顧客データを収集する方法
顧客データとは自社に関わる顧客の情報を意味し、氏名や住所、年齢、購入履歴などあらゆる内容が含まれています。
このデータを管理、分析することは、効率的かつ効果的なマーケティング施策を考えるのに役立ちます。
顧客データは2種類あります。
・定量データ
・定性データ
定量データは数値化できる情報を意味し、年齢や購入回数、アクセス数などが含まれます。家族構成や性別なども該当するため、「区分できる情報」ともいえるでしょう。
定量データを収集すると、商品のターゲティングや客観的な分析がしやすくなります。
一方、定性データは数値化できないクレームや意見、アンケートなどの文章で表現される情報です。
定量データだけでは把握できない思いや考えを収集することで、より深い顧客心理の理解に役立ちます。
ここからは、それぞれの顧客データを収集する方法について紹介しましょう。
定量データ：会員登録の情報、購入履歴など
定量データは、あらゆる方法で収集することができますが、会員登録や選択式のアンケートなどを利用するのが一般的でしょう。資料請求や問い合わせ履歴などからデータ化すれば、見込み顧客の情報も収集することが可能です。販売管理システムなどを活用すれば、購入履歴や売上なども確認できます。
ほかにも、顧客に対して直接電話や訪問することで情報収集する手段がありますが、時間効率としては良くありません。
自社サイトへのアクセス数や閲覧回数を確認する場合は、「GoogleAnalytics」のような解析ツールを利用することで簡単に把握できます。
定性データ：アンケート、レビューサイトなど
定性データは、文章を記入するタイプのアンケートによって収集するのが一般的です。
紙媒体でも商品やサービスに対する意見を入手できますが、詳しい内容になるほど顧客に時間を割いてもらう必要があります。
そのため、口コミページの設置やメールで意見を募集するなど、オンラインでの対応をすることで時間やタイミングを気にせず記入してもらえるでしょう。
また、レビューサイトにも評価が記載されていることが多く、より率直な意見が反映されていることがあります。
最近では、SNSの投稿を確認することでも定性データを収集でき、消費者の正直な思いを把握できます。
顧客ニーズや不満などを知ることで、改善点を見つけ出してブラッシュアップしていくことが大切です。
顧客データの活用・分析方法
営業担当者が顧客データを活用・分析すると、以下のメリットがあります。
・顧客のニーズがわかる
・顧客の特徴を分析できる
・業務効率化につながる
・営業の優先度がわかる
過去の購買状況など長期的なデータの蓄積によって、より深いニーズがわかることもあります。また、獲得できている層と獲得できていない層の違いなど、顧客の特徴を分析するときにも、蓄積したデータが役立ちます。
営業担当者が個人でまとめているデータを、企業内やチーム内で一元管理し共有すれば、全体の業務効率化につながるでしょう。
ほかにも、顧客データをもとに営業の優先度を決めることもできます。
セグメント分け
顧客の行動や属性といった特徴別に分析したいときは、セグメントごとに分けることをおすすめします。セグメントとは、「同じニーズや属性をもつユーザーの塊」のことで、主に以下の4つの属性で分けることができます。
・デモグラフィック(人口統計学的属性)
・サイコグラフィック (心理学的属性)
・ジオグラフィック(地理学的属性)
・ベヘイビオラル(行動学的属性)
たとえばデモグラフィックの属性でデータを分析すると、「20代の層に人気がある」など人口統計学の観点から顧客の特徴がわかります。ベヘイビオラルの属性で見ると、商品購買履歴など行動学の視点でより深く顧客の傾向がわかるでしょう。
セグメント分けによって自社の顧客の特徴や傾向がわかれば、Web広告とポスティングどちらに注力すべきかなど、アプローチ方法の検討につながります。
RFM分析
顧客を優先度の高さで分類したいときは、RFM分析がおすすめです。RFM分析とは、データの中から3つの指標に注目して顧客の行動情報を整理する方法です。3文字のアルファベットはそれぞれ以下の指標を表しています。
・最新の購入日時（Recency）
・購入頻度（Frequency）
・購入額（Monetary）
たとえば同じ合計100万円の売上だったとしても、毎月購入のある顧客と1年に数回購入があるかどうかという顧客では、金額の意味が異なります。当然、優先すべき優良顧客は今後も定期的に購入が見込める前者のほうであり、積極的にアプローチしていきたい相手です。
このように単純に購入額だけを見るのではなく、頻度や前回の購入日時も含めて顧客データを分析することにより、自社にとっての優良顧客がわかります。分析結果にもとづいて営業活動の優先順位が立てられれば、効率的にコストや時間を割けられるでしょう。
バスケット分析
ECサイトでは、ユーザーの購買履歴を参考にセットで購入されることの多い商品を紹介していることがあります。このように、顧客が一緒に購入している商品を分析したいときに活用されているのが「バスケット分析」です。
バスケット分析とは、その名のとおり顧客がバスケット（買い物かご）に入れた商品のデータを集め、一緒に購入している商品を分析することです。購買実績の高い組み合わせを知ると、アプローチ方法に新たな切り口が見つかる可能性があります。
セット販売を行ったり、カタログの掲載順に反映させたりすると、より購買率の向上が期待できます。
顧客データの管理・分析はツールの活用で効率化できる
膨大な顧客データを手作業で作成したり、ファイリングした書類をオフィスに設置したりとアナログな方法で管理や分析を行うと、手間がかかるものです。写し間違いなどヒューマンエラーが起これば、誤った顧客データを保管しかねません。
顧客データを効率良く管理・分析するためには、ツールの活用がおすすめです。たとえば以下のツールが役立ちます。
・表計算ソフト
・顧客管理システム
・営業支援システム
・CDP・プライベートDMP
表計算ソフトは業務上すでに活用しているケースも多いため、新たに導入することなく、導入コストを抑えられるメリットがあります。多量の顧客データを一元管理したい場合は、顧客管理システムが役立つでしょう。
営業支援システムも、複数のデータや進捗を一元管理できるツールです。必要なデータ同士を関連付けたり、メンバー同士でコメントを残せたりもできるため、業務効率化やチーム全体のモチベーション向上にもつながります。
既存システムとの相性を重視したい場合は、多種多様なシステムを相互接続できるCDPやプライベートDMPが良いでしょう。CDPもプライベートDMPも、収集した顧客データを蓄積し、分析するためのプラットフォームです。
ツールにはそれぞれメリットとデメリットがあるため、自社の予算や業務内容、目的に合ったものを選びましょう。
営業リスト自動作成ツール「リストクラスター」がおすすめ
顧客データの管理やリスト作成だけではなく、データの収集や進捗管理なども行いたい方は、営業リスト自動作成ツール「リストクラスター」をご検討ください。
リストクラスターは、ターゲットサーチエンジンで膨大な量の企業情報を自動収集してくれるツールです。自動更新のため、常に新しい情報をもとに営業活動が行えます。収集する情報は各企業が正式に公開したインターネット上の情報に限定しており、違法な手段で入手したものではないため、自社の信頼性を崩す心配がありません。
また、営業担当者のアプローチ方法なども履歴として残せるため、こまかい状況確認でチームメンバーの進捗に合わせて業務を進められます。
まとめ
顧客データは、見込み客や顕在顧客といった営業進捗を整理するだけではなく、分析によって今後のアプローチ方法のヒントを得られる重要な情報です。同じ商品やサービスの購入者であっても、各顧客の情報を分析すると優先度が変わることがあります。
効率的な営業業務を行うためにも、顧客データの収集や蓄積、分析などをして活用することは重要です。データ収集や整理するためのツールをお探しの方は、営業進捗などの情報共有もできる「リストクラスター」をぜひお試しください。