「顧客分析」とは？具体的なデータの利用方法を解説！

顧客分析の重要性

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」の確立

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。

• 顧客中心主義の強化による意思決定プロセスの改善

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。

• 現場判断の高速化による機会創出とリスク低減

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。

企業データの分析

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の例：登記簿、自社ウェブサイト、有価証券報告書、IR情報
• セグメント情報の例：全国に事業所がある、〇〇領域への投資を強化している

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。

行動データの分析

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。

• 自社ウェブサイト内行動の例：新規/既存、訪問頻度、閲覧したページのジャンル、問合せ内容
• 自社ウェブサイト外行動の例：検索していそうな情報、関心度合い(≒閲覧頻度)

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。

製品データの分析

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の例：顧客が利用中の機能やサービス、個別顧客のLTV（Life Time Value、顧客生涯価値）やNPS（Net Promoter Score、推奨スコア）
• 他社製品に関する情報の例：顧客が利用中のツールや技術、顧客が興味を持っている製品

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。

顧客分析のユースケース

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。

• マーケットインサイトの獲得

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。

• 顧客セグメンテーションとカスタマイズ

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。

• リードスコアリングと販売予測

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。

おわりに

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。
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