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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

顧客データの分析のポイント

  • 顧客データを分析することで、販売促進力や売り上げを向上させるヒントが得られます。
  • 具体的には、「優良顧客は誰か」「商品がよく売れる組み合わせ」などが分かります。
  • 顧客データを分析することで得られる効果や、分析のポイントをご紹介します。

[2015年 7月27日]

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、

  • 現状獲得できている層/できていない層
  • 大事にするべき優良顧客/接触を減らしていい顧客
  • 顧客ごとの購入傾向

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。

売り上げ向上につながる顧客データ! 分析方法とその効果をご紹介

まずはデータを整理して、顧客のセグメントが把握できる

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、

  • 「店舗の近くに住んでいる人」が多いのでポスティングを行う
  • 「20,30代」がうまく集客できていないので、Web広告を打つ
  • 「学生」が多いので、学生向けのプランを追加する

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。

次に、「RFM分析」で優良顧客を見分けよう

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、

  • 年間30回以上、総額10万円を使い、つい先週も来店した顧客A
  • 年数回しか来店せず、購入額も低い顧客B

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。

さらに「バスケット分析」で顧客単価を高める商品の組み合わせが分かる!

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、

  • 「商品Aと商品Bが一緒に買われやすい」なら、セットで販売
  • 「商品Cの次に商品Dが買われやすい」なら、陳列場所を近づける

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。

「顧客の声」を用いた分析で、より効果的な施策を導き出せる!

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。

  • 来店した/リピートした理由は何か
  • 改善してもらいたい点はどこか

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。

BIツールで、顧客の声とデータを手軽に結びつけられる!

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。

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ただ、顧客データの分析をいきなり始めるのは難しい・・・

顧客データの分析をいざ始めようと思っても、下記のような悩みはつきものです。

  • データがありすぎる。何を見たらいいの?
  • 自社に合った分析ツールや、分析手法は?
  • コストパフォーマンスは見合うのか?

ぜひ、大塚商会にお任せください。

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