顧客データ管理は、顧客の購買行動や反応を深く分析し、個別のニーズに適したマーケティング施策を実行するうえで重要です。
本記事では、顧客データ管理の概要や主な管理方法、顧客データをシステムで管理するメリットについて解説します。また、顧客データの分析に使われる主な手法についても解説しますので、ぜひ参考にしてみてください。
大手電機メーカー入社後、プロバイダー事業に参画。同事業で回線付帯サービス、アプリ、保険事業等、様々なサービスの企画位営業に従事。
2022年より当社ジー・プランでビジネス向けのソリューションのデジタルマーケティングを担当。
目次
顧客データ管理とは、顧客の情報を組織的かつ効率的に収集・蓄積・共有・分析するシステムです。顧客データ管理は「CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）」とも呼ばれます。
顧客管理の対象とする情報は、BtoBとBtoCで異なります。具体的には、BtoBでは、必要とされる情報は会社や担当者の情報です。BtoCでは、消費者の個人情報や購入履歴、キャンペーンの反応などが対象となります。
顧客から収集されるこれらの情報は、データの分析や適切なプラットフォームの活用として価値が高いものです。
顧客データ管理の目的は、ビジネスの成果を最大化することです。これを実現するためには、顧客の購買行動や反応を深く分析し、それに応じて個別のニーズに適した提案やマーケティングを計画します。
たとえば、購入履歴から特定の商品を好む顧客をターゲットに、新しい商品やサービスの開発につなげます。また、購入に至らない顧客を分析することで新たなアプローチの検討が可能です。
顧客データを適切に管理することで、顧客との関係がより強固となり、事業成長が期待できます。
営業担当など顧客と接点のある担当者は、1人で複数の顧客を担当しています。各担当者が独自に顧客情報を管理すると、情報共有が困難となり、人事異動があった際の引き継ぎが適切に行われないというリスクがあります。
また、営業戦略を検討するうえでも、顧客データの管理は重要です。ビッグデータの分析や売上の把握、営業活動との相関性の分析など、データの利用によって効果的な営業活動が展開できます。
ITの進歩により、ECサイトや実店舗での利用履歴も収集・分析され、デジタルの活用が重要視されています。顧客データを活用することによって、顧客の深い理解が可能となり、よりニーズに応えたマーケティング活動が可能です。
顧客データ管理について理解できたところで、次は顧客データ管理の主な方法について紹介します。主な方法は次の5つです。
それぞれについて詳しくみていきましょう。
CRM（Customer Relationship Management）は、顧客データの効果的な方法として多くのビジネスで利用されていますこのシステムを利用することで、顧客管理の基本情報や取引履歴はもちろん、問い合わせサポートや対応履歴を一元管理できます。
CRMの対象はすでに取引のある顧客がメインであり、基本情報と取引履歴を紐づけることで、営業の提案時やマーケティング戦略に活用が可能です。
つまり、CRMはデータ活用の基盤となるため、組織のニーズに合わせた顧客関係の構築と維持が可能です。導入費用が伴うため、自社の事業規模や組織構造に適したシステム選びが重要になります。これにより、長期的なビジネスの成功につながります。
MA（マーケティングオートメーション）は、マーケティング業務の効率化を図るための重要なツールです。このツールは、見込み顧客や離脱顧客の獲得、育成、管理に適しており、メールマーケティングや広告配信の自動化、顧客の反応分析など、さまざまな機能を提供しています。
MAの特徴的な点は、顧客の関心度が高いタイミングで適切な提案が可能であることです。しかし、MAは基本的にマーケティング業務の効率化に焦点を当てているため、顧客管理をより総合的に行う際には、CRMとの連携が推奨されます。
Excelを使って顧客データ管理を実施する方法は、多くの企業で採用されている手法の1つです。Excelの場合は、使い慣れている社員が多いことや、導入コストを抑えられるメリットがあります。
ただし、Excelでの顧客データ管理には限界があり、複数名で同時編集ができない懸念や、データの上書きや削除のリスク、複雑なデータの一元管理の難しさなどが課題です。これらの課題は、本格的な顧客管理において障害となります。
そのため、効率的かつ適切な顧客データ管理が必要な場合、専用ツールの導入が望ましいといえます。
会計ツールは主に企業の会計データを管理するためのシステムであり、収入や支払い、請求書発行や入金消込などの業務をサポートします。このツールの特性上、顧客との取引情報を管理する機能も備えています。
特に、顧客が限定されている企業であれば、その購入履歴や取引の詳細を会計ツールで細かく把握することが可能です。しかしながら、このツールは基幹業務を支えるものであり、CRMのように顧客情報を深掘りして分析したり、マーケティング戦略にフィードバックするための機能は持ち合わせていません。
そのため、会計ツールのみに頼るのではなく、専用の顧客管理ツールの導入を検討することをおすすめします。
ポイントシステムを利用する場合、企業や店舗はユーザーに会員登録を求めることになります。その際に、ユーザー個人の情報を登録してもらうため、氏名や年齢、性別、住所、電話番号などの情報を得られます。
企業側は、この会員登録の情報を利用して、顧客の属性を分析し、マーケティングを展開できるのです。また、ポイントの有効期限や利用履歴など、顧客のポイント活用状況を詳細に管理できるため、ビジネスの経営判断やマーケティングの参考になります。
顧客データ管理の主な方法について理解できたところで、次は顧客データをシステム上で管理するメリットについて紹介します。主なメリットは次の3つです。
それぞれについて詳しくみていきましょう。
顧客データをシステム上で正しく管理することで、企業は各顧客の詳細なデータに瞬時にアクセスできます。これにより、顧客の購入履歴や利用傾向を把握し、適切な提案やマーケティング施策を実行できます。
また、どの顧客がどれだけの利益をもたらしているのか評価できるため、効果的なマーケティング戦略や営業アプローチを計画する際の重要な情報として利用可能です。
パーソナライズされた顧客対応は、顧客満足度の向上に寄与し、これが結果的にリピートでの購入や、口コミによる新規顧客獲得につながります。さらに、経営層はこれらの情報を活用して、企業の現状評価や戦略的な意思決定が可能になります。
顧客データを適切なシステム上で一元管理することは、その情報のセキュリティ強化につながります。たとえば、特定の部署や役職者のみがアクセス可能なアクセスコントロールや、情報の閲覧・編集・ダウンロードの権限を細かく設定が可能です。
さらに、多くのクラウドサービスは高度なセキュリティ対策を講じており、不正アクセスや情報漏洩のリスクを軽減します。
顧客データのセキュリティは、企業の信頼性に直結するため、最新のセキュリティ技術を取り入れて管理する必要があります。
顧客データをシステム上で一元管理することは、企業の業務効率向上につながります。その理由は、物理的なファイルや複数の電子データに分散して保管していた情報を1つのシステムに統合することで、必要な情報に瞬時にアクセスできるためです。
この結果、情報の検索や確認にかかる手間や時間が大幅に短縮されます。また、顧客データへアクセスしやすいことによって、これを利用し、顧客とのコミュニケーションに活用できる点もメリットです。
顧客データをシステム上で管理するメリットについて理解できたところで、次は顧客データの分析に使われる主な手法について紹介します。主な手法は次の3つです。
それぞれについて詳しくみていきましょう。
RFM分析は、顧客データ分析において効果的な手法の1つで、Recency（最新の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標を分析します。これにより、企業は顧客をグループ化し、各グループに対して最適なマーケティング施策を実施することができます。
たとえば、購入日が近く、購入頻度と購入金額が高いロイヤル顧客に対しては、特別セールの招待や優待価格を提供するなど、顧客が特別感を得られるサービスを展開します。
また、過去に頻繁に購入しており、最近は購入が見られない休眠顧客には、新商品の情報や限定キャンペーン情報を送り、接点を増やすアプローチが効果的です。
セグメント分析は、顧客の属性や特徴ごとにグループ化し、それぞれの顧客に対して最適なマーケティング戦略を実施するための手法です。具体的には、性別や年齢、趣味嗜好などの属性で顧客を絞り込んで分析し、そのグループに属する顧客への理解を深めます。
また、分析により分類されたグループに対して、そのグループの嗜好に合わせた商品やサービスを提案することで、顧客満足度の向上やリピート購入の促進が期待できます。これにより企業は市場における競争力を高め、売上や利益の増加につなげられるのです。
バスケット分析は、顧客が同時に購入する商品の組み合わせを分析し、マーケティング戦略の考え方に活用する方法です。顧客がどの商品を一緒に購入しているかを把握することで、消費者の購入パターンを理解します。
たとえば、一緒に購入される商品の組み合わせに着目して、クロスセリングやタイムセール、パッケージ販売の企画が考えられます。
また、店舗レイアウトの最適化にも利用可能です。商品の配置を工夫することで、顧客の購入意欲を刺激し、売上向上につながります。
つまり、バスケット分析により、企業は顧客のニーズに応えた商品展開やマーケティング活動が展開でき、顧客満足度の向上や利益増加が期待できます。
顧客データの分析に使われる主な手法について理解できたところで、次は顧客データの管理でよくある質問について紹介します。よくある質問は次の3つです。
それぞれについて詳しくみていきましょう。
CRM（Customer Relationship Management）とSFA（Sales Force Automation）は、企業が顧客管理や営業活動を効率化し、最適化するための手法ですが、根本的な部分で違いがあります。
CRMは、顧客との関係性の管理に焦点を置き、顧客ごとの情報管理が得意です。CRMでは、購入履歴や商談履歴、要望や問い合わせなど、多岐にわたる情報管理が行われます。
これにより、企業は各顧客に対してパーソナライズされたサービスやアプローチを提供でき、認識できていないニーズの発見や顧客満足度の向上、そしてLTVの増加が期待できるわけです。
SFAは、「営業支援システム」とも呼ばれ、営業プロセスの自動化と管理に特化しています。特に、商談の進捗、成約確度、契約金額の目安など、商談に関するデータの管理が容易です。これによって、営業担当者は明確なアクションを計画し、マネージャーへ的確なアドバイスを求められます。
CRMとSFAは異なる視点を持ちながらも、共に企業の成長を支える重要なツールです。
Excel を使って顧客リストを作成する際、データの整理や管理に関していくつかの注意点があります。
これらのポイントに注意して顧客リストを作成することで、効率的なデータ管理が可能となります。
顧客データの収集方法は、そのデータの種類ごとにさまざまな手法が考えられます。定量データの収集では、会員登録の促進やアンケートの実施が一般的です。
また、顧客の購入データは、過去の注文履歴や受注履歴から得られます。さらに、Webサイトのアクセスログを解析することで、顧客のサイト上の行動を詳細に知れるのです。
一方、定性データの収集では、アンケートを活用して顧客の声を収集したり、SNSのアカウントを開設して意見やコメントを聞いたりする手法があります。このような定性データを分析することで、数字だけでは捉えられない顧客の真の評価や感想を理解できます。
この記事では、顧客データ管理の概要や主な管理方法、顧客データをシステムで管理するメリットについて解説しました。
顧客データ管理は、顧客の購買行動や反応を深く分析し、個別のニーズに適したマーケティング施策を実行するうえで非常に重要です。また、顧客データ管理の方法はいくつかあるため、データのボリュームや、内容の複雑さに応じて適切なシステムの導入を検討するようにしてください。
たとえば、ポイントシステムであれば、会員登録の情報を利用して、顧客の属性を分析できます。さらに、ポイント付与による顧客ロイヤルティの向上も期待できます。顧客ロイヤルティをさらに向上させたい場合は、独自ポイントを他社ポイント（共通ポイントなど）に交換できる仕組みの導入をお勧めします。
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