顧客分析の手法は？BtoB向けフレームワーク5つと選び方を解説｜Webサイト制作 / CMS・MAツール｜LeadGrid（リードグリッド）

マーケティング戦略を考えるうえで必須となるのが顧客分析です。購買履歴や顧客アンケートなどのデータをもとに顧客理解を深めることで、効果的かつ効率的な戦略立案が可能になります。

この記事では、顧客分析の基本、顧客分析に用いるデータ、BtoB向けのフレームワークを紹介します。またフレームワークの選び方についても解説しますので、「フレームワークの種類がたくさんあってわからない」とお悩みの方もぜひご覧ください。

顧客分析とは？

顧客分析とは、顧客の属性、ニーズ、購買行動などを分析して顧客理解を深めることを指します。

マーケティング戦略の立案では企業は自社を取り巻くさまざまな要素を分析する必要があります。そのなかでとくに重要とされるのが顧客分析です。

データに基づいた顧客分析を実施することで「どのような顧客に、何が、いつ売れているのか」や「どのような条件がそろった顧客は、どのフェーズで失注しやすいのか」などの情報が把握できます。トレンドやニーズに合わせた確度の高いマーケティング戦略の立案につながるでしょう。

なおWebマーケティングをこれからはじめる人はこちらの関連記事もご覧ください。

関連記事：Webマーケティングの戦略立案に役立つ9のフレームワークと考え方

顧客分析を実施する目的

顧客分析の最終的な目的は事業の売上拡大ですが、より細分化した目的としては以下があげられます。

• マーケティング戦略の立案・最適化のため
• 優良顧客層や休眠顧客層などを特定するため
• 顧客満足度や顧客ロイヤリティを向上するため
• 市場や顧客ニーズの変化に気づくため

上記の目的を達成するためには、顧客のニーズや行動の深い理解が必須です。

また定期的に顧客分析を実施することで、近年のスピーディな市場や顧客ニーズの変化をいち早く検知できます。顧客分析は継続した事業成長と競争力の維持にもつながるのです。

顧客分析に用いる顧客データ

顧客分析に用いるデータは、定量データと定性データに大別されます。

• 定量データ：売上や商談回数などの数値として取得できるデータ
• 定性データ：感情や意見などの数値化が難しいデータ

BtoBの場合、顧客分析に使うデータとして以下が考えられます。

定性データは分析者の主観的・感覚的理解を必要とするものもあります。また分析結果に数字の裏付けがないため、定量データと比べて軽視される傾向があるでしょう。

しかし、顧客の自社商品・サービスに対する感情や印象を理解するうえで定性データは欠かせません。定量・定性データのどちらか一方を重視するのではなく、両方のデータを使い分けることが大切です。

BtoB向け顧客分析のフレームワーク5つ

顧客分析に使えるフレームワークを紹介します。たくさんある顧客分析のフレームワークのうち、ここではとくにBtoB向けのものに限って5つ紹介します。

• デシル分析
• RFM分析
• LTV分析
• セグメンテーション分析
• 行動トレンド分析

デシル分析

デシル分析とは、購入金額の大きい順に顧客を10等分してグループ分けし、各グループの購入比率や売上構成比を分析する方法です。名称はラテン語の「デシル（10等分）」に由来します。

たとえば取引先企業が100社ある場合、年間の取引金額が大きい順に並べ替え、10社ずつ10グループ作ります。すると、各グループの売上比率が可視化できるはずです。仮に上位1〜3位のグループが売上比率の大部分を占めるならば、マーケティング施策の立案においてはその層をメインターゲットとすべきとわかります。

デシル分析は分類に使う指標が購入金額だけで済み、明快で取り組みやすいフレームワークです。ただ必ずしも上位グループが優良顧客とは限らないため、あわせて取引内容やリピート率まで細かく目を向けないと、商材によっては本質を見誤る恐れがあります。

RFM分析

RFM分析は以下の3つの指標にもとづいて顧客分析を行うフレームワークです。

• 最終購入日（Recency）：顧客が最後に購入した日時
• 購入頻度（Frequency）：顧客が購入した回数
• 購入金額（Monetary）：顧客が購入した金額合計

各指標の値をもとに、顧客をいくつかのグループに分類していきます。

たとえば各指標を3段階で分類すると、最大27グループできます。最終購入日が最近であり、購入頻度・購入金額ともに高いグループは「優良顧客」、購入頻度・購入金額ともに高いが最終購入日が1年以上前なら「離反顧客」のように定義できるでしょう。

RFM分析のメリットは、購買履歴をそのまま活用してグループごとにマーケティングを最適化できる点です。ただ購入動機の違いなどは見えないため、実際に使用する際は別視点で顧客ニーズを深掘りする必要があります。

LTV分析

LTV分析は、顧客のLife Time Value（顧客生涯価値）に基づいて優良顧客を分析する方法です。LTVの計算方法は企業ごとに異なりますが、以下にあげる計算式のいずれかを使う場合が多いでしょう。

• 顧客の平均年間取引額 × 収益率 × 平均継続年数
• 顧客の平均購入単価 × 平均購入回数 × 平均継続期間
• 顧客の平均購入単価 × 平均購入回数 × 平均継続期間 - 維持コスト
• 顧客の平均購入単価 × 粗利率 ÷ 解約率（チャートレーン）

LTV分析を行うと、特定の月でサービスの解約率が上がったり、購入単価が下がったりといった傾向が把握できます。よって、解約が増える月に継続ユーザー限定の割引キャンペーンを打つといった対策が立案できるようになります。

また過去のLTVと比較することで、直近のマーケティング施策の成否や市場環境の変化の把握も可能です。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客を企業規模、業種、地域、購買履歴などの区分（セグメント）で分類する方法です。

BtoCでは国、年齢、性別、職業、サイト訪問頻度などの切り口でセグメンテーション分析を行うことが多いでしょう。一方、企業が対象となるBtoBでは以下のような切り口になります。

• 企業規模
• 業界・業種
• 社風
• 担当者の役割
• 類似・関連品の購入歴や使用歴
• 商品・サービスの利用環境

セグメンテーション分析は、さまざまな切り口で分析でき、導入しやすいフレームワークの1つです。また分析結果は自社商材のターゲティングやポジショニングなどに利用できます。

とはいえセグメントを細分化しすぎると、分析結果の有効活用が難しくなります。自社の商品・サービスにあった分類軸の探索が必要になるでしょう。

行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、商品やサービスの売上・契約数に周期性があることに着目したフレームワークです。以下のようなデータをもとに分析します。

• 売上状況のデータ
• 購買層の属性情報（企業規模、業種など）
• 購買層の行動データ（Webサイトへのアクセス数、滞在時間など）

たとえばBtoBにおいて春先に依頼が増える場合、「年度内に予算を使い切りたい」「新年度の人事異動に向けて準備をしたい」といったニーズが見えるかも知れません。周期性が見えれば、販促のタイミング、生産計画、在庫管理などが最適化できます。

ただし、購買層の定義や分析する時間単位（月単位、時間単位など）は企業によって異なるため、自社にあった軸を見つける必要があります。

顧客分析のフレームワークを選び方

紹介した5つのフレームワーク以外にも多種多様なフレームワークが存在します。したがって、どれか1つに絞って使うのではなく、フレームワークの種類を把握したうえで状況にあわせた使い分けが重要です。

利用するフレームワークを選ぶ際のポイントを解説します。

顧客分析の目的にフィットする手法を選ぶ

顧客分析の目的を明確にしてから、それにあったものを選びましょう。

たとえば優良顧客の特定が目的である場合、デシル分析とRFP分析を組み合わせると「売上貢献度の高い顧客のうち、高頻度で継続購入してくれているのはどの層か」がわかります。また効果的な販促時期が知りたい場合は、行動トレンド分析が有効でしょう。

目的が不明瞭なまま顧客分析をすると「なんとなくデータを分析してみただけ」となってしまい、誤った顧客理解につながります。

いまあるデータが使えるものを選ぶ

前提として、顧客分析にはデータが必要です。データ収集の期間が短すぎたり、データ数が少なすぎたりすると、顧客分析をしても有効な分析結果は得られません。

よって、いまそろっているデータが活用できるフレームワークを優先すべきです。もし顧客分析の目的から考えていまのデータでは不十分な場合は、データ収集の方法から検討する必要があります。

なお購買履歴のような活用幅の広いデータの取得はSFA／CRMの導入が有効です。こちらの関連記事でおすすめツールを紹介していますので、興味のある方はぜひご覧ください。

関連記事：営業DXの推進におすすめのツール8選｜失敗しないツールの選び方も紹介

実際の施策につなげられるものを選ぶ

顧客分析は、その後のマーケティング施策につなげてこそ意味があります。そのため、実際に実行可能な施策の範囲を確認したうえでフレームワークを選定すると良いでしょう。

たとえば広告強化のような一時的にコスト増となる施策が難しい場合、行動トレンド分析を行ってもあまり有効な施策は立案できないかも知れません。

現状把握が主目的の場合を除き、実施可能な施策につなげられるフレームワークを選ぶほうが効率的です。

顧客分析を行う際の注意点

顧客分析を行うと、どのフレームワークであれ何らかの結果は得られるはずです。しかし、その分析結果が実際に有効な結果かどうかは冷静に見極める必要があります。

とくに注意したいポイントを紹介します。

市場環境の理解を深めておく

企業を取り巻く市場環境は刻々と変化します。

たとえ顧客分析で「リピーター層が減っている」などの結果が出ても、それが自社の経営戦略に起因するものとは限りません。法改正で参入障壁が下がったり、業界にとって革命的な製品がリリースされたりなど、外部環境そのものが要因の場合もあります。

顧客分析の際は、自社と顧客が属する市場環境にまで目を向けることが大切です。

なお企業が外的要因をコントロールすることは困難ですが、市場環境の分析を行うことで顧客のニーズや動きの変化を先回りした対策が可能です。市場分析の方法についてはこちらの関連記事をご覧ください。

関連記事：Webマーケティングの戦略立案に役立つ9のフレームワークと考え方

顧客の購買プロセスを把握しておく

顧客分析を行う前に、カスタマージャーニーマップなどで顧客の購買プロセスを把握しておきましょう。

カスタマージャーニーとは、顧客が商品・サービスを認知してから購入に至るまでのプロセスを旅にたとえたマーケティング用語。それを図や表で表現したものがカスタマージャーニーマップです。

とくに成約までの期間が長期化しやすいBtoBでは、カスタマージャーニーに基づいた適切なアプローチが重要になります。顧客分析から注力すべき顧客層が特定できても、タッチポイントやアプローチ方法が間違っていると施策の効果は薄れてしまうでしょう。

カスタマージャーニーおよびカスタマージャーニーマップの作り方については、こちらの関連記事で詳しく解説しています。

関連記事：BtoBカスタマージャーニーとは？メリットや作成方法を詳しく解説

またペルソナ設定から考えたい方はこちらの資料もご活用ください。

ペルソナ設計入門ガイド|Webサイト制作・CMS開発｜LeadGrid

goleadgrid.com

顧客分析のフレームワークは柔軟に使い分けよう

顧客分析というと特別なツールが必要に感じるかも知れませんが、購買履歴をもとにExcelなどで既存顧客をグループ分けするだけでも顧客分析になります。

顧客分析において大切なのは、分析結果を実際のマーケティング施策へつなげることです。有名なフレームワークだけでもいくつも種類がありますが、1つのフレームワークにこだわらず、顧客分析の目的にあわせて柔軟に使い分けましょう。

また、顧客分析を実施するにあたって必須となるのが顧客に関するデータです。フレームワークの検討と同時に、データ収集の方法も考える必要があるでしょう。

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