顧客分析は、重要顧客の特定や顧客理解の促進、マーケティングの精度向上などさまざまなメリットを生み出す。
目的に応じてフレームワークを使い分けることで、多角的に顧客を知ることができる。
一方で、
「目的に応じた使い分けが難しい」
「フレームワークが多く、特徴が整理できない」
など、顧客分析の難しさに関するお悩みもあるようだ。
本記事では、顧客分析で活用されるフレームワークの特徴や目的、活用ポイントを解説する。
1.主要な顧客分析フレームワーク10選
顧客分析とは、顧客の購買行動や属性などを活用し、多角的な視点で顧客理解を進めることだ。
顧客分析には、多種多様なフレームワークが存在しており、これらを活用することで迅速に分析結果を得られる。
ここではまず、10の主要なフレームワークを紹介する。
- デシル分析
- RFM分析
- セグメンテーション分析
- 行動トレンド分析
- コホート分析
- CTB分析
- LTV/CLV分析
- クラスター分析
- ABC分析
- CPM分析
フレームワーク1.デシル分析
デシル分析は、顧客を累計購買額に基づいて上位から順に10のグループ（デシル）に分け、グループごとに売上や利益の構成比を分析する手法だ。
BtoBビジネスにおいて重要な「売上が大きい顧客」や「利益貢献度が高い顧客」を特定するために使用される。
デシル分析の特徴
顧客を10段階に分類し、上位の顧客（例えば上位1割）と下位の顧客（下位1割）との間にどれほどの売上や利益の差があるかを可視化する。
BtoBにおいては、大手顧客や特定業種の顧客が売上の大半を占めることが多く、デシル分析はこうした傾向を簡単に把握できる点が特徴だ。
また、上位顧客に対するリソース配分を最適化し、顧客ごとの戦略を明確にするために有用である。
デシル分析の主な目的
デシル分析の主な目的は、売上貢献度の高い重要顧客を特定することにある。
BtoBでは、一部の重要顧客が売上の大部分を占めることが多い。
リソースを集中させるべき重要顧客が特定できれば、適切なアプローチやフォローアップ、サポートを行いつつことが可能になる。
また、売上構成の偏りを把握し、顧客が離脱した場合のリスク管理やマーケティング戦略の改善にも活用できる。
フレームワーク2.RFM分析
RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（累計購入金額）」の3つの指標を用いて顧客を評価するフレームワークだ。
「Recency（最終購入日）」では、最近取引があった顧客を特定し、迅速なフォローアップが可能になる。
「Frequency（購入頻度）」は、どの顧客が頻繁に取引を行っているかを把握し、関係性が深い顧客を見つけるのに有効だ。
また、「Monetary（累計購入金額）」では、取引額が大きい顧客を特定できる。
3つの指標のすべてが高い顧客は「ロイヤルカスタマー候補」であり、自社にとって特に重要な顧客といえる。
RFM分析の特徴
RFM分析の特徴は、「購買行動が活発で、近い将来売上に貢献しそうな顧客」を発見しやすいことだ。
購買行動の分析では、どうしても「Monetary（累計購入金額）」だけに目を奪われがちだ。
しかし過去に大きな取引を1回だけ行った顧客よりも、直近で高頻度に取引を行っている顧客のほうが将来性は高い。
RFM分析では、購買を「いつ」「どのくらいの頻度で」行っているかを加味するため、行動が活発で売上につながりやすい顧客を特定できる。
RFM分析の主な目的
RFM分析の主な目的は、「次に購入確率が高い顧客を特定し、短期的な売上を伸ばすこと」だ。
実際にRFM分析を行う際には、顧客を3～10程度のグループに分類し、それぞれにパーソナライズ化したキャンペーンを打つ。
また、取引が途絶えた顧客や購買頻度が低い顧客を発見し、再び購買行動を活発化させて売上増に結び付けることも可能だ。
フレームワーク3.セグメンテーション分析
セグメンテーション分析は、顧客を属性や購買行動に基づいてグループ（セグメント）化する手法である。
BtoBでは主に以下4つの切り口から分析が行われる。
- 企業規模（従業員数、売上規模）
- 業界
- 意思決定の方法
- 購入歴と動機（他社からの乗り換え、純粋な新規導入など）
BtoCでは「個人のプロフィール」を起点とするが、BtoBでは「企業のプロフィール」に置き換えて行われる。
セグメンテーション分析の特徴
セグメンテーション分析の特徴は、「不特定多数の顧客の特性」が明らかになることだ。
顧客の数が増えてくると、どうしても一部の優良顧客だけが目立つようになる。
「その他大勢」の顧客に対しては、最適なアプローチが行われていないことも多い。
BtoBでは、売上規模や従業員数によって選択されやすい製品・サービスが変わる。
上記に基づいてセグメント化することで、「その他大勢」の顧客に対しても、個別のニーズに合わせた提案やアプローチが可能となる。
セグメンテーション分析の主な目的
セグメンテーション分析の主な目的は、セグメントに対して最も効果的なマーケティングや営業戦略を展開し、全体の売上増につなげることだ。
大手企業向けには高度なカスタマイズサービスを提供し、中小企業向けには標準的なパッケージサービスを提案するなど、異なる顧客群に異なる価値を提供する。
セグメンテーション分析を行うことで、顧客セグメントごとに「買ってもらいやすい製品/サービス」が明らかになるわけだ。
フレームワーク4.行動トレンド分析
行動トレンド分析は、顧客の購買行動を主に季節や時期の断面で分析し、将来の購買行動や需要を予測する手法である。
「シーズン」や「イベント」と「購買行動の傾向」を結びつける手法とも言える。
行動トレンド分析の特徴
行動トレンド分析の特徴は、短期と長期、季節、外的要因が発生したタイミングなど、さまざまな時期的断面で顧客行動が予測できる点にある。
BtoBの取引では、景気変動や技術の進展、業界特有のイベントや法改正などが購買行動に大きく影響する。
また、「決算期」や「年度末」など、特定の月に購買行動が活発になることも多い。
さらに、ウェブサイトのアクセスや問い合わせ、営業活動の応答なども行動トレンドのひとつだ。
行動トレンド分析の主な目的
行動トレンド分析の主な目的は、「需要のスパイク」と「リソースの投下量、タイミング」を一致させることだ。
BtoBでは上記のようにさまざまなタイミングで需要のスパイクが生まれる。
このスパイクに合わせて製品/サービスのラインナップを変え、マーケティングのアプローチを変えることで売上が伸びていく。
またBtoBでは、製品やサービスの導入時期を事前に計画する顧客が大半だ。
こうした計画は、業界や企業規模などから、ある程度の予測ができる。
計画の傾向をつかみ「買われやすい時期」にタイミングを合わせてアプローチを行うことで、商談の成功率を高めることができるだろう。
フレームワーク5.コホート分析
コホート分析は、顧客を特定の共通属性（同じ期間に顧客となったグループや特定の行動を取ったグループなど）でグループ化し、そのグループの行動や成果を時系列で追跡・分析する手法である。
BtoBでは、顧客が製品/サービスを導入してからの行動パターンを把握し、どのタイミングで価値が最大化されるかを理解するために活用される。
例えば「同じ時期に契約した顧客」「特定の月のキャンペーンに反応した顧客」などをコホートに分け、その後の動向を分析する。
特定のコホートがとる行動を把握し、マーケティング施策の改善点や問題の特定につなげる。
コホート分析の特徴
コホート分析の特徴は、SaaSやサブスクのような「継続型」のビジネスの改善に活かせる点だ。
BtoBでは、特定の時期に取引を開始した顧客や、特定のキャンペーンを利用した顧客のグループを追跡し、チャーンレート（解約率）を算出する。
また、リテンション率（顧客維持率）や顧客のLTV（顧客生涯価値）の変動を把握し、施策の改善に役立てることができる。
コホート分析の主な目的
コホート分析の主な目的は、「マーケティング施策の改善点を、ユーザー行動と結び付けて把握すること」だ。
特定のコホートの解約率や継続率を「線」で把握することにより、任意の期間内におけるマーケティングの改善点が見えてくる。
さらに、特定のコホートだけに発生している事象が発見できれば、その間のキャンペーンの成否を判断できる。
フレームワーク6.CTB分析
CTB分析は、「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの視点から顧客を分析する手法だ。
顧客がどのカテゴリの商品を選び、どのようなテイストやニーズを持っているか、さらにどのブランドを好むかを把握することで、顧客ごとのニーズに応じた戦略立案に役立つ。
CTB分析の特徴
CTB分析の特徴は、カテゴリ、テイスト、ブランドという複数の視点を組み合わせて顧客を理解する点にある。
BtoBでは、複数の製品ラインやサービスを提供している企業が多い。
顧客が強い関心を持つカテゴリやテイスト、ブランドを把握することで、クロスセルやアップセルの機会を見出すことができる。
また、独自の価値観に基づいて選定を行う顧客に対して、適切な提案やカスタマイズを行うことで、満足度を向上させることが可能だ。
CTB分析の主な目的
CTB分析の主な目的は、「顧客の志向や関心をマーケティング戦略に取り込むこと」だ。
BtoBでも、特定の製品カテゴリやブランドに対して高いロイヤルティを持つ顧客は存在する。
このロイヤルティを活用し、適切な製品提案やキャンペーンを行うことで、ロイヤルカスタマーの獲得・育成につながる。
また、顧客の志向や関心に基づいて提案をカスタマイズすることで、購買意欲を高めてもらいやすくなる。
フレームワーク7.LTV/CLV分析
LTV（Life Time Value）/CLV（Customer Lifetime Value）分析は、顧客が生涯にわたって自社にもたらす利益を計算し、長期的な価値を評価する手法だ。
BtoBでは、一度取引が始まると長期的な契約に発展することが多い。
また、リピート購入も多いため、個々の顧客が将来的にどれだけの利益をもたらすかを正確に把握することが重要だ。
LTV/CLV分析の特徴
LTV/CLV分析の特徴は、短期的な利益だけではなく、長期的な利益に基づいて顧客を評価する点にある。
BtoBでは、一度の取引での利益だけでなく、その後のサポートや追加取引の可能性、契約更新のリスクを含めて総合的に顧客を評価する。
LTV/CLV分析の主な目的
LTV/CLV分析の主な目的は、「履歴的な顧客生涯価値（過去の購買額）から、予測的な顧客生涯価値（将来にわたる購買額）を算出すること」だ。
予測的な顧客生涯価値が大きい顧客へ適切にアプローチできれば、将来的な売上増大の可能性が高くなる。
また、ロイヤルカスタマー候補とみなし、ロイヤルティプログラムに組み込みこともできる。
フレームワーク8.クラスター分析
クラスター分析は、顧客の共通点をもとにクラスター（グループ）を構成し、クラスター単位で分析する手法だ。
クラスターは、類似の属性（企業規模、業種）や購買行動を持つ顧客によって構成される。
クラスター分析には、一定の基準によって事後的にクラスターを形成する「階層クラスター分析」と、あらかじめクラスター数を決定しておく「非階層クラスター分析」の2種類がある。
クラスター分析の特徴
クラスター分析の特徴は、データの中から自然発生したパターンやグループを発見できる点である。
つまり「自然発生した類似性」によって顧客を分類できる。
顧客が異なる業界や市場にまたがる場合は、特定の条件での顧客分類が難しい。
クラスター分析を活用することで、顧客の属性や行動に基づいてクラスターを定義し、個別のマーケティング施策を実施できるようになる。
クラスター分析の主な目的
クラスター分析の主な目的は、クラスターの特性に応じたマーケティング施策を展開することだ。
「同じ業界に属する企業のはずなのに、A社には効果があってB社にはない」という場合は、クラスター分析によって新たに顧客分類を行うべきかもしれない。
一見すると似た者同士であっても、クラスター分析の結果では全く別の行動特性を持つ可能性があるからだ。
フレームワーク9.ABC分析
ABC分析は、顧客を売上やコスト、利益貢献度などに基づいて「Aグループ」「Bグループ」「Cグループ」の3つのカテゴリに分類する手法だ。
一般的に「Aグループ」は最優先すべき上位顧客、「Bグループ」は中間顧客、「Cグループ」は比較的低い貢献度の顧客として分類される。
重点的な顧客を発見するという意味で「重点分析」とも呼ばれる。
ABC分析の特徴
ABC分析の特徴は、「シンプルで扱いやすい」ことだ。
ほかの分析手法に比べると基準が明確で、グループ数も3と少ない。
顧客分析の初心者でも取り組みやすく、それでいて一定の効果が見込める。
ABC分析の主な目的
ABC分析の主な目的は、「顧客を売上や利益の貢献度に基づいてランク付けし、リソースを効率的に配分すること」だ。
一般的なBtoBビジネスでは、売上の大部分を少数の優良顧客（Aグループ）が占める。
AグループのLTV/CLTを押し上げることが、売上増大への近道でもある。
また、「Bグループ」「Cグループ」に対しては、効率的なコスト管理や、成長ポテンシャルを見極めたアプローチを実施する。
このように顧客分類に応じたアプローチの根拠となるのがABC分析だ。
フレームワーク10.CPM分析
CPM（Customer Portfolio Management）分析は、「購入回数」「購入金額」「最終購入日からの経過日数」を基準にし、顧客を10段階に分類する手法だ。
顧客ごとの購買行動を段階的に評価し、それぞれの段階に応じたアプローチを行う。
CRM分析の特徴
CPM分析の特徴は、「最終購入日からの経過日数」によって「離脱客」を特定する点だ。
RFM分析とCPM分析は、「頻度（回数）」と「金額」を分析対象とする点では同じだ。
しかし、RFM分析は直近購入日から「次に買いそうな顧客」を特定する。
一方、CPM分析は最終購入日からの経過日数によって「直近で購入可能性が低い顧客＝離脱客」の特定を行う。
扱う項目こそ似ているが、両者はほとんど真逆の方向性を持つフレームワークとも言える。
CPM分析の主な目的
CPM分析の主な目的は、「顧客の長期的な育成」だ。
いわゆる「休眠顧客」を刺激して再購入を促し、長期的に優良顧客に育成したい場合に適している。
特に新規顧客の獲得が難しい場合は、既存顧客を再購入につなげるためにCPM分析が用いられる。
2.顧客分析フレームワークを正確に行うためのポイント
以上、現在活用されている顧客分析フレームワークを網羅的に紹介してきた。
顧客分析には、どのフレームワークを使う場合でも共通するノウハウがある。
ここからは、フレームワークを活用するうえでのポイントを見ていこう。
2.1.目的を明確にする
顧客分析で用いるべきフレームワークは、目的によって異なる。
単に売上が大きい顧客を特定したいだけであれば、デシル分析やABC分析で事足りるだろう。
しかし、マーケティング施策の適切さは見えにくい。
反対に、マーケティング施策の成否を判断するのであれば、コホート分析が適切かもしれない。
まずは達成したい目的を明確にし、そこから適切なフレームワークを割り出していこう。
2.2.定性データも活用する
顧客分析は定量的な側面が強い。
しかし、数値に現れない定性的なデータも活用すべきだ。
分析後の施策立案段階では、定性的なデータによって効果的なアクションが導き出されることが多い。
例えば、数値上は優良顧客であっても、「契約数は多いが自社への評価（ロイヤルティ）は高くない」という顧客がいるとしよう。
このような顧客の場合、アップセルやクロスセルは悪手になりかねない。
一方、ロイヤルティを刺激する施策であれば、優良顧客へ育成できるかもしれない。
2.3.自社製品・サービスの性質に合ったフレームワークを選ぶ
フレームワークの選定では、自社製品・サービスの性質も考慮しよう。
自社との親和性が高いフレームワークを選ぶことで、有効性の高い分析結果が得られるからだ。
下記の図は、製品・サービスの性質とフレームワークの対応の例だ。
2.4.ペルソナとジャーニーを作成し、分析結果と照らし合わせる
ペルソナは「顧客像」であり、顧客の属性や思考を詳細にまとめたものだ。
属性や人物像、思考の傾向などが含まれるため、BtoBの顧客分析では扱いにくいかもしれない。
しかし、購買意思決定の傾向はペルソナから推測できる。
ペルソナと、ペルソナを起点としたカスタマージャーニーを作成し、顧客分析の結果が本当に正しいか（不自然ではないか）を検証する作業を盛り込もう。
2.5.AIやビッグデータ活用も視野に
AIやビッグデータは顧客分析と親和性が高い。
特にクラスター分析やコホート分析など、流動性の高いデータを多用する分野では必須のツールだ。
近年は、一部のCRMにAI関連機能が搭載されるなど、徐々に敷居が低くなっている。
人間の手では扱いにくい規模のデータから、より具体的なインサイトを導き出すためにも、AIやビッグデータの活用を視野に入れよう。
3.顧客分析フレームワークの活用事例
最後に、顧客分析フレームワークをビジネスの改善に活用した事例を紹介する。
実際にフレームワークを活用する際の参考になれば幸いだ。
3.1.IT関連業界のA社 – RFM分析を活用した顧客維持戦略
A社は、クラウドサービスの提供を行うIT関連企業だ。
A社は、RFM分析を通じて直近の利用が少ない顧客を特定し、契約更新や追加サービスの提案を行っている。
また、頻繁にサービスを利用している顧客に対しては、アップセルやクロスセルを狙いつつ、パーソナライズされたサポートを提供している。
こうした取り組みの結果、顧客離れを防ぎ、既存顧客のLTVを伸ばすことに成功している。
3.2.製造業界のB社 – クラスター分析を活用したターゲティング戦略
製造業界のB社は、複数の製品ラインを持ち、様々な業種の企業と取引を行っている。
B社はクラスター分析を活用し、取引先企業を自動的に分類した。
クラウスターAにはカスタマイズ製品を提案し、クラスターBにはコストパフォーマンスの高い標準化された製品を提供するなど、顧客ごとのニーズに合わせたマーケティング戦略を実行している。
この戦略により、B社は新規顧客獲得と既存顧客のLTV拡大に成功している。
3.3.建設業界のC社 – LTV分析を活用した長期的な顧客関係構築
建設業界のC社は、建設プロジェクトや建設後のメンテナンスサービスを提供する企業だ。
C社はLTV分析により、プロジェクト完了後のメンテナンスや新規プロジェクトの受注機会を見極めている。
特に既存の大口顧客に対しては、追加メンテナンス契約や関連サービスを提案し、長期的なパートナーシップの構築に成功した。
4.まとめ
本記事では顧客分析のフレームワークを網羅的に紹介するとともに、活用ポイントも提示した。
顧客分析を成果につなげるには、目的に応じて適切なフレームワークを選択すること大切だ。
また、自社製品やサービスの性質と合うものを選びつつ、ペルソナとジャーニーによる定性的な分析も並行しよう。
