データサイエンス 統計学 データ分析 デジタル CX/DX 効果検証 2024.12.17
マーケッター必見!「ID統合による顧客データ戦略」“顧客理解”を紐解く

はじめに

　現代のビジネス環境において、「顧客データ統合」や「IDを軸としたデータ活用」という言葉を耳にする機会が増えているかと思います。これらの概念は現代のビジネス環境において顧客理解を深め、より良いサービスを提供するための重要な手段として注目されていますが、同時に、エンジニアリングの専門的な知識を持たないマーケッターにとってはやや理解しにくい領域でもあります。
　本コラムでは、顧客データ統合を行う最も重要な目的である“顧客理解”について、解説します。
　※本コラムは、『マーケッター必見!「ID統合による顧客データ戦略」を概念として理解する』の続編です。そちらも併せて（可能であれば先に）ご覧いただけますと、より深くご理解いただける内容となっております。

1．顧客のセグメンテーション

　高度経済成長期までは、需要が供給をはるかに上回っていたため、顧客全体を一つのグループとして捉え、共通のマーケティングプログラムによるアプローチを行えば十分でした。しかし、同カテゴリに次々と新しい商品が発売されるようになり、顧客のニーズや便益も多様化した現在では、顧客をある基準で分割（セグメンテーション）し、その分割されたグループごとにコミュニケーション方法やアプローチ方法を変えることが求められています。
　顧客理解の第一歩はこのセグメンテーションにあり、そのために自社内でプラットフォームを形成し、そこに集まる顧客に関するデータを収集した上で、ユニークなIDをキーにして連携します。

2．セグメンテーションの基準

　顧客のセグメントをどのように作るかについてはさまざまな基準が考えられますが、データ入手可能性の観点から、セグメンテーションの基準は大まかに以下にまとめることができます。

1. 属性基準
   　個人または世帯属性。性別、年齢、世帯状況などが該当します。
2. 行動基準
   　顧客の行動すべてが対象となりますが、データ入手可能性の観点から、購買履歴、ウェブサイト／アプリ上での行動履歴、広告接触、IoT家電などの操作履歴、位置情報を利用した来店／来場履歴などが該当します。
3. 心理的基準
   　ライフスタイル、意識、嗜好といった顧客の内面的な行動規範。アンケート、インタビュー、各種SNSや口コミ／商品レビューなどのコメントが該当します。

　一般的に、属性基準は解釈しやすいですが、行動基準や心理的基準データは解釈しにくく、何らかの集計や分析を行う必要があります。特に心理的基準はデータ収集に手間やコストが掛かり、取得が困難な側面もあります。また、自社のプラットフォーム内で取得できないデータ（Ex.広告接触、位置情報、SNSのコメント）については、自社で収集するデータと結合するために（自社内で使用する）ユニークなIDを付与するなど、技術的な対応が必要になるケースもあり、難易度は上昇します。
　反面、行動基準や心理的基準から適切なセグメンテーションができれば、実際の購買行動や購買に影響を与えるような心理的要因などによってセグメントが作成できるため、高いマーケティング施策効果が見込めます。

3．分析手法

　顧客のセグメンテーションによく使用する分析手法は以下となります。

1. クラスター分析：特徴の似通った顧客を一つのグループにまとめる手法
2. RFM分析：過去の購買履歴を元に顧客を分類する手法
3. 因子分析：アンケートや口コミから顧客の潜在的な意識を抽出する手法

　例えば、顧客の意識や嗜好でセグメンテーションを行う際には、アンケート回答データから顧客の潜在的な意識や嗜好を抽出する因子分析の後に、顧客ごとの因子量（因子得点）を変数にしたクラスター分析を行うなどの手法が一般的です。また、企業へのロイヤルティ（忠誠度／信頼度）によって顧客をセグメンテーションしたい場合は、過去の購買履歴（直近の購買日からの期間、購買頻度、購買金額）を利用したRFM分析を行います。

　上記で作成したセグメンテーション（属性／普段の行動／意識・嗜好）に加えて、顧客と企業との関与度が上がった（もしくは下がった）タイミング（Ex.資料請求、お気に入り登録、商品購入、リピート購入、解約）をトリガーにして、顧客とコミュニケーションを行うのが一般的です。

おわりに

　本コラムでは、顧客データ統合の重要な目的である“顧客理解”に焦点を絞り解説いたしました。
　弊社は、データ統合を行うための技術的な環境構築の支援のみでなく、プロジェクト策定～サービス／コンテンツ開発～分析～各種施策支援～顧客データ活用支援など、データ統合プロジェクトに関わる一連の業務をトータルでサポートが可能です。IDを活用したデータドリブンなマーケティングの実現をご希望の際は、ぜひ弊社までお問い合わせください。

1. 所属等は執筆当時のもので、現在とは異なる場合があります。
2. また記事中の技術、手法等については、今後の技術の進展、外部環境の変化等によっては、実情と合致しない場合があります。
3. 各記事における最新の動向につきましては、当社までぜひお問い合わせください。

著者プロフィール

プロフェッショナルズコンサルタント宍倉 潤 　（ししくら　じゅん）

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