顧客データの活用事例｜データの種類・活用のメリット・注意点まで解説

顧客データの活用は、ビジネス成長に欠かせない取り組みです。この記事では、顧客データの種類から収集・分析の手順、具体的なメリットまでを体系的に解説します。成功企業の事例も紹介するので、ビジネス施策立案の参考にしてください。

顧客データ活用の目的とは

顧客データを活用する最大の目的は、顧客を深く理解し、そのニーズを正確に把握することにあります。データを分析することで、企業本位の独りよがりな判断を避け、顧客視点に立った客観的な意思決定が可能になるでしょう。

また顧客データの活用は、顧客が真に求めているものを知るだけでなく、自社が抱える課題や改善点を顧客目線で発見するきっかけにもなります。こうした分析は、効果的なマーケティング施策の立案や、顧客満足度を高めるサービス改善の実現に不可欠です。

顧客データの主要な種類

顧客データは、その性質から大きく2種類に分けられます。以下でそれぞれ詳しく解説します。

定量データ

売上高や顧客数、Webサイトのアクセス解析データなど、量として把握・数値化できる情報が「定量データ」です。

客観的な指標として集計や加工がしやすいため、市場調査や顧客分析の土台となるだけでなく、データに基づいた精度の高いマーケティング施策や、経営判断を支える重要な役割を担います。

定性データ

「定性データ」とは、数値化が難しい言葉や文章で表現される質的な情報のことです。

顧客の満足度やブランドイメージといった感情的な評価、クレームの対応履歴などが該当します。人々の行動の背景にある深層心理や隠れたニーズを探り、サービス改善のヒントを得るために不可欠なデータです。

顧客データの収集方法

顧客データの収集は、意識的に行うことが重要です。定量・定性それぞれの具体的な集め方を紹介します。

定量データの場合

定量データの収集には、Webサイトのアクセス解析やアンケート調査など多様な手法があります。

サイト訪問者の行動データや、問い合わせ・イベントで得た顧客属性、インタビューの回答などを数値化して集めましょう。これらの客観的データは、顧客の関心や自社の課題を分析するための重要な基盤となります。

定性データの場合

定性データの収集には、顧客へのインタビューやアンケート、WebサイトやSNS、コールセンターに集まる「顧客の声」を分析する手法があります。

これらの方法で得られるのは、数値化できない顧客の生の感情や意見です。収集された情報は顧客理解を深め、優れた体験を提供する上で欠かせない貴重なデータとなります。

顧客データ活用のメリット

顧客データを活用することで、ビジネスに多くの利点が生まれます。ここでは、主な4つのメリットを紹介します。

マーケティング・営業活動の効率化ができる

顧客の購買履歴やWebでの行動データを活用すれば、マーケティング・営業活動の大幅な効率化が可能です。例えば、成約見込みの高い顧客を優先してアプローチしたり、個々のニーズに合わせた提案を行ったりすることで、成約率の向上が期待できるでしょう。

顧客満足度の向上につながる

顧客データを一元管理し、個々のニーズを的確に把握することで、顧客が求める情報を最適なタイミングで提供できます。不要な情報でストレスを与えることなく、1人ひとりに寄り添ったアプローチがしやすくなるため、顧客満足度の向上につながるでしょう。

新たなビジネスチャンスが生まれる

顧客データに眠る価値を掘り起こすことで、新たなビジネスチャンスを見つけられます。多様なデータを掛け合わせることで、これまで見えなかった潜在ニーズを明らかにし、新商品やサービスのアイデアにつなげることが可能です。

データに基づく施策の立案ができる

顧客の行動や購買データを分析することで、ニーズや成功パターンを客観的に把握できます。これにより、勘や経験に頼らず、事実に基づいた精度の高い施策を立てられるでしょう。また、データから新しい商品やサービスのアイデアを見つけることにもつながります。

顧客データの活用における5つの手順

ここからは、顧客データの収集から分析、施策実行まで、顧客データを活用するための具体的な5つの手順を解説します。

1. 顧客に関するデータを集める

顧客理解の第一歩として、まずは関連データを収集します。集めるべきデータは主に2種類です。氏名や趣味といった顧客自身の情報である「属性データ」と、購買履歴やサイト閲覧履歴など、商品やサービスとの関わり方を示す「行動データ」の両面から集めましょう。

2. 顧客データを分析しやすい形に整える

収集したデータは、そのままでは正確な分析ができません。同一人物の重複登録や誤記、表記のばらつきが残っていると、実態とかけ離れた分析結果につながります。

そのため、データの品質を高める「データクレンジング」や、Web・店舗などで散在する情報を一人の顧客に統合する「名寄せ」を行い、信頼性の高いデータに整えることが不可欠です。

3. 集めた顧客データを一元管理する

収集した顧客データは、単一のプラットフォームに統合し、一元的に管理しましょう。

データが部署やツールごとに分かれていると、顧客の全体像を把握しにくく、部門間での情報共有も難しくなります。こうした状態は、手作業による非効率な業務を増やす原因にもなるため、データ活用の基盤を整えることが重要です。

4. 顧客データからインサイトを導き出す

統合された顧客データを活用して、行動トレンドの分析やRFM分析（購買頻度・購入金額・最終購入日を基に顧客を評価する手法）などで顧客の行動を可視化します。また、数値の背後にある顧客の本音や動機、つまり「顧客インサイト」を深く読み解くことが重要です。

こうした顧客インサイトをもとに施策を立案することで、より競争力のある取り組みが可能になります。

5. 分析結果を施策・改善につなげる

分析で得た顧客理解をもとに、顧客をグループに分けて個別の施策へ落とし込みます。しかし、セグメント分けを誤ると、無関係な通知を送るなど逆効果になりかねません。精度の高いセグメント設定が、分析を成果につなげるポイントとなります。

顧客データの活用事例

ここでは、実際にどのような企業がデータを活用し成果を上げているのか、3社の事例を解説します。

株式会社エー・ピーホールディングス

飲食店の「塚田農場」などを展開する株式会社エー・ピーホールディングスは、従来の株主優待を、自社商品や店舗で使えるデジタルギフトに変更しました。

株主の利用データを分析して関係強化を図ることを目的に変更した結果、優待利用率が倍増し、株の買い増しにもつながるなど、顧客満足度を高めてファン育成に成功しています。

SBI FXトレード株式会社

SBI FXトレード株式会社は、顧客向けギフト発送業務の負担軽減と、顧客満足度の向上が課題でした。

そこで、Webカタログギフトを導入して業務を効率化し、アンケート機能で顧客ニーズをデータとして収集しました。そこから人気商品の傾向を分析し、データに基づく施策改善を行うことで、顧客満足度を高めながら業務負担の削減も実現しています。

富国生命保険相互会社

富国生命保険相互会社は、コロナ禍で困難になった対面でのアンケートキャンペーンを、デジタルギフトの活用で刷新しました。

ギフトの引換状況などのデータをリアルタイムで把握することで、顧客接点を維持しながら業務効率化とコスト削減を実現しています。結果、引換率は約90％に向上し、顧客満足度の向上にも成功しました。

顧客データ活用時の注意点

顧客データを活用する上で、特に注意すべき点を3つ解説します。

万全のセキュリティ体制でデータを保管する

顧客との信頼関係の基盤である個人情報を守ることは、企業の責務です。情報漏えいのリスクを根絶するため、最新セキュリティソフトの導入や定期的な更新はもちろん、強固なパスワードポリシーを徹底しましょう。

技術面と運用面の両方で、大切な顧客データを万全のセキュリティ体制で保管することが重要です。

顧客データの入力ルールを定める

顧客データの品質を高めるには、入力ルールの策定が不可欠です。半角・全角の統一や機種依存文字の禁止といったルールで表記ゆれを防ぎ、処理エラーを回避してください。

また、優先度の高い必須項目を定めておけば、データ収集が効率化され、管理の負担軽減にもつながります。

データの偏りに注意する

顧客データを分析する際、情報の偏りは判断を誤らせるため注意が必要です。例えば「購入経験者」と大ざっぱに括ると、熱心なリピーターとライトユーザーが混在し、的外れな施策につながりかねません。

目的に応じてデータの抽出条件を吟味し、偏りのない情報から適切なアプローチを導き出すことが重要です。

顧客データ活用を加速させるギフトパッドのソリューション

株式会社ギフトパッドでは、デジタルギフトを起点に顧客データ活用を加速させる多彩なソリューションを展開しています。

主力サービスの「Giftpad ticket」は、販促や株主優待などの施策において、アンケート機能で顧客の声を直接収集できるほか、ギフトの選択・利用状況をリアルタイムでデータ化が可能です。これにより、顧客の嗜好を深く分析し、次の施策改善へとつなげられます。

さらに、同社が提供するデジタル地域通貨「region PAY」は、自治体や企業向けに地域や店舗を限定してポイント付与や決済ができるプラットフォームです。

キャンペーンや消費喚起策に活用することで、地域経済の活性化に貢献できるほか、アプリ上でのユーザー属性情報や決済情報、クーポン発行情報などを取得・分析することが可能です。

なお「region PAY」はデジタル庁の「デジタル実装の優良事例を支えるサービス／システムのカタログ」に掲載されるなど、一定の導入実績と信頼性も備えています。

まとめ

顧客データを活用した施策は、顧客満足度の向上や新たなビジネスチャンスの創出に直結します。しかし、データの収集・分析・施策への反映を一貫して行うには、正確な管理と適切な分析手法が欠かせません。

株式会社ギフトパッドでは、デジタルギフト施策を通じて得られる顧客データを効率的に収集・分析し、次のアクションへスムーズに反映できるソリューションを提供しています。

顧客データ活用でビジネスの成長を加速させたい企業のご担当者様は、資料のダウンロードやお問い合わせを通じて、ぜひ具体的な導入の検討を進めてください。