CRMの顧客データはどう扱うの?活用・分析方法を徹底解説TweetPocketCRMシステムの導入を検討しているものの、顧客データをどう活用し、どのように分析すればいいのか疑問に思っている人も多いでしょう。CRMは単純に顧客を管理するだけでなく、事業戦略をたてるうえでも重要な役割を担っています。そこで、この記事ではCRMシステムの導入前に知っておきたい顧客データの種類や活用法、分析法について紹介します。)というのは顧客管理システムのことです。データベースなどを用いて顧客の情報を管理する役割を担っています。CRMの顧客データは2種類に分けられ、それが「定量データ」と「定性データ」です。定量データというのは、顧客の住所や家族構成、年齢といった顧客情報のことです。定量データには、数値で表せるという特徴があります。一方で、「定性データ」というのは、カスタマーセンターなどで蓄積したお客様の声やクレーム、問い合わせの履歴など、数値化することが難しい情報を指しています。2.CRMの顧客データの活用方法では、CRMの顧客データは実際にどのような場面で活用できるのでしょうか。この段落では、CRMの顧客データの活用方法を2つ紹介します。2-1.ダイレクトメールの配信CRMに蓄積した顧客データを活用することで、企業はダイレクトメールの一斉送信ができます。既存の顧客なのか、見込み客なのかといった顧客の状況や属性に合わせて、ダイレクトメールの内容を変更することも可能です。顧客に応じた情報を発信することで、興味を持ってもらえる確率も上がるでしょう。ダイレクトメールは送信して終わりではなく、送信したメールの開封率やクリック率を確認し、振り返りを行うことが大切です。顧客データを分析することで、分析結果を基にした戦略立案ができます。分析によって自社にとっての優良顧客を洗い出すことができれば、積極的に新しい商品やサービスを宣伝したり、貢献度に応じて優待したりすることもできるでしょう。現状としてまだ購入に至っていない顧客に対しては、データを生かして原因を追究し、改善策を考えることもできます。商品が売れたにせよ、売れなかったにせよ、その原因を探ることはビジネスを発展させていくうえで必要不可欠です。売れたのか、誰に売れたのか、いつ売れたのかなどは、蓄積された顧客データに、目的に応じた分析を加えることで見えてくるでしょう。3.CRMの顧客データの分析方法セグメンテーション(segmentation)は、区分け・分割などの意味がある言葉です。その意味の通り、セグメンテーション分析というのは、顧客をある一定の条件においてグループ化する方法を指しています。一定の条件に当てはまる項目は、分析の目的によってさまざまです。パターン」などの条件を設定することで、当てはまる属性ごとに顧客を分けることができます。このように顧客をセグメント化することによって、企業にはアプローチすべきグループの優先順位をつけられたり、それぞれのグループに適した戦略を考えられたりといったメリットがあります。これから紹介する分析方法の中では、比較的簡単な分析法です。セグメンテーションの具体的な方法は4つあります。1つ目は、「地理的変数(ジオグラフィック)」といって、地域や気候、人口密度などで顧客を分ける方法です。一例を挙げると、日本国内が対象であれば、「関西と関東」「都市部と郊外」のように分けることもできるでしょう。顧客を分ける方法です。どの年齢層の顧客が多いのか、独身なのか、既婚者なのか、どの程度の年収なのかといった情報をもとにグループ化することができるでしょう。3つ目は、「心理的変数(サイコグラフィック)」といって、価値観やライフスタイルで顧客を分ける方法です。なにが好きなのか、どのような健康志向を持っているのか、休日はどのように過ごすのかといった情報で分けることができるでしょう。古いものを大切にするのか、新しいものを柔軟に受け入れるのかといった価値観もこれに含まれます。4つ目は、「行動変数」といって、顧客の行動でパターン化する方法です。インターネット上で商品を販売している場合、顧客が商品にアクセスした経路や日時、頻度、購入の履歴などの情報をもとに、顧客を分類します。した分析を行うことで、企業は消費者の姿をより具体的に感じることができるのです。3-3.デシル分析デシル(decile)はラテン語で「10等分」を表す言葉です。「デシル分析」というのは、名前の通り顧客を10等分に分ける分析方法です。何を基準に分けるのかというと、その答えは「顧客が使ったお金の合計」です。顧客の購入金額のデータを基に、顧客を10等分のグループに分けます。500人の顧客のデータをデシル分析する場合は、購入金額に応じた50人ずつのグループができあがる計算です。できあがったグループには上から順に、「デジル1」から「デジル10」までの名前をつけます。最後に、グループごとの購入比率や売上構成比をはじき出せば、各グループの中でも特に売上貢献度の高いグループが見えてくるでしょう。この分析のメリットは、手軽に分析が行える点と、顧客に応じたアプローチが考えられる点です。売上貢献度の高いグループには高額商品を進めたり、一方で貢献度の低いグループには購買意欲をそそるようなお得な情報を提供したりと、グループによって戦略を変えることができるでしょう。「行動トレンド分析」は、時系列に重きを置いた分析方法です。セグメンテーション分析によって顧客を年齢や性別などの属性ごとに分類し、時系列(シーズン)ごとの購買商品を分析します。これによって、シーズンごとの売れ行きや売れ筋を把握できるため、次の販売戦略を立てる際に生かすことができるでしょう。3-5.CTB分析CTB分析は、顧客の好みの傾向を知るとともに、顧客がどの商品を購入するのかを予想するための分析方法です。CTBは3つの英単語の頭文字をつなげたもので、Cは「Category(カテゴリ)」、Tは「Taste(テイスト)」、Bは「Brand(ブランド)」を表しています。CTB分析では、この3つの指標を軸に顧客を分類していきます。カテゴリというのは、メンズなのかレディースなのか、アウターなのかトップスなのかといった商品のおおまかな分類のことです。テイストは、色や柄、素材などのことを指しています。ブランドは、どのブランドの商品なのかということです。CTB分析を行うことで顧客の傾向を導き出し、次にどの商品を購入するか予測することが可能になります。した細かい情報に関しては、まずはシステムを導入するなどして、必要なデータをピンポイントで抽出できる環境を整えておく必要があるでしょう。4.CRMにおいて顧客データを効果的に活用するためのポイントこの段落では、CRMにおいて顧客データを有効に活用するための2つのポイントを紹介します。4-1.PDCAを常に回す顧客データの分析において重要なのは、繰り返すことです。改善を繰り返しながら、PDCA(Plan-Do-Check-Act)のサイクルを常に回すことが大切です。分析をする目的を明確にしましょう。間違っても、分析すること自体が目的にならないよう注意しなければいけません。蓄積したデータを放置してしまうと、CRMにかかる費用を無駄にしてしまう恐れもあります。4-2.操作がしやすいシステムを使用する顧客データは、顧客が多ければ多いほどそのデータ量も比例して膨大になります。そのため、操作が難しいシステムを選んでしまうと、いざというときに手間や労力がかかるので注意しましょう。多機能のCRMシステムでも、事業の目的に合っていなければ宝の持ち腐れになってしまいます。顧客データをどのように活用したいのかを考え、必要な機能に絞って利用するといいでしょう。CRMシステムを選ぶうえで大切なポイントは、操作がしやすく、自社にとって必要な機能があるかどうかという点です。顧客データは、活用することで初めてその価値を発揮してくれます。蓄積したデータは定期的に分析し、事業戦略をたてるうえで参考にするといいでしょう。データを蓄積していくうえでは、データが重複していたり、情報が古くなっていたりということが起こる可能性もあります。そのため、自社にとって必要なデータは定期的に精査し、不要なデータは蓄積しないようにすることが大切です。CRMで蓄積したデータは効果的に活用しよう!CRMで蓄積したデータは、有効活用することで企業の今後の戦略立案に役立ちます。情報を蓄積していくのではなく、目的に応じて分析を繰り返してみましょう。CRMは機能性に優れていることよりも、その企業に合った機能があるかどうかのほうが重要です。CRMシステム「ちきゅう」はシンプルな機能で操作がしやすいため、ぜひ導入を検討してみてはどうでしょうか。ebookダウンロードビジネス戦略活用のための、ebookをご用意いたしました。ebook01中小企業のための失敗しないSFA導入とは?ebookダウンロードebook02チーム営業を成功に導くために、リーダーが知っておくべきことebookダウンロードebook03インサイドセールスで成果を上げる「5つのポイント」ebookダウンロードebook04「プロモーション戦略」の”進化”した振り返りとは?ebookダウンロードだれでも簡単に使える営業管理ツールで、だれでも「できる営業マン」に。