企業や店舗では売上を上げるためにさまざまな分析を行いますが、中でも重要なのが顧客属性です。顧客をより直接的に把握することで、次の施策や対策につなげられます。

そこで、この記事では、顧客属性の活用方法を具体的な分析方法とともに紹介します。

≪この記事は下記のような方におすすめです≫

  • 顧客属性の活用方法について知りたい人
  • 集客の方法を知りたい人
  • 顧客分析の方法について知りたい人

1.顧客属性とは?

顧客属性とは、店舗を利用する人や商品を購入する人などの顧客がそれぞれ持っている情報のことを指します。

具体的には、顧客の性別や年齢、住所などを始めとする個人情報や、嗜好や価値観などの情報です。

顧客属性は、さらに静的属性と動的属性に大別できます。

静的属性は、生年月日や出身地などの生涯変わらない情報です。

一方、動的属性は職業や居住地、趣味嗜好など、変化する可能性がある情報のことを指します。顧客属性の主な収集方法は、会員登録やアンケートなどです。

顧客属性とする情報は収集目的によってさまざまで、詳細に把握したいのであれば世帯収入や家族構成など、個人よりもさらに大きい単位の情報も該当します。

2.顧客属性を把握する重要性

顧客属性がわかると、「商品やサービスがどのような層にヒットしているのか」という点を軸にした分析をより正確に行えます。

例えば、1万個の商品が売れたということのみわかっている状態と、それに加えて年代では20代、地方では近畿地方の購入者が突出して多いということまでわかっている状態を比較した場合、明らかに後者のほうが分析用データとしての価値が高いです。

このように、顧客属性を把握できると、ターゲットの理解につながるので、次の施策や広告を考える際に役立ちます。

ただし、その収集方法には配慮が必要です。顧客の情報が多いほど分析結果の精度は高まりますが、その分データを提供する顧客側は手間だと感じてしまいます。

そうなると離脱率が増え、データの母数が少なくなるので、収集の際はよく考えたうえで分析の軸となるデータの数を決めることが重要です。

3.顧客属性を活用する流れ

ここからは、顧客属性を活用するための方法を紹介します。データの収集から分析結果を元にした施策の実施まで、実際の流れに沿って見てみましょう。

3-1.1:顧客属性を収集する

顧客属性を活用するための第一歩となるのが、顧客の情報を収集する作業です。会員登録やアンケートを駆使して行います。

現代ではスマホなどの普及により、店舗の予約や決済、会員登録なども手軽に行えるようになりました。ここでの情報を収集すると、データが集まるペースがぐっと早くなります。

3-2.2:顧客属性から分析する

集まった顧客属性を元に、どの客層が厚いのか、どの地域からの来店が多いのか、顧客の共通点は何か、などを分析します。

顧客属性戦略の全体を左右するのが、ここでの分析の精度です。そのため、さまざまな分析方法が編み出されており、目的に応じて最適な方法をとることとなります。

市場の特性や顧客のニーズを掘り下げた中から集客数や売上を伸ばすための効果的な施策を検討することも分析の1つです。

3-3.3:施策を実施する

顧客属性を分析したあとは、必要と判断した施策をいよいよ実行に移します。実行することも大切ですが、施策の効果を踏まえて反省や状況の確認を行うことが何よりも重要です。

PDCAサイクルが業務を効率化するために不可欠な手法とされるように、行動して終わりでは意味がありません。

施策の効果をさらに検討し、より深掘りすることで初めて判断が効果的なものとなります。この流れを繰り返すことが、企業や店舗が成長するための第一歩です。

4.顧客分析の方法

顧客属性の分析という概念ができてから現代に至るまで、数多くの分析方法が生み出されてきました。ここではその中でも、特に一般的で効果の高い方法を3つ紹介します。

4-1.クラスター分析

クラスター分析とは、共通の属性を持つものをグループ化して分析する方法です。

例えば、寿司ネタでクラスター分析を行う場合、にぎりと軍艦巻き、赤身魚と白身魚、などのようにグループ化できます。このようにしてさらに細かく分類していくと、ひとつひとつのネタの特徴やほかのネタとの関連性がはっきりしてきます。

これにより、赤身を選んだ顧客には大トロを勧めるなど、より顧客のニーズに合ったピンポイントな施策を考えることが可能です。

ECサイトやネット広告にも活用され、カテゴリ内でのポジション確認やイメージワードの調査に役立てられます。

主なクラスター分析の方法は、デンドログラム(樹形図)を使って関連度を図面内での各項目の近さで表す階層クラスター分析、そして収集したデータの項目ごとに平均値を出して調査する非階層クラスター分析の2種類です。

4-2.デシル分析

デシル分析とは、顧客が購入した金額に焦点を当てて分析する方法です。

顧客層を購入金額ごとに10分割し、それぞれの層ごとに購入比率や売上構成比を調査します。分割するという点が、ラテン語で「10等分」という意味の「デシル」を名前に持つ由来です。

これにより、自店に貢献度の高い優良顧客と、その使用金額を割り出すことができます。優良顧客をグループ化して明らかにできれば、マーケティングに力を入れるべき層が一目瞭然です。

マーケティングの世界では、パレートの法則というものがあります。

売上の80%は上位20%の顧客によって生み出されるので、そこを差別化して特化した取り組みをすべきだ、という法則です。デシル分析は、そのようなパレートの法則に沿った効率的な施策を優先的に行いたいときに使えます。

4-3.RFM分析

RFM分析とは、「最新購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「累計購買金額(Monetary)」の3つを軸とした分析方法です。

最後にいつ買ったのか、どのくらいの頻度で買ってくれているのか、これまでいくら使ってくれたのか、といった点から、顧客を行動別にグループ化します。さらに、それぞれをランク分けすると、より売上に貢献していると思われる顧客層の抽出が可能です。

例えば、Fが高ければ常連客、しかし、FやMが高くてもRが低ければ今後来店しない可能性が高い、などのように分析します。

RFM分析では、3つの軸の中でも特にRが重要です。現在はほかの要素が低くても、Rが高ければ将来的には自社の収益に貢献する可能性が高い優良顧客になりうるためです。

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5.顧客属性を活かした施策の例

顧客属性を活用すると、現在のマーケティングにおける問題点や、売上を劇的に伸ばすためのターニングポイントとなりうる点を突き止めることができます。

さらに、分析結果という根拠は、効果的な施策にたどり着くまでの近道です。以下、2つの具体例を紹介します。

あるビューティーサロンでは、30代女性をターゲットにしていましたが、顧客属性を分析した結果、とある職業の40代女性が最も売り上げに貢献していることが判明しました。

それに合わせて店販商品の化粧品を高価格帯のものに変更したところ、それまでよりも売り上げが上昇したのです。

別の例としては、実店舗とEC店舗をそれぞれ経営していた会社のケースもあります。

EC店舗においても実店舗と同じ施策を打っていたのですが、顧客属性を調査したところ、EC店舗と実店舗では顧客属性が異なることが判明しました。

そこで、EC店舗では当該店舗の多数派顧客に合った施策への切り替えを行ったところ、それぞれに合ったフォローに導くことに成功しました。

6.効率よく顧客属性を把握するには?

効率よく顧客属性を把握するための鍵となるのが、分析結果の元となるデータ収集です。

分析方法も重要ですが、データが間違っていたり、正しいデータでも母数が少ないため事実と異なる結果が算出されたり、といった状況では元も子もありません。

そのようなときは、集客アプリをうまく活用すれば、より正確なデータの収集が可能です。

集客アプリは新規顧客やリピーターの獲得につながるだけでなく、アプリを通した利用者のデータ分析もできるので、施策の改善に活かせます。

顧客属性を知って集客に活用しよう!

顧客属性は、集客のための施策を行ううえで重要な要素の一つです。顧客の分析方法はいくつかあるので、自社に合った方法をとることで集客に活用してみましょう。

顧客属性を活かした効果的な集客方法としておすすめなのが、「GMOおみせアプリ」の導入です。

データ解析はもちろん、顧客にとって便利なアプリの配信ができるので、これ自体が集客促進につながります。ぜひ活用してみてください。

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