顧客分析（または顧客データ分析）とは、顧客データを使用して顧客のニーズと期待について追跡、分析し、情報に基づいた意思決定を行うことです。

顧客データは、マーケティング・キャンペーンの実施方法からビジネス上の意思決定、製品開発の優先順位付けまで、企業が行うすべての活動の情報源になります。

顧客分析は、顧客と企業のあらゆるやり取りから生じる認識を説明する顧客体験（CX）の重要な要素です。企業は顧客分析ツールを使用して、顧客とのやり取りを改善することでCXを向上させることができます。カスタマー・ジャーニーから顧客獲得、顧客維持に至るまで、CXのあらゆる側面を改善し、最終的に企業の収益を向上させるのに役立ちます。

顧客体験は、顧客ベースと感情的なつながりを生み出し、より多くの顧客の獲得、売上の増加、顧客ロイヤルティーの深化を通じて、企業が競争上の優位性を獲得するのに役立ちます。

顧客データ主導の企業は、より多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行い、新しい機会や課題に対応できます。したがって、企業は顧客についてできる限りすべてを学び、分析する必要があります。

企業は、購入履歴や調査データなどのメトリクスを使用して、顧客の習慣や認識をより深く理解することができます。また、複数のタッチポイントにわたって顧客を追跡することで、実行可能な洞察が得られます。自社の製品や業界、経済全体について顧客がどのように感じているかを研究することも可能です。

顧客分析は、マーケティング活動や製品設計の決定に対する投資収益率を理解するのにも役立ちます。例えば、顧客情報を調査することで、顧客のどのセグメントが最も多くの製品を購入するかなど、関連する人口統計情報を浮き彫りにすることができます。その後、顧客セグメンテーションを実施して、メッセージをパーソナライズすることで、より多くの広告予算を費やして価値の高い顧客にリーチできます。

分析を使用して、顧客をより適切に獲得および維持することで、収益性が向上し、肯定的な口コミを通じて売上が増加する可能性があります。

• 特定
• 収集
• 組織
• 分析
• 行動

企業はまず、収集したい顧客データとその収集方法を特定する必要があります。企業が考慮すべき顧客データの例は、地理情報、取引情報、フィードバック、カスタマーサポート情報などです。

企業が追跡するデータを確定したら、次にそれを取得するためのシステムを設定する必要があります。これには、登録フォーム、調査、WebサイトおよびSNS監視ツールなどが含まれます。企業は、必要なデータのみを収集し、顧客を保護する方法で保存するように注意する必要があります。

多くの企業は、データの整理に役立つ顧客データ・プラットフォーム（CDP）を導入しています。企業が複数のソースからデータを取得している場合、これは特に重要です。また、データ・プラットフォームへのアクセスを必要なユーザーのみに制限し、簡単に取り消すことができる方法で読み取り専用アクセスを提供する必要もあります。

次に、企業は顧客データ分析を実施する必要がありますが、AIと人的スキルを組み合わせて行うことができます。チームがデータをより深く理解できるように、データを視覚化するプラットフォームが必要です。また、機械学習は毎時可能な計算量が人間よりも多いため、従業員はより深い洞察を実用的な洞察に変えることができます。

現在、企業は収集したデータと洞察を利用して正しい意思決定を行う必要があります。マーケティング戦略、製造する製品、事業を展開する業界、顧客への対応方法などを変更するかどうかを決定できます。

組織は、顧客体験戦略全体の成功を判断する際に、いくつかの重要なデータ・ポイントを確認することができます。ビジネス・インテリジェンス分析には、顧客分析にも関連する主なカテゴリーが4つあります。

• 記述的分析
• 診断的分析
• 予測分析
• 処方的分析

記述的分析とは、企業が何が起きたかを理解するために確認できる履歴データ・ポイントです。年次報告書、販売報告書、顧客フィードバックなどは、企業が顧客の意思決定が結果にどのように影響したかを理解するのに役立ちます。この分析は、なぜ起こったか、あるいは次に何が起こるべきかではなく、何が起こったかのみにフォーカスしています。

診断アナリティクスとは、何かの根本的な原因をよりよく理解するために、過去の情報をデータ分析することです。例えば、契約更新件数が激減した企業は、顧客がソリューションの利用を止めたかどうかを確認するために利用データを調べることができます。企業のネット・プロモーター・スコア（NPS）が下がった場合は、カスタマー・サービスに問題があることが特定できる可能性があります。カスタマー・ケアで電話に時間がかかりすぎたか、電話をかけてきた人に十分な対応ができなかった可能性があります。

予測分析では、過去のデータと現在のデータを活用して、顧客の行動や好みが将来どのように変化するかを予測する予測モデリングを強化します。価格の上昇が顧客の購買習慣にどのような影響を与えるかを理解することなどが例として挙げられます。製品に新機能が含まれている場合、売上に起きる影響を予測できるかもしれません。これは、価格の上昇が需要にどのような影響を与えるかを理解するのに役立ちます。または、顧客の習慣が変わった場合、それらの顧客のニーズを達成するために方向転換するために、会社が何をすべきかを特定できるかもしれません。

処方的分析は、予測分析をさらに一歩進めたものです。何が起こるかを予測するだけでなく、組織が何をすべきかを理解するのに役立ちます。処方的分析機能では、さまざまなデータ・ポイントを処理して推奨事項を提供するために、機械学習やその他のAIツールを使用するケースが増えています。同社が価格を引き上げる場合には、新しい価格を支払いたくない顧客の減少を最小限に抑えるための提案を行うことができます。また、価格に敏感な顧客のギャップを埋めるのに役立つ新しいセグメントを提案します。

企業がさまざまなカテゴリーにわたって追跡する必要があるデータの種類は複数あります。

• 人口統計
• 心理統計
• 購入データ
• 調査結果

企業は、顧客の自社製品に対する本当の気持ちを理解するのに役立ついくつかの質問をすることができます。例えば、顧客満足度スコア（CSAT ）では、顧客に満足度を1から5の間でランク付けしてもらい、4または5と回答した人の数をすべての回答数で割ってスコアを算出します。ネット・プロモーター・スコア（NPS）は、人々に企業や製品を自分のネットワークに推奨するかどうかを明らかにするために計算されるパーセンテージです。最後に、カスタマー・エフォート・スコア（CES）は、顧客がやろうとしていることを達成するのがどれだけ難しかったかを特定するための指標です。

これには、顧客が住んでいる場所、生活のために何をしているのか、年齢、性別、その他自分自身に関する情報が含まれます。このデータは、企業が特定の地域や顧客セグメントにマーケティング予算をより適切に配分するのに役立ちます。

このデータは、顧客が自分の価値観、個性、世界の見方などの問題についてどのように考え、感じているかを反映します。サイコグラフィック情報の例としては、趣味、性格、消費者の嗜好などがあります。

企業は、一定期間にわたる売上の追跡など、いくつかの重要な購入情報を追跡できます。顧客解約率を計算すると、一定期間内に何人の顧客が解約したかを特定できます。また、企業は顧客が長期にわたって企業に費やす金額を示す顧客生涯価値（CLV）も算出できます。

企業は、一定期間にわたる売上の追跡など、いくつかの重要な購入情報を追跡できます。顧客解約率を計算すると、一定期間内に何人の顧客が解約したかを特定できます。また、企業は顧客が長期にわたって企業に費やす金額を示す顧客生涯価値（CLV）も算出できます。

顧客データの収集は、顧客分析を実践する上で欠かせません。ここでは、企業が洞察にアクセスして、よりデータ主導の意思決定を行うことができる領域をいくつか紹介します。

• Cookie
• CRMダッシュボード
• Eメール
• ソーシャル・メディア
• アンケート調査
• Webサイト

広告Cookieは、オープンWeb上のオンライン活動を追跡します。ファースト・パーティーCookieとサード・パーティーCookieの2種類があります。ファースト・パーティーCookieは、Eメールアドレス、場所、買い物における好みなど、Webサイトが顧客から直接取得できるデータです。一方、サード・パーティーCookieは、さまざまなWebサイト間でのユーザー行動を追跡し、当事者間で半匿名化された情報を渡します。例えば、Webサイトで結婚指輪の購入を検討しているが、購入が完了していない場合、CNN.comを閲覧している際にこの同じWebサイトの広告が表示されることがあります。

企業はCRMに顧客と関連情報の記録を保存できます。これらは、顧客グループが小さい傾向がある企業間（B2B）企業にとって特に有用です。CRMは、通信記録、販売情報、データベースに入力された日付などを追跡できます。

多くの場合、Eメールは企業の顧客エンゲージメントの主要な要素となります。多くの企業は、割引や独自のオファーにアクセスするために、顧客にメール・アドレスの提供を求めます。その結果、多くの企業は週に2～3件のEメールを顧客に送信しています。企業は、顧客がそれらのEメールを開いてリンクをクリックしているかどうかを追跡して、顧客の関心を測る必要があります。

企業は、SNSサイトで自社や自社製品に関する話題を追跡できます。また、顧客の感情を監視し、会社宛てのEメールでなくても、ブランドとその製品について顧客が何を言っているかを理解することもできます。

企業は、顧客や見込み客に、自社の製品やブランドの視点に関連して具体的に質問することができます。顧客は、会社とその製品の良い点や悪い点について率直な意見を聞くことができます。

企業はWebサイトのデータを追跡して、いくつかの差し迫った質問に答えることができます。Webサイトの訪問数が増加しているのか減少しているのかを特定できます。顧客がWebサイトでどれくらいの時間を費やしているか、どのページに頻繁にアクセスしているかを追跡できます。例えば、FAQページが最も訪問数の多いページの1つである場合、企業はソリューションの仕組みをより適切に説明する必要があるかもしれません。

最新の顧客分析手法には、いくつかの特徴があります。

• AI を活用した洞察
• 製品開発プロセスへの組み込み
• リアルタイム分析

企業は、機械学習などのAIツールを使用して顧客データを処理し、さらに豊かな洞察を生み出すことができます。機械学習は、より多くのデータ・ポイントをより迅速に処理して、重要な洞察を引き出すことができます。生成AIは、従業員がどのようにマーケティングを実施し、顧客のニーズに応えるべきかをより深く考えるのに役立ちます。

企業は顧客分析を収集するだけでなく、それらの洞察を実行可能な次のステップに変える必要があります。先進的な企業は、顧客からの情報を活用して既存の製品を改良し、需要を満たすために新製品を発売することもあります。

企業は、変化する顧客のニーズに合わせてその場で戦略を適応できるように、より多くの意思決定をより迅速に行う必要があります。リアルタイムまたはほぼリアルタイムの分析を行うことにより、競争上の優位性を生み出す貴重な洞察が得られます。例えば、顧客の好みが変化し、たとえ低品質であっても支出を減らしたいと考える場合、ブランドは一時的に価格を下げる必要があるかもしれません。

顧客分析は企業にいくつかのメリットをもたらしますが、それらはすべて、顧客について理解を深めることにつながります。これは、既存顧客と新規顧客にさまざまな方法でサービスを提供し、ビジネス目標を推進するのに役立ちます。これを利用することで、解約を回避し、新規顧客をより簡単に獲得し、新たな成長機会を見つけることができるでしょう。顧客分析の使用から得られるすべての成果は、企業のコスト削減、最終的な収益性の向上に役立ちます。

• 売上を伸ばす
• 解約を最小限に抑える
• 新規顧客を採用する

高度な顧客分析を備えた企業は、ターゲットの改善、より効率的な販売サイクル、新製品の機会の特定など、売上を改善するためのいくつかの方法を特定することができます。

顧客分析を研究している企業は、顧客満足度を維持する方法を見つけることができます。担当者は過去にどのような問題が生じたのかを知っている場合があり、その問題に優先的に取り組むことができます。その顧客データを使用してカスタマー・サービス機能を向上させることができれば、解約率も改善するでしょう。

企業は既存の顧客データを活用して、新規顧客をより適切にターゲットにすることができます。例えば、その視聴者にアピールすることがわかっているコンテンツで特定のセグメントをターゲットにすることができます。

顧客分析を収集する企業は、その情報を保護しなければなりません。顧客分析には多くのメリットがあると同時に、いくつかの課題もあります。

• 保管コスト
• 顧客の不安
• データ盗難の可能性
• プライバシー規制

企業は、顧客データを安全かつ確実に取得および保存するために、適切なツールとテクノロジーに投資する必要があります。競争力を維持するために、企業は顧客データの収集と保存方法を継続的に評価し、インフラストラクチャーを最適化し、コストとパフォーマンスのバランスを取るスケーラブルなソリューションを採用する必要があります。

CookieはオープンWeb全体で顧客を追跡するため、一部の顧客に不快感を与えます。Webサイト間で広告が自分たちを追跡していることに気づいた顧客は、その追跡に抵抗を感じる可能性があります。

一部のブラウザーはCookieをサポートしておらず、顧客がプライバシー制御を使用してCookieをブロックしているため、最近ではCookieから脱却する傾向が見られます。企業は、以前ほどサード・パーティーCookieデータが少ない可能性があることを理解しており、顧客を理解し、うまくターゲットを絞るためにファースト・パーティー・データやその他のシグナルに頼る必要があることを理解しています。

悪質な業者は、世界中の企業から顧客データを盗もうとします。IBM®レポートによると、2024年のデータ侵害による世界平均コストは488万ドルに達すると予想されています。企業が顧客に補償したり、罰金を支払ったりする必要がある場合、多額のコストが発生します。しかも、メディアが侵害を取り上げた場合、特に企業がその余波に適切に対処しない場合、風評被害も発生します。企業は、サイバーセキュリティー・ツールと対策を講じて、保有する顧客データを保護するための措置が必要です。

国や地方自治体は顧客の保護のために法律を制定しており、企業はこれらの規制を遵守する必要があります。顧客データを保護できないと、罰金から法的問題に至るまで、致命的な影響を与える可能性があります。経営幹部は、自社がどのような法律や規制の対象となっているかを理解し、それらを遵守するための適切なプロセスを導入する必要があります。