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CRM分析が重要な理由とは?分析方法や効率的に行うポイントを解説

 

企業が効果的なマーケティングを通して利益向上を実現するには、CRM分析による現状把握が欠かせません。CRM分析にはさまざまな手法が存在し、指標も複数あるため、導入までの道のりが分かりにくいのではないでしょうか。

この記事では、CRM分析の基本と具体的な使用例、CRM分析を行う際のポイントを紹介します。最後まで読むことで、CRM分析の具体的な活用法をイメージできるでしょう。

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CRM分析とは


CRM(Customer Relation Management:顧客関係管理)は、企業が保有する顧客情報を一元管理するシステムです。CRMには「顧客の住所」「担当者」「取引履歴」「商談の進捗」などを記録し、顧客との関係を最適化する目的で利用します。

CRMの内容を分析し、顧客関係管理を徹底する取り組みがCRM分析です。CRM分析によって顧客を深く理解することで、「これまでとは異なるマーケティング施策を実行する」「顧客ニーズに適した戦略で商談を進める」などの利益向上策につなげます。

CRM分析が重要な理由


CRM分析は、企業の利益拡大にとって重要な要素です。ここでは、なぜCRM分析が重要なのか、理由を4つ紹介します。

顧客ニーズの多様化

1つ目は、顧客ニーズの多様化です。昨今、ITの発展によりすぐに情報発信ができる時代となりました。欲しい情報をすぐに手に入れられる時代だからこそ、顧客自身も多くの情報を参考に商品を選択しています。

顧客自身が触れる情報量が多いことから、顧客が求めるものも幅広くなります。CRM分析は、顧客のニーズを理解するためにも重要な要素です。

LTVの最大化

2つ目の理由は、LTVの最大化です。LTV(Life Time Value)は「顧客生涯価値」という意味で、顧客が自社に対してどれだけの利益をもたらしたのかを示す指標です。顧客のLTVを高めることで、企業の利益拡大につながります。

潜在顧客の掘り起こし

3つ目の理由は、潜在顧客の掘り起こしです。潜在顧客は、自社の商品やサービスを理解していないものの、理解したタイミングで見込み客になり得る顧客を意味します。

潜在顧客が見込み顧客になるためには、CRM分析を通して顧客のニーズに沿ったアプローチが重要です。

データを見える化して共有

4つ目の理由は、データの可視化と共有です。CRM分析をすることで、一元管理した顧客情報を社内で共有できるようになります。これまで部署だけで保持していた情報を共有するため多くの情報を集約でき、新たなアプローチが可能となります。

CRM分析の指標とは

CRM分析を効果的に進めるには、以下5つの指標を用いるとよいでしょう。

顧客パラメータ 顧客の分布を種別ごとに把握するための指標で、自社で取り扱う製品やサービスごとに「新規」「アクティブ」「休眠」の3つに分類する
LTV 計算方法は、一般的には「平均顧客単価」「収益率」「購買頻度」「継続期間」を乗算する。各要素を高めるとLTVも改善する
F2転換率 製品を初回購入した顧客のうちリピート購入した顧客の割合を示す指標
回数別継続率 リピート回数ごとに人数を求め、初回購入からの継続率を確認
解約理由 リピートしなかった理由(解約・離脱)を回数ごとに明確にできれば、改善が可能

CRM分析の方法


CRM分析には複数の方法があり、ビジネス形態や分析の目的に応じて最適な手法を組み合わせて使います。

ここでは、主要なCRM分析手法と、それぞれの特徴を解説します。英語の略語や聞き慣れない単語もありますが、覚えておくとCRMの有効活用に役立つでしょう。

1.RFM分析

1つ目の分析手法は、RFM分析です。RFMとは「Recency(直近購入日)」「Frequency(購入頻度)」「Monetary(購入金額)」の頭文字を取ったもので、3つの観点から顧客の分析を行います。

複数の観点でどの項目が高いのかを把握でき、自社で抱える顧客の特徴が分かります。例えば、購入頻度が多く購入金額も高い顧客は、今後も継続的な購入が見込まれるでしょう。

反対に、購入頻度が少なく購入金額が高い場合には、何らかのアプローチをすることでリピーターになることもあり得ます。

2.デシル分析

2つ目の分析手法は、デシル分析です。デシル分析とは、自社で抱えている顧客を購入金額の高い順に10グループに分けて分析する手法です。購入金額ごとに顧客を分類することで、上位層が全体に対してどれくらいの売り上げを占めているのかが分かります。

例えば、1万人の顧客を1,000人ずつのグループに分けるとしましょう。これにより「上位1,000人が売り上げの60%を占めている」などの情報が分かります。

3.セグメンテーション分析

3つ目の分析手法は、セグメンテーション分析です。これは、顧客を一定の属性ごとに分類する手法です。分類には地域や年齢、企業勤めか、などさまざまなものがあります。セグメンテーション分析をすることで、商品購入客の傾向を把握できます。

4.行動トレンド分析

4つ目の分析手法は、行動トレンド分析です。行動トレンド分析は、顧客が購入した情報を基に分析する手法です。主に、POSデータを用います。購入した地域や年齢などのデータを蓄積することで、どの商品がどの地域で売れるのかなどが分かります。

5.CTB分析

5つ目の分析手法は、CTB分析です。CTB分析は「Category(カテゴリ)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つに従い顧客を分類する方法です。

例えばカテゴリでは食料品なのか、洋服なのか、ゲームなのかを分類します。テイストでは色やサイズなどの好みをつかみ、ブランドでは商品が作られているブランドに着目します。

6.CPM分析

6つ目の分析手法は、Customer Portfolio Management(CPM)分析です。RFM分析で利用する3つの要素に「顧客の在籍期間」を加えた4つの要素で分析を行います。

分析結果からそれぞれの顧客を10のグループに分類し、グループごとに最適なアプローチを実行します。RFM分析が短期的な取り組みを目的に利用するのに対し、CPMは中長期的な取り組みのために用いることが一般的です。

7.LTV分析

7つ目の分析手法は、LTV分析です。LTVは「平均購入単価」「購買頻度」「購買期間」などの要素から求めます。LTVの値が大きい顧客は、自社にとって優良顧客です。

例えば、平均購入単価が高く、高頻度かつ長期的に製品やサービスを購入してくれる顧客はLTVが大きくなります。平均購入単価が高い顧客でも、頻度が少ないとLTVは低くなります。

8.クラスター分析

8つ目の分析手法は、クラスター分析です。マーケティングに関する多変量データを用いて、似た特徴を持つ要素でグループを作成する分析手法です。グループ化する際に、明確な基準はありません。

複雑かつ乱雑に見える大量のデータをクラスター分析で単純化すると、データの特徴や傾向を捉えやすくなります。競合や自社のポジショニング把握、ブランディング戦略立案などに役立つ手法です。

9.売り上げ分析

最後の売り上げ分析は、自社の売り上げの傾向について製品やサービス、担当者など複数の切り口で分析し、現状を把握する手法です。売り上げ増減の要因を明らかにできれば、新たなマーケティング施策を立案して成長につなげられるでしょう。

現状に基づかない強引な売り上げ目標設定ではなく、分析結果に応じた目標値を用いることで、利益向上に向けた適切な計画が策定できます。

CRM分析の具体的な使用例


CRM分析を導入する際には、最適な指標と分析手法を検討します。その種類はビジネスの状況や目的に応じて多様なため、自社での具体的な活用方法がイメージできないこともあるでしょう。CRM分析の活用法を理解するために、主な事例を2つ紹介します。

ダイレクトメールの配信

購買促進などのために、顧客にダイレクトメールを送ることがあります。特徴の異なる顧客に同じ内容のメールを送ると、興味のない顧客は読まずに削除してしまうでしょう。

CRM分析結果を基に、各グループに属する顧客の興味関心に合わせたメールを送付すると、幅広い顧客の購買意欲を刺激できます。メールの開封率などのデータを新たに取得できれば、さらなる改善に役立つでしょう。

広告の最適化

ウェブサイトに広告を出稿する企業は、個人情報保護の厳格化によりCookie情報を取得できなくなるなどの問題を抱えています。

リターゲティング広告の表示が難しく、顧客の興味に合わせた製品アピールも困難になりました。広告に費やしたコストに対する成果が見えにくくなり、マーケティング活動への悪影響もあります。

CRM分析はCookie情報に依存していないため、いつでも最適な広告を表示できます。

CRM分析を効率的に行うポイント


CRM分析を導入して顧客との関係強化や利益向上につなげるには、5つのポイントがあります。

的外れな分析を繰り返すことで期待する成果が得られないだけでなく、分析に費やす工数や費用などリソースの無駄が発生し、利益が低下する危険もあります。ポイントを押さえて効率的な分析を行いましょう。

現在の課題を明確にする

最初のポイントは、企業が抱える課題を正確に捉え、CRM分析の目的を明確にすることです。目的の達成に必要な結果を明確にすると、その結果を得る分析手法の選択も容易になります。

最適な分析手法を選択できれば、実行に必要なツールや作業プロセス、人的リソースなどを見積もれるため、無駄のない準備と作業ができるでしょう。

情報の収集と蓄積を行う

2つ目のポイントは、顧客情報の収集と蓄積です。CRM分析で最も重要なのは、分析対象のデータが存在しているかどうかです。

分析手法だけを把握していても、対象のデータがなければ意味がありません。データについては、自動収集システムを導入することで効率的に集められます。

ERPを導入する

3つ目のポイントは、ERPの導入です。ERPとは「Enterprise Resources Planning」の略で、企業にある複数のITシステムを統合管理するものです。

ERPを導入すると、企業内のさまざまな場所にあるデータを一元管理できるようになります。また、ERPで全てのITシステムを統合することで、システム連携が容易になります。

今まで同じ作業を別のシステムでも実行していた場合は、一度の操作で連携できるため業務の効率化も可能です。

既存の顧客から分析する

4つ目のポイントは、既存顧客からの分析です。CRM分析では新規顧客の開拓、既存顧客への満足度の双方を上げる役割を持ちます。しかし、新規顧客の開拓は既存顧客へのアプローチと比べ難易度が高い傾向にあります。

そのため、既存顧客の満足度を向上する取り組みから始めましょう。効果が見えてきたタイミングで、新規顧客へもアプローチをすると効果が見込めます。

CRMツールを吟味する

最後は、CRMツールの吟味です。CRMツールはCRM分析だけではなく、データの蓄積からソリューションまで幅広い機能を搭載しています。しかし、CRMツールによって機能が異なるため、自社の目的にあったCRMツール選びが重要です。

CRM分析の導入は『UMWELT』が最適!


CRM分析が可能なシステムの中でも、TRYETINGの『UMWELT』は簡単な操作で分析結果を効率的に活用できるツールとしておすすめです。

AI予測機能をはじめとした高度な分析を自動化でき、効果的なマーケティング施策の実現と意思決定の迅速化を可能にします。ここでは、UMWELTの役立つ機能と導入事例を紹介します。

マーケティングに効果的な機能を搭載

UMWELTは、CRM分析をはじめマーケティング活動に役立つ機能を搭載しています。

蓄積する顧客情報や取引データを分析し、「自社の現状や売り上げの傾向を正確に把握する」「将来の売り上げを高精度に予測して迅速な意思決定をサポートする」などの活用が可能です。

データを目的に沿って分析するには、分析手法に応じた前処理やデータ加工が必要ですが、UMWELTでは自動で実行できます。また、プログラミングなしで機械学習などの高度なアルゴリズムを利用可能です。

分析したデータはBusiness Intelligenceで可視化し、顧客の状況や特徴に応じたマーケティングに生かせます。

導入事例

化粧品事業を展開するオルビス株式会社様では、複雑化するサプライチェーン環境に適応するため、UMWELTで需要予測と在庫管理の高精度化を実現しました。

以前利用していたシステムでは困難だったBtoB商材の需要予測をUMWELTで行い、店舗の在庫補充にも活用しています。

BtoB事業への参入や海外展開を進める中で、市場環境に応じた需要予測と在庫数の最適化は経営上の大きな課題でした。ノーコードで高精度の需要予測や在庫管理が可能なUMWELTを活用し、これまでの成果を応用した新製品の予測も予定しています。

(参考:『【オルビス様】UMWELT活用事例|市場の変化で複雑化するサプライチェーンマネジメントに対応|TRYETING』

まとめ

企業の利益向上には、CRM分析とその結果に基づく効果的な施策の展開が鍵です。CRM分析を効率的に行うには、自社の現状を正確に把握すると同時に分析環境を整えることも重要な要素です。

UMWELTはCRM分析をはじめとした豊富な機能を搭載し、ノーコードで高度な分析を実現します。複雑なデータ処理プロセスを自動化することにより、分析作業の省力化と効率化も図れるでしょう。

CRM分析の導入とデータ活用に興味のある方は、TRYETINGにご相談ください。

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