インハウスデータベース活用「顧客分析」について考えてみる ｜ SiTest (サイテスト) ブログ

今回のエントリでは、アクセス解析・サイト改善から少し離れて「顧客分析」について考えてみたいと思います。
いままでGoogle Analyticsを使い始めたばかりの方を対象に、コホート分析、セグメント機能などをご説明してきましたが、今回は機能面ではなく、顧客分析の基本的な手法についてご説明します。

デシル分析は、顧客分析では最もシンプルな分析手法のうちの一つです。
「デシル」は10等分という意味のラテン語で、「デシリットル」＝「リットルを10等分したうちの1」という意味です。
極めてシンプルに言ってしまえば、デシル分析とは顧客全部を10等分してそこから有効な情報を見出すという分析法です。

デシル分析のやり方

1000人分の顧客リストがあるとして、購入金額の多い順番に並べます。
1000人を10等分するので、購入金額の多い順から100人ずつの10グループに分け、購入金額を合計（グループごとの購入金額）を小計します。
全体の1000人に対して、ぞれぞれのグループの購入金額小計が何％になるか算出します。

これにより売上全体に対しての各グループの比率がわかるので、どのグループが重要なのかがわかります。
上記のグラフだと、3割の顧客で売上の78.9%を占めていることがわかります。

パレートの法則によれば、売上の80％は全顧客の20％が生み出しているということになりますが・・・実際に上位2グループの売上で80％に達成したでしょうか？

どのグループをどのように扱うべきか、は様々な考え方ができますが、例えばグループ上位の売上比率があまりにも大きいと、その顧客が何らかの事情で離反した場合に売上が激減してしまう危険性があります。
売上の大きな層を優良顧客と捉えてよりおもてなしする方針も考えられる一方で、下位グループの売上をどう伸ばすか、を同時に検討すべきです。

自社の売上がどのような顧客によって構成されているかをシンプルに把握するだけでも、様々な課題抽出が可能です。

上記の「デシル分析」は購入金額で顧客を分析するため、例えば一度だけ大きな買い物をしてその後リピートしない顧客も、それほど高額の購買はしなくても利用頻度の高い顧客も、その特徴を分析することができません。
「デシル分析」ほど簡単ではありませんが、「RFM分析」を使うことで顧客をより立体的に把握ができるようになります。

RFM分析は

R(Recency)・・・最近購入したのはいつか
F（Frequency）・・・どのくらいの頻度で利用しているか
M（Monetary）・・・いくらの金額を使っているか

の頭文字をとったもので、この3つの指標から

顧客の傾向
最近の購買意欲

などの分析を行います。
各指標は下記のとおりです。

R

RFM分析のもっとも重要な指標はRです。
Recencyの数値が低いということは、その顧客は最近購入をしていないということになります。
もしかすると、競合他社へ乗り換えてしまった可能性も考えられます。

F

Frequencyは顧客がサイトに訪れる頻度なので、Fの数値が高いということは常連客と言えます。
Fが高くてもRが低いとき、魅力的な商品が確保できていないのか？といったことも考えられます。
また、Fの数値が高い顧客ばかりだと、新規顧客が少ないことを意味しますので、新規流入を増やす対策が必要です。

M

Monetaryは顧客がどの程度お金を使ってくれているかを示すもので、顧客の購買力が測れます。
ただし、高額商品を一回購入したのか、安価な商品を何度も購入しているのかなど、R、Fとも関係してきます。

この3つの要素をそれぞれ3段階～5段階程度のランク付けし、その組み合わせで顧客の傾向をグループ化します。

1ヶ月以内に購入していれば5、2ヶ月以内なら4、3ヶ月以内なら3・・・といった具合にランクをつけ、
R、F、Mの組み合わせで顧客の特徴を表現します。

5、5、1であれば、最近もお買い上げくださり頻繁にご利用くださるお客様ですが、残念ながら大きな買い物には縁がない、といった具合です。

もちろん、ビジネスにとって最も重要な顧客は5、5、5のグループになりますし、
1、1、1のグループはほとんどビジネスに影響を与えない層として処理できます。

では1、5、5のグループはどうでしょうか

何度も利用し、売上も大きいお客様だが最近はとんとご無沙汰、といったお客様・・・
この離脱の理由を確かめることがビジネスにおいてもっとも重要になります。

上記の表のように、それぞれの指標で顧客を分けていくと5×5×5で125のグループが出来ることとなり、それぞれのグループに対してそれぞれ異なるアプローチが検討できます。

これらの分析は、購買履歴データさえあれば、さして難しくない内容であることはお分かりいただけると思います。
顧客を知る、という手段は様々で、業態や商品・サービスにあったものを選ぶことはもちろんですが、シンプルでアウトプットがわかりやすいというのも大切です。
もし、一度もデシル分析、RFM分析を行ったことがないのであれば、ぜひお試しください。