顧客データを活用した効果的なマーケティング戦略と成功事例

昨今、新型コロナウイルスの感染拡大に代表される大きな社会変化により、顧客のニーズは高度化かつ多様化しています。そのため、企業活動を行ううえでは顧客データを活用し、自社のマーケティング戦略に役立てることが重要なポイントになります。

本記事では、顧客データの基礎知識や顧客データを活用したマーケティング戦略の進め方、顧客データ活用の成功事例などを一挙にご紹介します。自社で顧客データの活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

顧客データの活用価値とは？

ビジネスシーンにおいて、顧客データは様々な活用価値があります。本章では、代表的な顧客データの活用価値をご紹介しますので、自社で顧客データを活用する際の参考にしてください。

顧客ニーズの把握

顧客データを活用することで、顧客の真のニーズを把握することができます。顧客ニーズが高度化かつ多様化している現代においては、顧客データを活用して「顧客が何を求めているのか」を理解し、適切なアクションを検討・実行することが大切です。顧客ニーズの把握は競合優位性に直結するため、ビジネスにおいて非常に重要なポイントであるといえるでしょう。

顧客行動の理解

顧客データを活用することで、顧客行動（なぜ顧客がそのような行動を取ったのか）を具体的に理解することが可能です。例えば、顧客の Web 上の行動データを取得すれば、顧客行動の裏にある意図や目的を把握できます。これは今後のマーケティング戦略を検討する上で有益な情報となり、顧客との関係良化や自社の課題改善などに繋がります。

顧客満足度の向上

前述した顧客ニーズの把握や顧客行動の理解は、顧客目線での運用改善や新しいビジネスに繋がります。顧客データを駆使した適切なアクションの実行により、顧客満足度を向上させることができ、結果として自社のビジネス成長に繋がります。このように、顧客データの活用は企業の明暗を分ける重要な取り組みだといっても過言ではないでしょう。

ターゲットの特定

ビジネスにおいては、自社の商品・サービスを販売するためのターゲット特定が重要なプロセスになります。顧客データを活用して、顧客の属性や関心などを見える化することで、精度の高いターゲティングを実現できます。これにより、営業活動を効率化することができ、結果として自社の生産性向上に繋がります。

顧客データの種類と収集方法

顧客データは、大きく分けて「定量データ」と「定性データ」の 2 種類が存在します。本章では、代表的な 2 種類のデータとそれぞれの収集方法について解説しますので、自社で顧客データを活用する際の参考にしてください。

定量データ

定量データとは、定量的に数値で表すことができるデータを意味しており、

• 性別
• 年齢
• 住所
• 購買履歴（購入金額・単価など）

などが該当します。

性別や年齢、住所などの基本情報は、会員登録やアンケートなどを利用して取得可能であり、購買履歴は購買データから取得できます。このように、自社が欲しい定量データを手に入れるためには、適切なアプローチで顧客データを収集することが重要なポイントになります。

定性データ

定性データとは、定量的に数値で表すことができないデータを意味しており、

• 口コミ
• クレーム
• 商談内容

などが該当します。

口コミは Web 上での顧客の書き込みや SNS による情報発信などをもとに取得することができます。また、クレームや商談内容は対応した人間が細かく情報を残し、他の社員が確認できる状態を作ることが重要なポイントになります。

顧客データを活用したマーケティング戦略の進め方

顧客データを活用したマーケティング戦略を実現するためには、正しいステップを順番に進めていく必要があります。本章では、顧客データを活用したマーケティング戦略の進め方をご説明します。

なお、今回は「ターゲットマーケティング」に焦点を当てた内容となっていますので、その点はあらかじめご了承ください。

1.顧客データの収集

まずは、マーケティング活動に必要な顧客データを収集します。会員情報や口コミ、 SNS など、様々な媒体から幅広くデータを取得してください。なお、取得するデータの種類は多岐にわたるため、分析の目的や自社が知りたいことをベースに、収集するデータを策定することが重要なポイントになります。

ターゲットマーケティングにおいては性別や年齢、住所などの定量データが必要になりますが、同時に定性データも集めておくことをおすすめします。口コミやクレームなどは顧客の「生の声」であるため、これらを有効活用することで効率的なマーケティング戦略を検討できます。

2.顧客データの整理

顧客データを収集したら、それらを使いやすい形に整理・保管します。せっかくデータを集めたとしても、使いたい時に使えない状態であれば、情報資産として意味を為しません。

例えば、データの重複削除や形式統一を行うなど、必要なタイミングで欲しいデータをすぐに取り出せるように工夫してください。また、整理したデータを全社員が閲覧できるようにするための環境整備も重要なポイントになります。

3.顧客データの分析

顧客データを整理した後は、それらを分析してターゲットマーケティングの下準備を行います。顧客の定量データや定性データをもとにして、多角的に分析作業を進めてください。

ただし、一口に「データ分析」といっても、その種類は多岐にわたります。目的によって有効なデータ分析手法は異なるため、状況に合わせて最適なものを選択するように心掛けてください。なお、記事の後半で代表的なデータ分析手法について解説しています。

4.顧客セグメントの作成

データ分析が終了したら、分析結果をもとに顧客セグメントを作成します。例えば、年齢層や関心事など、何らかの共通点をもとに顧客を分類してください。

ターゲットマーケティングにおいては、この顧客セグメントの作成がとても重要なステップになります。セグメント分けがマーケティングの精度を左右しますので、時間をかけて慎重に作業を進めましょう。

5.アクションの検討・実行

顧客セグメントを作成した後は、各セグメントに対する具体的なアクションを検討・実行します。顧客の属性ごとに有効なアプローチは異なるため、客観的なデータをもとに顧客目線でアクションを考えてください。

また、ターゲットマーケティングは一過性の取り組みではなく、継続的に試行錯誤を繰り返すことで精度が高まる取り組みです。そのため、常に新しいデータを取り込み、 PDCA サイクルを回し続けることが重要なポイントになります。

顧客データ活用の成功事例

ここまで、顧客データ活用の重要性やターゲットマーケティングの進め方についてご説明しましたが、実際に多くの企業が顧客データを活用し、自社のビジネス成長に繋げています。

本章では、顧客データ活用の成功事例を 3 つご紹介します。自社で顧客データを活用する際の参考になると思いますのでご覧ください。

飲料メーカー

とある飲料メーカーは数多くの商品を展開しており、自社商品同士での顧客の奪い合いが課題になっていました。また、商品ごとの購買データは社内に点在しており、特定の従業員が属人的に情報を管理している状態でした。

そこで、同社は社内に分散されていた購買データを集約し、一元的に管理・分析できる仕組みを構築しました。そして、顧客データを分析して顧客セグメントごとの特徴に合わせた販売戦略を展開することで、商品の売上を 10% 〜 15% 向上させることに成功しました。

自動車メーカー

とある自動車メーカーでは、顧客の Web 上の行動データをもとにして、商品の受注率向上に繋げています。例えば、自社サイトへ訪問したユーザーは、 Web 上で特定車種の情報を閲覧したり、オンライン見積を依頼したりします。

そして、そのユーザーが実際にディーラーへ来店する際、 Web 上の行動データをスタッフに共有することで、顧客が関心のある車種や予算感などを事前に把握できます。これにより、顧客のニーズに合わせた提案が可能になり、顧客満足度の向上や受注率の改善に繋がりました。

アパレルショップ

とあるアパレルショップでは、顧客データを分析して具体的な施策検討に活用しています。過去の分析結果では、「リアル店舗のみで購入している顧客」と「リアル店舗と EC サイトの両方で購入している顧客」を比較すると、後者の方が圧倒的に LTV （顧客生涯価値）が高いことがわかりました。

そこで、 EC 利用経験がない顧客に対して限定クーポンを配布するなどして、消費者目線に立ったマーケティング戦略を展開し、顧客満足度の向上を実現しています。このように、顧客データを駆使して自社のビジネスを成功に導いた好事例となっています。

顧客データの活用を成功させるためのポイント

本章では、顧客データの活用を成功させるためのポイントをご紹介します。自社で顧客データを活用する際の参考として、ぜひ内容をご覧ください。

目的に合った顧客データを収集する

顧客データの活用を成功させるためには、目的に合ったデータを収集することが必要不可欠です。なぜなら、顧客データの種類は多岐にわたり、目的によって使うべき情報が異なるためです。

そのため、まずは自社がどのような顧客データを収集すべきなのかを明確化してください。ゴールから逆算し、目的を達成するために必要なデータを揃えられるように、慎重に検討を進めることが重要なポイントになります。

必要に応じてデータ分析の手法を変える

一口にデータ分析と言っても、その種類は多岐にわたります。そして、目的に応じて選択すべき分析手法は異なるため、自社に最適なものを選ぶことが重要なポイントになります。

代表的なデータ分析手法としては、

• セグメンテーション分析
• クロス集計分析
• RFM 分析

などが挙げられます。

以下、それぞれのデータ分析手法を表にまとめます。

このように、データ分析の手法は多岐にわたり、それぞれ特徴や目的は異なります。自社が目指すべきゴールから逆算し、最適なデータ分析手法を選択するように心掛けてください。なお、マーケティングの成果を高めるためのデータ分析手法については、以下の記事で詳しく解説しています。

関連記事：マーケティングの成果を高めるデータ分析手法 10 選を一挙にご紹介！

社内関係者に対して事前説明を行う

顧客データは存在するだけでは意味がなく、そのデータを分析して具体的なアクションを実行してこそ価値が生まれます。そして、効率的なデータ活用を行うためには、社内関係者に対して顧客データの活用に関する事前説明を行うことが大切です。

データ活用においては、 IT ツールを駆使して作業を進めることが一般的ですが、経営層の理解を得ることで IT 予算を確保しやすくなります。また、データ活用によって既存の業務プロセスを変える場合は、現場社員から賛同を得ることが必要不可欠です。

このように、顧客データの活用を始める際には、社内関係者に対して事前に説明の場を設けて、プロジェクトの必要性やメリットなどを理解してもらうことが重要なポイントになります。これにより、顧客データの活用を円滑に進めることができ、結果として自社の生産性向上に直結します。

関連記事：データ活用プロジェクトにおけるステークホルダーとのコミュニケーションの重要性

まとめ

本記事では、顧客データの基礎知識や顧客データを活用したマーケティング戦略の進め方、顧客データ活用の成功事例などをご紹介しました。

顧客ニーズの高度化・多様化が進む現代においては、顧客データを活用し、自社のマーケティング戦略に役立てることが重要なポイントになります。自社のビジネスを成長させるためには、顧客データの活用が必要不可欠だといえるでしょう。

実際、数多くの企業が顧客データを活用し、自社のマーケティング活動の効率化や生産性向上を実現しています。この記事を読み返して、具体的な進め方を理解しておいてください。

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本記事を参考にして、顧客データを活用したマーケティング戦略への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか？