顧客データの分析

顧客データの分析で分かる！売り上げ向上につながるポイントをご紹介

顧客データを活用して、販売促進力・売り上げを向上させる！

大量に蓄積されていく顧客データを整理、分析するとさまざまなヒントが得られます。例えば、

など、顧客データをうまく整理・分析することで、販売促進力の高い施策を立てることができ、売り上げアップにつなげられます。

顧客データは、整理するだけでも自社の顧客はどのような人かが分かり、顧客ごとの打ち手のヒントが得られます。例えば、

など、自社の顧客を把握できると、それに合わせて販促活動などの施策を打つことができます。

優良顧客の判定には、RFM分析が有効です。RFM分析とは、「最新の購入日時（R）」「購入頻度（F）」「購入額（M）」という三つの指標で分析する手法です。この手法を使えば誰が優良顧客なのかが見えてきます。例えば、

などのように、顧客の中でも優先順位付けが可能になるので、誰をターゲットにすれば効果が上がりやすいかが分かります。

顧客データの整理やRFM分析をして見つけたターゲットに対しては、より単価を高める工夫も必要です。一緒に買われている商品を分析する「バスケット分析」によって、どの商品とどの商品が一緒に買われやすいかを見極めることができ、施策のヒントが見つかります。例えば、

などのように、購買行動を促進させる施策のヒントが見つかるのです。

その他にもさまざまな顧客データの分析手法を用いることで、売り上げ向上や在庫量適正化（コスト削減）につながるヒントを見つけることができます。何を知りたいかに合わせて適切な分析手法を取り入れましょう。

アンケートは、顧客の率直な声を聞くための手段として非常に有効な方法です。

など、顧客データだけでは分からない顧客のニーズも直接的に知ることができます。このような数字には表れない情報を有効活用することで、より効果的な施策を導き出せます。

顧客データのような定量データと、アンケートのような定性データを同時に分析するのは、とても手間がかかる作業です。

しかし、BIツールを導入することで、膨大な定量データを高速で分析できるため、機械化しづらい、定性データの分析に時間をかけられます。さらに、データを視覚的に把握できるため、定量データと定性データを結びつけて考えやすくなります。

大塚商会では、お客様のニーズをお伺いし、複数のBIツールから最適な選択肢をご提案します。導入支援から導入後のサポートまで、ワンストップで対応するので安心です。

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