企業が商品やサービスの売上げや顧客満足度の向上を実現するためには、顧客の購買行動から課題や改善点を分析することが重要です。ログやデータをもとに統計的に分析を行うことで、仮説にもとづいた効果的な施策を立案することができます。本記事では、そのような顧客分析の手法を概観し、特に行動トレンド分析について具体的な進め方についてご説明します。

顧客分析

顧客分析とは

まず、そもそも顧客分析とは何を行うものなのでしょうか。顧客分析は、商品やサービスを購入・利用した顧客がどのような人物であり、どのような心理で、どのような行動に至ったかを分析することです。

それに加え、購入・利用が見込める購買層を予測し、効果的かつ効率的な販売促進のアプローチを探ることでもあります。

重要なポイント

顧客分析の実施にあたって重要なポイントは、商品やサービスの担当者として目的を定めておくことにあります。新規顧客を獲得することなのか、満足度の向上によるリピーターの増加なのか、など目的によって最適な手法や必要なデータは異なります。

同時に、顧客の定義やニーズの明確化も重要です。自分たちが対象とする顧客はどういった購買層なのか、そして自社を必要とする購買層はどのような層なのか明確化することで、有効な分析及び施策を実行することに繋がります。

代表的な5つの手法

一口に顧客分析といってもさまざまな手法があります。ここでは5つの手法を取り上げ、その概要と特徴をご紹介します。

①セグメンテーション分析

顧客を年齢、性別、居住地などで分類及び細分化（セグメンテーション）する手法です。顧客の細分化を行うことで、ターゲットやニーズを明確化することを目的とします。

例えば、以下のような分類パターンが考えられます。
　1.東京都新宿区に住む30代男性：「居住地、年齢、性別」
　2.〇〇スーパー〇〇駅前店に17時〜20時に訪れる女性：「店舗、時間、性別」

このような分類を行うことで、アプローチすべきターゲットを絞り込むことができます。なお、上記の例は個人を対象としていますが、法人の場合でも「業界業種、組織規模、年商」等の指標で細分化するという点で考え方は同じです。

②デシル分析

顧客を商品の購入金額やサービスの利用金額で10等分して分析を行う手法です。10等分したグループごとに売上げを算出し、各グループの売上げが全体に占めるパーセンテージを分析します。

これによって、どのグループがどの程度売上げに貢献しているのか把握することができます。その結果、売上げ貢献度の高いグループに対するマーケティング施策を強化するなどのアプローチが可能となります。

注意点としては、シンプルに金額の合計で分類するため、単発的に高額な購入履歴のある顧客が上位グループに入ってしまう可能性があるということです。

③RFM分析

顧客を「Recency（直近の購入日）」、「Frequency（購入頻度）」、「Monetary（購入金額）」によってグループに分ける手法です。これら3つの指標にのっとって分析を行うことで、購入意欲の高い顧客層、すなわち企業にとって価値のある顧客層を特定することができます。

デシル分析と異なり、「直近の購入日」が評価指標に含まれることから、「単発的に高額な購入をするが購入意欲の低い顧客」と、「少額でも頻繁に購入してくれる顧客」を分けることができます。

ただし、RFM分析は購買活動の状況を量的に把握できる一方で、顧客の特徴やニーズを質的に捉えることはできません。そのため、RFM分析のみで効果的なマーケティング施策を実施することは難しいことが注意すべき点です。

④CTB分析

顧客を「Category（カテゴリ）」、「Taste（テイスト）」、「Brand（ブランド）」によってグループに分ける手法です。

服飾を例に説明すると、カテゴリには、レディース、メンズ、キッズといった大分類と、アンダーウェア、アウターなどの中分類、さらに細分化した小分類などが該当します。テイストには、色や模様、形、風合い、サイズなどが該当します。ブランドには、ファッションブランドやキャラクターが該当します。

これらの3つの指標で分析することで、購入履歴のデータよりも詳細に顧客の特徴を捉えることができ、それぞれにあったマーケティング施策を実施するうえで役立ちます。

⑤行動トレンド分析

行動トレンド分析は他の分析手法と異なり、すべての顧客ではなく企業にとっての優良顧客を中心に、特定の顧客層を対象に分析を行うという特徴があります。

年齢や性別で簡単なグループを作り、特に売上げが高いグループを「優良顧客」と定義します。売上げのメインを占める優良顧客のニーズに沿った商品やサービスを提供していくことは、顧客全体のニーズを捉え、ひいては企業の評価や信頼度を高めることに繋がります。

また、特定の時期に、特定の購買層に対して広告を打つなど、コストパフォーマンスの高いマーケティング施策が可能となります。

行動トレンド分析の実施ステップ

ここから、行動トレンド分析を具体的に実施するための方法を3つのステップに分けてご説明します。なお本記事では、コンビニエンスストアにおけるアイスクリームの売上げを具体例に取り上げます。

ステップ1 全体のデータからトレンドを把握

あるコンビニエンスストアにおけるアイスクリームの平均売上（月別）が以下のグラフのようになったとします。

このグラフから8月をピークとして、基本的に平均気温の高さ、すなわち暑さに依存するトレンドがあると分かります。

ステップ2 トレンドを形作っている購買層を分析

次に、どの購買層がこのトレンドを形作っているのか分析します。例えば、年齢（10歳刻み）でグループを分け、20〜30代の男女が売上げの大半を占めていることが分かったとします。

すると、暑さの厳しい8月に20〜30代の男女に対してディスプレイ広告を配信する、といった明確かつ具体的なマーケティング施策を講じることができま。

ステップ3 必要に応じてデータの粒度を変更してさらに分析

ここまでの2ステップで基本的な行動トレンド分析はできているので、このステップは必要に応じて実施することになります。

アイスクリームの売上げで言えば、月別に見るだけではなく、1日のどの時間帯で最も売れているのかを分析することで、よりシャープな施策を立てることができると考えられます。

下のグラフは、売上げが最も大きい8月のアイスクリームの平均売上（時間帯別）を示したものです。

8月の売上を時間帯別に整理することで、さらに細かく明確なトレンドを把握することができます。つまり、分析する切り口を変えることで、1つのデータからトレンドに関するさまざまな情報を得ることができるということです。

このグラフから12時と15時にピークがあることがわかります。ここで、購買層の分類軸はステップ2と同じ年齢（10歳刻み）にしたとき、下のグラフで示すように12時台は20~30代の男女が多く、15時台は10~20代の男女が多いと判明したとします。

※視覚的に分かりやすくするため、10-20代、20-30代、30代以上に区分しています。

すると、12時台はオフィスで働いている人がランチとともにアイスクリームを購入しており、15時台は学校帰りの生徒や学生が購入していると推測できます。

そのため、広告の配信タイミングをランチタイムにするなど、20~30代の男女に対する施策をアップデートし、さらに学校帰りの生徒や学生に向けた施策を実施すべきであると考えられます。

つまり、ステップ2の段階では、20~30代の男女をターゲットとすることが結論だったのに対し、ステップ3まで実施することで10~20代の男女もターゲットに含める必要性に気づくことが可能になるのです。

行動トレンド分析のポイント

ここまで行動トレンド分析の進め方をご説明しましたが、ポイントはシーズンと購買層の分類軸はいかようにも設定できるということです。分析する目的や欲しい情報、結果に合わせて設定することが重要になります。

まとめ

行動トレンド分析は簡単に実施できる手法ですが、マスターすれば顧客のニーズを精緻に捉えることができます。正確なニーズの把握は、効果的で価値のある施策を実行するうえで非常に重要です。商品やサービスの顧客満足度や売上げの向上に向けて、ぜひ行動トレンド分析を導入してみてはいかがでしょうか。

【参考文献】

・行動トレンド分析とは？活用方法と事例を紹介
　https://www.profuture.co.jp/mk/column/10250

・効果的な顧客分析を行うには｜5つの分析手法と分析を行う際のポイント
　https://jp.creativesurvey.com/blog/posts/customer-analysis-201906/#heading-8

・顧客分析に効果的なフレームワーク5選｜RFM分析等の活用方法を紹介
　https://jp.creativesurvey.com/blog/posts/customer-analysis-201909/#heading-7

・顧客分析で賢く集客！主な分析方法や集客のポイントとは？
　https://www.contents.digitallab.jp/customer-analysis.html#3-44