することができます。
オフライン行動履歴は「名刺交換履歴」や「会話履歴」「商談ステータス」などが挙げられ、自社内のCRMやSFAといったシステム上にデータが格納されていることが多いです。オンライン行動データと連携することで、顧客単位での興味関心や自社との繋がりの深さを可視化できます。
製品データは「自社製品に関する情報」と「他社製品に関する情報」に分けることができます。
自社製品に関する情報を分析することで、顧客に好まれやすい機能やサービスの傾向を見つけることができ、販売面で優位性を見せやすいポイントやユースケースを見出すことができます。
他社製品に関する情報を分析することで、顧客がどのような戦略でツールや技術を導入しているかという洞察を得ることができ、競合他社との接触状況を推察した上で、自社のアプローチ戦略を練ることができます。
これらの情報を有機的に連携することで、より強固なバリュープロポジショニングに寄与します。
顧客軸で分析を行う具体的なユースケースとしては、以下のような内容が挙げられます。
市場調査や競合分析のために企業データや製品データを利用することで、市場のトレンドとなっている製品やサービスの情報を得ることができます。加えて、競合他社のアプローチ状況を理解することで、市場における自社のポジショニングを評価し、適切な戦略を立てることができます。
企業データや行動データを活用して顧客にセグメントを付与し、セグメントを掛け合わせることでアプローチ対象を絞り込み、アプローチ対象ごとに適したマーケティングメッセージやサービスを提供することができます。
顧客の行動データを分析してリードの質を評価し、対応優先度を付けることができます。また、顧客の行動特徴や検討段階に即した販売担当をアサインすることが可能です。これにより、販売チームは獲得したリードに対してより適切な担当者からアプローチをすることが可能となり、見込み客ごとにカスタマイズされたアカウントプランを立てることができます。
上記はマーケティングや営業に関する例ですが、他にもカスタマーサクセスやコンサルティングにも顧客分析を活用する事例が多数存在します。
顧客のセグメンテーションや顧客のライフサイクル分析といった顧客分析を通じて、企業は顧客により適したサービスや製品を提供することができます。また、製品の開発・生産の最適化や機能拡充のサイクルや方向性を最適化する上で、顧客分析の結果は重要な役割を果たすことになります。
これからのB2B市場ではデータのさらなる統合と活用が進み、より洗練された分析技術が導入されることが予想されます。データに基づく迅速な意思決定と行動がKSF(Key Success Factor)となるでしょう。顧客に関連するデータの重要性を認識し、顧客行動や市場動向をリアルタイムで把握することで、迅速な意思決定や顧客対応が可能になります。
弊社が提供する顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」には、企業データ、行動データ、製品データの全てを可視化させることができる膨大な企業情報データベースを内蔵しています。
CRMやSFA領域のツールとユーソナーのデータを連携して、顧客分析に必要な環境を構築する目的で多くのお客様にご利用頂いております。
また、ユーソナーには市場のニーズの高まりや競合他社のアプローチ状況などを効率的に把握するための様々な可視化機能を提供しております。
顧客中心の分析環境の構築と、営業やマーケティングの戦略立案の効率化を、単一の統合データベースをもとに実現することが可能です。
詳細についてはぜひこちらのページから、お気軽にお問い合わせください。
この記事を書いた人
ユーソナー編集部
MXグループ・編集長
ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。
ユーソナーは業種・業界問わず
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