データベースマーケティングとは？
売上を伸ばす顧客データ分析事例

見込客の分析と
対話型のコミュニケーション

クライアントは、国内自動車メーカー。若者のクルマ離れなど、日本国内での新車販売台数が年々鈍化する中、メーカー主導の効率的な営業活動が求められていました。
当社では、見込客との1to1の対話を行うためのコミュニケーションプランの立案と実施・運営を担当しました。

成約確度の高い見込客を抽出するために
見込客データベースを構築

プレゼントキャンペーンやイベントなどで獲得した見込客の情報をデータベース化する作業から着手しました。
構築したデータベースに対し「デモグラフィック分析」 「購入トリガー分析」を行い、既存顧客の購入データと照合。成約確度が高いと判定された見込客を中心にコミュニケーションを開始しました。
接触チャネルは、Eメールと電話をメインチャネルに設定。ターゲットの属性に応じて顧客データ分析にもとづいたパーソナライズしたコンテンツを配信し、パーソナライズした内容のセールスコールで成約を獲得するというコミュニケーションを展開しました。

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成約確度の向上のために

顧客データ分析の結果、確度が高くないと判断された層についても育成目的のコミュニケーションを展開。ブランドとの接点を増やし、ブランド・商品への好感を醸成。中長期的なコミュニケーションにより成約確度を高く変容させることに成功しました。

見込客の“声”を集めて次につなげる

見込客との対話から得られた“声”も大切な資産となります。集まった“声”は、施策や商品づくりに活用するなど、双方向性を持ったコミュニケーション戦略を展開しました。

見込客を的確にターゲティング！データベースマーケティングとは

顧客データベースの構築は、成約確度の高い見込客を抽出し、効果的な営業活動を行うためのプラットフォームとなります。顧客データベースの構築には、まず顧客データの収集から始めます。プレゼントキャンペーンやイベント、ウェブサイトの行動追跡、SNSからのデータ収集など、様々な方法で集められた見込客情報を収集します。とはいえ、この実現は容易なことではありません。往々にしてそれぞれの事業に紐づく顧客データは事業部ごとに管理されサイロ化されているからです。このデータのサイロ化を解消し、一元化することが顧客データ分析の最初で最大の難関となるケースもあります。
収集したデータは、デモグラフィック分析や行動分析を行うための顧客データ分析ツールを使って分析します。例えば、特定の年齢層や地域の顧客がどの製品に興味を持っているかを分析し、その結果に基づいてターゲティングを行います。既存顧客の購買データと照合することで、成約確度の高い見込客を特定することができます。
デジタルトランスフォーメーション（DX）の取り組みとして、データの活用方法を変革する企業も増えています。AI（人工知能）を活用してデータを自動的に分析し、見込客の行動パターンを予測することで、より精度の高いターゲティングが可能になります。これにより、効率的な営業活動を実現し、成約率の向上を図ることができます。

顧客データ分析が成約確度を上げる

顧客データベースの構築と顧客データ分析をもとに、成約確度の向上を目指した具体的な施策を展開します。まず、パーソナライズされたマーケティングが重要です。見込客の特性に基づいたカスタマイズされたメッセージを配信することで、顧客の関心を引き、エンゲージメントを高めることができます。
ウェブサイトを訪問した見込客に対して、リターゲティング広告などで接触し、再度訪問を促すことも、潜在的な見込客を逃さずに取り込み、成約につなげるために有効な施策です。
あるいはCRMシステムを活用しリピート購入を促すための顧客ロイヤルティプログラムを展開し、顧客に特典・ベネフィットを提供することで、顧客の関心を引き、購入意欲とブランドへのロイヤルティを高めることもできます。

顧客の声をビジネスに。フィードバック分析で顧客体験を向上

見込客との対話を通じて得られるフィードバックは、貴重な資産となります。アンケート、レビュー、SNSのコメントなどから顧客の声、顧客の満足度やサービスやプロダクトの改善点を集め、それを分析して施策や改良に活かすことが重要です。ポジティブなフィードバックは、他の見込客に対するマーケティングメッセージに反映させるなどの活用も考えられます。
フィードバックの収集方法としては、アンケートやレビューの他に、チャットボットを活用したリアルタイムの対話や、SNSでのコメント収集などもあります。
双方向のコミュニケーション戦略も重要です。顧客の声を元にしたコミュニケーションを展開することで、顧客との信頼関係を築き、ブランドロイヤルティを高めることができます。顧客の意見を反映した新製品の開発や、顧客が提案したアイデアを採用することで、顧客とのエンゲージメントを強化します。

顧客体験DX！顧客データ分析で競合に差をつける

顧客データベースの構築と顧客データの分析は、ビジネスにおいて販売の現場をバックアップするための重要な施策です。顧客データ分析にもとづいたデータベースマーケティングの取り組みを通じて、見込客の特性を把握し、効果的なターゲティングを行うことが求められます。
パーソナライズされたマーケティングやリターゲティング広告、CRMシステムを活用したキャンペーンなど、成約確度を向上させる具体的な施策を実施することで、顧客とのエンゲージメントを高めることができます。また、見込客の声を集め、それを施策に活かすことで、双方向のコミュニケーションを実現し、ブランドロイヤルティを高めることが可能です。
顧客データ分析の一般的な手法には、以下などがあります。

• RFM分析
  • Recency（最新購入日）：最新の購入がいつか。
  • Frequency（購入頻度）：どのくらい頻繁に購入しているか。
  • Monetary（購入金額）：どれだけの金額を使っているか。
  顧客を優良顧客、新規顧客、休眠顧客など、様々なグループに分類することで、それぞれのグループに合わせた最適なマーケティング施策を展開できます。顧客データを活用したマーケティング施策の基礎となる手法とも言えます。AIとの連携により、より高度な分析が可能になり、ビジネスの成長に貢献します。
• デシル分析
  顧客を売上金額や購入回数など売上貢献度順に10のグループ（デシル）に分け、各グループの特徴を分析する手法です。
  売上を牽引している顧客層の特定、顧客のセグメンテーション、マーケティングリソースの配分最適化などの目的で用いられます。
  AIによる機械学習によって、より詳細な顧客セグメントを自動的に発見し、各セグメントに合わせた最適なアプローチを提案することができます。
• デモグラフィック分析
  性別、年齢、職業、収入など、顧客の人口統計学的属性に基づいた分析手法です。
  ターゲット顧客層の特定、新製品開発、マーケティングキャンペーンの設計において活用されます。
  AIによる自然言語処理を用いて、SNS上の口コミやアンケートデータから顧客の属性を推定し、より精度の高い分析を行うことも可能です。
• 行動分析
  顧客の購買履歴、ウェブサイト閲覧履歴、アプリ利用履歴など、顧客の行動データを分析する手法です。
  顧客のニーズの把握、クロスセル・アップセルの機会発見、顧客のライフサイクル管理に用います。
  AIと組み合わせて、顧客の行動パターンを予測し、パーソナライズされたレコメンドを行う取り組みも出てきています。
• クラスタリング分析
  顧客を似た特徴を持つグループ（クラスタ）に分類する手法です。
  顧客セグメンテーション、ターゲットマーケティング、顧客体験の向上に用いられ、AIのアルゴリズムを駆使し、より複雑な顧客データを分析することができるようになっています。
  
• コホート分析
  特定の期間に顧客になったグループ（コホート）を対象に、その後の行動を分析する手法です。
  新規顧客の定着率の計測、顧客のライフサイクル分析、マーケティング施策の効果測定に使われます。
• 感情分析
  顧客の声（SNSやレビュー、アンケートなど）から感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を抽出する手法です。
  製品・サービス・ブランドに対する顧客満足度の把握、顧客の声に基づいた改善、リスク管理に役立ちます。
  AIによる深層学習を用いて、よりニュアンスのある感情を正確に識別することができます。
• ライフタイムバリュー（LTV）分析
  顧客が生涯にわたって企業にもたらす収益を予測する手法です。
  顧客の重要度の評価、ロイヤリティプログラムの設計、顧客獲得コストの最適化に用います。
  AIによる機械学習を用いて、顧客のライフタイムバリューをより正確に予測し、高価値顧客へのリテンションに注力することができます。
• パレート分析
  全体の80%の効果が、全体の20%の原因によって生み出されるという「80/20の法則」法則に基づき、重要な要因を特定する手法です。
  問題点の特定、改善策の優先順位付けに有用です。
• アソシエーション分析
  商品の購入パターンを分析し、どの商品が一緒に購入されやすいかを特定します。マーケットバスケット分析とも呼ばれます。
  商品のクロスセル・アップセル、レコメンドシステムの構築に用います。AIアルゴリズムを用いて、より複雑な関連性を発見することができます。

これらの顧客データ分析の手法を活用することで、顧客の特性や行動を詳細に理解し、効果的なデータベースマーケティング戦略を立案することができます。
今後、様々な企業がデジタルトランスフォーメーションを推進していくなかで、顧客データの分析はますます重要になります。企業はCDPやCRMツールを駆使して、自社の顧客データや3rdパーティデータを含むビッグデータを効果的に活用し、競争力を高めることが求められます。顧客データの収集と分析を強化し、顧客に対するパーソナライズされたアプローチを実践することでビジネスの成長を支えることができるでしょう。
現状の顧客データの利活用状況への課題感や、顧客データ分析にもとづくデータベースマーケティング施策にご関心がございましたらぜひ当社までお気軽にお声がけください。

また、顧客データ分析を活用したロイヤルティプログラムについて、設計のポイントと実行タスクをまとめた資料をご用意していますので、ぜひこちらもご活用ください。
「成功するロイヤルティプログラムの設計と実行」