顧客分類とは?分類・分析方法とポイントを解説
ビジネスにおいて顧客の理解は極めて重要です。顧客が何を想い、何を求めているのかを理解することで、より適切で効果的な商品やサービスを提供し、顧客満足度を引き上げることが可能になります。これを実現するための一つの方法が、顧客分類です。
顧客分類とは一体何を意味し、どのようにして行うのでしょうか?また、その分類・分析方法とは何か、といった点にも焦点を当ててみたいと思います。
今回の記事では、これらのテーマを解説するとともに、成功するためのポイントも紹介します。顧客分析のための有益なガイダンスとなれば幸いです。
目次
顧客分類とは
顧客分類の基準は多岐にわたり、年齢や性別、趣味、職業といった一般的なデータからはじまり、より具体的な購買行動パターンや所得、ライフスタイル、価値観までを含めることが可能です。ここに挙げた属性は一例で、自社の顧客を色々な視点から独自の基準で分析し、タグ付けすることもあります。
このような顧客のセグメンテーションの目的は、一人ひとりの顧客のニーズに適合した最適な商品提供やサービスの提案を実現するためです。例として、あるグループの顧客が特定の商品を購入しやすいと判明した場合、その情報を活用してその顧客へのマーケティング戦略を強化するなど、顧客特性に基づく販売促進活動を実施します。
顧客分類は新商品開発や品質改善においても重要な役割を果たし、事前予測の一部として顧客の反応を予測し最適化を図ります。その結果、購買意欲を高める商品提供を実現し、売上を確保することに繋がります。
顧客セグメントの分類方法とは
この章では、顧客セグメントの分類方法について解説します。
人口動態変数(デモグラフィック)
人口動態変数とは、年齢や性別、職業、家庭環境、収入、教養レベルなど、個々の顧客情報をさします。これらの情報を集め、市場をいくつかのセグメントに分けることで、同じ特性を持つ顧客群を探し出し、彼らの求めるニーズや嗜好を理解し、適切なアプローチを実現します。
例を挙げると、若い顧客層に対しては、SNSを活用した宣伝活動が有効と判断された場合、そのようなマーケティング作戦を展開します。逆に、高齢者層に対しては、ダイレクトメールや新聞広告を主とした戦略が効果を発揮するでしょう。
ただし、BtoBビジネスの場合、顧客の組織特性を把握するために従業員の人数や資本金、売上規模など、担当者に関しては部署や役職、決済権限の有無を見るなど、異なる観点からセグメント分析を行う必要があります。
地理的変数(ジオグラフィック)
「地理的変数に基づく顧客セグメントの分類」は、顧客の地域性に注目し、その市場の区分けを試みる一手法です。各地域の国、州や市町村、または郵便番号等の地理的要素によって区別します。更に精密な部分としては、都市部であるか地方か、海沿いであるか内陸部かという項目も基準とし得ます。
このような分類法は、消費者の態度や嗜好が、その住んでいる地域の文化、気候、地状に影響を受けるという視点から成立しています。寒冷地在住の顧客は暖房器具のニーズが大きいでしょうし、また海辺に在住の人々は海洋スポーツ向け商品への関心が高まるかもしれません。このように、具体的な販売戦略を練る上での重要な指針となります。
通常、顧客セグメンテーションの初期段階で活用されることが多いのが、この地理的変数と人口動態変数です。
心理的変数(サイコグラフィック)
サイコグラフィックな変数は、顧客の理解における重要な鍵となります。これは顧客の価値観、性格、趣味、興味などの内面的要素に焦点を当てたクラス分けの手法で、特にBtoBにおいては購買動機やビジネス上の課題、購買方針など、消費者の行動に関する詳細な情報を掴むために必要不可欠です。
従来のデモグラフィック分析とは異なり、サイコグラフィック分析は消費者の内面に迫り、その個との強固な関係を醸成することを可能にします。そのため、製品やサービスの魅力を高め、より深い接点を持つためのコミュニケーションを提供することができるとされています。
行動変数(ビヘイビアル)
行動変数は、各顧客が商品やサービスに対してどのような行動を示すか、どのように購入するかといった点に焦点を当てるもので、商品の購入頻度や時期、購入量などを分析することが特徴です。
この行動変数の重要性は、特にBtoBにおける商品やサービスの利用頻度、購入プロセス、購入時のメリットなど、業界や商品に対する理解度を測定する上で見えてきます。また、顧客の製品やサービスの利用状況を捉えることで、顧客のニーズを理解し、より効率的なマーケティング戦略を考案することができます。
RFM分析を活用した顧客セグメントとは
RFM分析とは、顧客の行動を深く掘り下げるためのマーケティング分析法の一つです。
具体的には「Recency(R):最新の購入」、「Frequency(F):購入頻度」、「Monetary(M):購入金額」の3つの要素を重視し、これらに基づき顧客を分類します。
Recency(R)は顧客の最新購入日を意味します。英語の”recent”からもわかるように「最新の購入はいつか」を示します。この指標が新しいほど、その顧客は優良なものと見なされます。
Frequency(F)は購入の頻度を示します。一定期間内での頻繁な購入を好む顧客は、一般的には価値が高いと考えられます。ただし、購入頻度が低い顧客が少数しかいないと、新規の顧客獲得が滞っている可能性も示すため注意が必要です。
Monetary(M)は顧客の購買金額を示します。一定期間内あるいは全体の購入金額が多い顧客が、金銭的な価値が高い顧客と見なされます。
RFM分析ではこれら3つの要素を単独で評価するだけでなく、それぞれにスコアをつけ、合計して顧客の総評価を行います。これにより、誰が真に優良な顧客であるかを総合的に見極めることが可能になります。
RFM分析以外の顧客分析の手法とは
ここでは、RFM分析以外の分析手法を確認しておきましょう。
デシル分析
「デシル」はラテン語で10等分を意味し、デシル分析は顧客を10等分にランク付けする手法です。収益に貢献する顧客や新商品を購入する可能性のある顧客を見つけるために、購入金額を基準に顧客の分析を行います。
各顧客の行動や反応の傾向を10%単位で詳細に分析し、特定の状況に対する顧客の反応を把握します。
デシル分析は、RFM分析と併用することで、より高精度な顧客理解と効率的なマーケティング施策の実行が可能となります。
デシル分析を活用することで、「ランク1~4の顧客が全体の売上の90%以上を占める」など、売上の分布を明確に把握することができます。これにより、売上向上のためのマーケティング戦略の策定や最適化、さらには重要顧客の特定にも繋がります。
CTB分析
CTB分析は、商品にフォーカスした分析方法です。この手法では、「Category(カテゴリ)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つの指標を用いて、顧客を分類します。
「Category」は大分類や中分類、小分類など、商品を幅広く分けたもの。例えば、「食品」「衣料品」から「メンズファッション」「子ども服」。
「Taste」は、色合いやデザイン性などの要素で顧客をグループ分けします。
「Brand」は、メーカーやブランド名、キャラクターなどを指標に顧客を区分けします。これらの要素を総合的に評価し、特定の消費性向を持つ顧客グループを見つけ出したり、将来的に売れる商品を予測したりします。
その他にも、ターゲットを定める「STP分析」や、優良顧客を把握する指標として使われる「LTV」など、顧客分析には様々な手法があります。
顧客セグメントを作成する際のポイントとは
顧客セグメントを作成する際のポイントをご紹介します。
Rank(優先順位)
顧客セグメントの作成に際して最も大切な要素の一つが、「優先順位」であると言えます。これは、目指すべき顧客層を精確に指定し、特定の目標達成に必要な項目に焦点をあてるべきセグメントを決定する基準となります。
たとえば、商品やサービスの向上、新規のマーケティング策の策定、ビジネスの拡大など、各企業が目指す目標は多種多様です。しかし、これら全ての目標を全ての顧客セグメントに対して立てるのは理想かもしれませんが、それは効率的ではありません。だからこそ、顧客セグメントに適した優先順位を設定し、ビジネスの目指す方向と直結したセグメントを最優先に扱うべきなのです。
Realistic(有効な規模)
マーケティング戦略では、顧客セグメントの形成は不可欠な要素ですが、この際大切になるのがそれぞれのセグメントが「実現可能な範囲(Realistic)」であることです。
「実現可能な範囲」とは、企業の能力やリソースを考慮した範囲でもあります。顧客セグメントが微細すぎて具体的なマーケティング戦略を練るのが不可能なケースもあるのです。理由は、各セグメント別に策定と実行が必要になり、それに取り組むには大量のリソースが必要となるからです。
組織のリソースが対応できる、かつ効果的な規模で顧客セグメントを作り上げることが求められます。そうすることで、各セグメントに対して効率的な戦略を立て、顧客満足度とビジネスパフォーマンスを高めることが可能になります。「有効な規模」はつまり、それぞれの顧客セグメントが適度な規模と収益性を保てるかどうかを評価する基準、つまり指標のことなのです。
Reach(到達可能性)
ビジネスにとって必要な考え方の一つが「到達可能性」です。これは、その顧客群に対して直接対話が円滑にできるか、言い換えると、自社の訴求点が想定客にしっかり伝わるかを意味します。
例えば、ソーシャルメディアやメールを活用したダイレクトメールの場合、顧客がアクセスする媒体を捉え、そこに企業のメッセージを届けることは絶対的な要素となります。
顧客層を作り上げる際には、その顧客層が集めたデータや広告をどの形式で入手しやすいかを理解することが必要です。
Response(測定可能性)
「測定可能性」は、セグメントがマーケティングの効果を増幅するための戦略的工夫であると同時に、その成果を評価する手段です。
基本的に、セグメント設定の狙いは、特定のターゲットに向けた効果的なマーケティング行動を展開し、その結果を最大化するための枠組みを作ることにあります。それには、顧客の反応を数値化し、さらなる改良のためのフィードバックを得ることが求められます。
具体的な例としては、セグメントごとの商品の売上、顧客満足度、リピート購入率などの要因を測定します。これらの指標はセグメントごとに個別に設定でき、特定の顧客セグメントがどれほどの収益を生んでいるのかを明確に理解し、それを改善のための手がかりとすることが重要です。
さらに、顧客の反応を即座に知り、調整するためには、測定指標が明確で、かつ速やかに結果が得られることが望ましいです。
それぞれのセグメントに設けた目標達成度を頻繁に確認し、必要に応じて修正しながら、マーケティング戦略を進行させることが求められます。
顧客セグメントを行う際の注意点とは
顧客セグメントを作成する際には、次に進むターゲティングとの連携を考慮する必要があります。
セグメント作成が完了しても、現実的でない内容ではターゲティングへの移行が困難です。4つのR(Real, Relevant, Reachable, Responsive)を確認し、実現可能性を見極めながら進めましょう。
ペルソナ設定
BtoBビジネスにおいても、単純な顧客セグメントだけではなく、更に精緻な理解を可能にするペルソナ設定が重要となります。
性別や年齢、職業など、様々な属性をもとに架空の人物像を作り出すのです。ただし、このペルソナ設定を行う際には、適切なバランスとデータに基づいた理解が不可欠です。
過度に具体的すぎる場合、広範囲の顧客を取りこぼすかもしれませんし、逆にあいまいすぎると、誰を目指してビジネスを展開するべきかが不明確となります。また、アイデアや先入観だけでペルソナを設定しようとすると、現実の顧客のニーズを見落とすことに繋がります。
きちんとした市場調査とデータ分析に基づく、現実に即した具体的なペルソナ作りが求められます。そして作成したペルソナも、常にプレス検討と修正によるアップデートが必要です。市場は常に流動的で、ニーズは停滞せずに変化し続けます。
まとめ
顧客分類は、ビジネスが顧客の欲求により適応するための有効な手段です。この記事では、その意味、分析・分類方法、成功へのポイントを明確にしました。適切な顧客分析を行うことで、顧客満足度の向上とビジネスの成長に繋がることでしょう。
よくある質問
顧客分析とは何ですか?
顧客分析とは、企業が自社の顧客層に関する情報や行動パターンを分析し、顧客の特性やニーズを理解するプロセスです。企業が戦略を策定する上で、自社の顧客層や市場動向を理解することは重要です。経済状況や競合他社の動向と同様に、顧客の行動や好みを把握することが、企業のビジネス環境を把握する上で欠かせません。
ターゲット顧客属性とは?
ターゲット顧客属性とは、企業が自社のマーケティングに適したセグメントを選択する際に使用される属性や特徴のことです。マーケティングにおいて、顧客属性はセグメンテーションやターゲティングの基本的な要素として機能し、適切な顧客層を特定するための基準となります。
顧客の種類は?
顧客の種類は以下のものが挙げられます。
潜在顧客
新規顧客
既存顧客
見込み客
リピーター
顧客特性とは何ですか?
顧客特性とは、顧客個々のニーズや購買行動に関する特徴のことです。 一人ひとりの顧客は異なるニーズや行動を示し、それぞれの特徴やセグメントごとの特性を含みます。 マーケティング戦略を策定する際に、顧客セグメントを詳細に把握することは重要です。
顧客の4分類は?
顧客を分類する際の2つの軸は「自己主張と協調性のバランス」と「理論的思考と感情的思考の傾向」です。 これらの軸から、「社交型」「協調型」「分析型」「主導型」という4つのタイプに分類されます。
顧客ニーズはどのように分類されますか?
顧客のニーズは、「顕在ニーズ」と「潜在ニーズ」の2つに分けられます。 顕在ニーズは顧客が自分のニーズを認識している状態を指し、一方、潜在ニーズは顧客がそのニーズを自覚していない状態を表します。
顧客の定義は?
顧客とは、製品やサービスを購入するかどうかに関わらず、マーケティングの観点から重要な個人または法人のことを指します。