顧客データとは？収集・管理方法と取り扱う際の注意点を解説！

顧客データは、既存顧客の満足度向上や事業拡大を目指す上で欠かせない「顧客理解」に必要なデータです。データベース化して活用すれば、顧客の特性やニーズなどをつかめるだけでなく、マーケティング施策の立案やLTV（顧客生涯価値）の向上にも役立ちます。
 
今回は、顧客データの効率的な収集方法や主な分析方法のほか、顧客データの適切な管理方法と管理の注意点を解説します。

顧客データとは？

顧客データとは、オンライン、オフラインを問わず、企業が収集するすべての顧客情報のことです。年齢や性別から購入履歴まで多岐にわたり、主に顧客理解を深める目的で使用されます。顧客データは、大きく定量データと定性データの2種類に分けられます。

定量データ

定量データは、顧客データのなかでも主に数値で表されるデータのことです。顧客の属性情報や、実際に商品・サービスが購入されている時期の把握などに役立てられています。定量データは、BtoBとBtoCで収集する情報が異なります。具体的な例としては、下記の通りです。
 
【BtoB】
・企業名
・企業所在地
・業種
・従業員数
・売上高
・商談履歴
・問い合わせ履歴　など
 
【BtoC】
・性別
・年齢
・居住エリア
・年収
・家族構成
・購入履歴
・行動履歴　など
 
 
定量データは、収集や分析が簡単で、客観的な判断材料に適している反面、数値だけでは分析できない深い顧客心理までは踏み込みにくいという特徴があります。

定性データ

定性データは、数値化が難しい言語で表現されたデータのことです。データ形式は、テキストだけではなく、画像や音声も含みます。例えば下記のようなデータがあります。
 
・お客様の声
・クレームの内容
・SNSでの口コミ
・問い合わせ内容　など
 
定量データのような数値化が難しいため、統計的な分析には不向きといえます。一方で、製品・サービスに対する評価や改善点を可視化できる点で有用です。
 
顧客の全体像や傾向を導き出せる定量データに対し、定性データからは、なぜ買わなかったのかなどその理由や背景を捉えることができるといわれています。

顧客データの収集方法

同じ顧客データでも、性質の違う定量データと定性データでは収集方法が異なります。それぞれに適した収集方法を解説します。 

定量データの場合

定量データは、下記のような方法で効率的に収集できます。
 
・会員登録
・アンケート
・注文履歴や受注履歴
・Webサイトのアクセスログ
 
定量データを効率的に収集するためのポイントは、データの活用目的を明確にすることです。的確な分析や評価を行うには、ある程度のデータ量を確保する必要があります。とはいえ、ただ闇雲にデータを集めたとしても、分析や評価にはうまく活用できません。
 
例えば商品・サービスの月別売上を把握したいなら、必要なのは、顧客IDや商品カテゴリなどとひもづいた「注文履歴」や「受注履歴」です。
 
目的が不明確なまま集められたデータは、一度も活用されずに終わることも珍しくありません。その場合、時間やコストばかりが浪費されてしまうため、十分留意しましょう。

定性データの場合

定性データの収集は、下記のような方法が考えられます。
 
・アンケート
・SNSの投稿
・口コミサイト
・自社商品・サービスのレビュー記事
・自社サイトの問い合わせ履歴
 
メディア環境の多様化が進んだことにより、SNSやブログなど、オンライン上で定性データを得られる手段が増えました。オフラインでは、インタビューやグループディスカッションなどによる定性データ収集も行われています。
 
収集に手間はかかるものの、定性データには顧客の生の声が反映されているため、数値上に表れない商品・サービスに対する本質的な評価を把握できるメリットがあります。

顧客データの主な分析手法

次に、顧客データを用いた分析手法を3つ紹介します。

セグメント分析

特徴や属性、傾向などで、セグメントと呼ばれるグループに顧客を分類し、分析する方法です。同一もしくは類似の要素をもつ顧客をグループ化することで、行動パターンや平均的な購入金額などを把握でき、そのセグメントの顧客への理解が深まります。
 
例えば、次のような分類が考えられます。
 
・年齢や性別
・居住エリアや人口
・趣味やライフスタイル
・業種、職種、役職
 
セグメント分析によって、特定のグループに打ち出すべき製品・サービスや、競合他社に対しての差別化ポイントなどを明確化できます。

バスケット分析

顧客の買い物かご（バスケット）をマーケティングデータの単位として捉え、同時に購入される商品の傾向を調べる手法です。分析には、POSレジデータや購入履歴などの顧客データが使用されます。
 
バスケット分析で着目されるのは、商品単体ではなく、商品同士の売れ行きの関係性です。併売される商品の傾向を把握できれば、商品配置や販売強化などの施策に生かすことができ、売り上げアップにもつながります。

RFM分析

RFM分析は、下記の3つの指標で顧客を分類し、それぞれのグループに適したマーケティング施策を考える分析手法です。各指標の頭文字を取って「RFM」と呼ばれています。
 
・最終購入日（Recency）：自社への関心度の指標。購入日が近いほど優良顧客となる
・購入頻度（Frequency）：顧客満足度の指標。頻度が多いほど優良顧客となる
・購入金額（Monetary）：購入総額が大きいほど、自社にとって価値の高い顧客となる
 
RFM分析の目的は、優良顧客と休眠顧客のように、優先度の高い顧客と離れていく可能性が高い顧客をみつけ出すことです。これにより、優先順位を付けて適切にコストを配分しつつ、各グループに合った効果的なマーケティング施策を実施できます。
 
購入頻度と購入金額が高く、最終購入日から一定の時間が経過した顧客を例に考えてみましょう。この場合、企業と顧客の接点を増やすタッチポイントの強化が必要です。
 
具体的には、メールやSNSによるキャンペーンや新商品情報の送付など、コストをかけずに顧客の興味関心を喚起する施策がひとつ考えられます。

顧客データを管理する方法

収集した顧客データは、いつでも利活用できるようにデータベース化して適切に管理する必要があります。次に、顧客データをデータベース化して管理する方法を3つ紹介します。

SFA（営業支援システム）

SFAとは「Sales Force Automation」の略称で、業務効率化を促し、営業活動を支援するITツールです。顧客データだけでなく、商談開始から受注獲得に至るまでの営業活動も一元管理して、共有できます。
 
SFAには、案件の進捗状況や営業担当者の行動履歴などの可視化、商談管理やタスク管理の負担軽減といった営業部門の業務を効率化する機能が備わっています。

CRM（顧客管理システム）

案件を受注後、顧客との信頼関係の構築や顧客満足度アップなどを目的に、営業活動で獲得した顧客データを管理するツールです。CRMは「Customer Relationship Management」の略称で、「顧客関係管理」を意味します。
 
CRMによって顧客との関係性やコミュニケーションの管理を行い、顧客のニーズや状況を把握しながら、適切なサポートやフォローを実施していきます。

Excel

簡単な顧客管理には、Excelも活用されています。すでに多くの企業で導入されているExcelであれば、ツール操作の習得にかける時間を大幅に短縮できるだけでなく、導入コストも低く抑えられます。
 
Excelは顧客データの重複チェックができる一方で、チームで同時編集する際、顧客管理に役立つ機能が限られている点がデメリットです。管理の効率性や利便性の観点でいうと、SFAやCRMのほうがより有用といえるでしょう。

顧客データを取り扱う際の注意点

次に、プライバシー保護や効率性の観点から、顧客データを取り扱う際の注意点を解説します。

データの保管には細心の注意を払う

年齢や性別、住所などの顧客データはプライバシー情報のため、慎重に保管しましょう。
 
ずさんな管理の結果、データが外部に流出すると、顧客がトラブルに巻き込まれるおそれがあり、これまで築いてきた信頼関係が崩れかねません。また、企業としての責任が問われ、社会的信用が損なわれるリスクもあるので、注意が必要です。
 
顧客データの漏洩を防ぐ対策としては、強固なパスワードの設定のほか、セキュリティソフトの導入と定期的なアップデートなどが考えられます。

データの入力方法を統一する

顧客データをデータベース化する際には、入力ルールを徹底することも重要です。なぜなら、入力方法がバラバラのデータを使用すると、正しい処理が行えずに修正が発生する可能性があるからです。
 
具体的には、半角や全角、スペースの位置などの表記ゆれをなくし、機種依存文字の使用も控えましょう。
 
また、あらかじめ優先度の高い顧客データを明確にしておけば、データ収集を効率良く行えます。例えば、小売店の顧客分析を行うなら、優先度の高い「購買履歴」や「客数」などの収集に注力したほうが効率的です。
 
収集データが絞られていれば、データ管理の負担軽減にもつながります。

まとめ

顧客データを有効活用するには、活用目的を明確にし、その目的に合わせて効率的にデータを収集、管理することが欠かせません。
 
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