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顧客分類方法~CRM施策に向けたCDP活用~

こんにちは。DXnoteです。

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前回のnoteでは、『各種ID保有率』『属性』『ファネル』『行動』ごとに「どのような顧客がいるか?」の把握に向けた初期分析について書きました。今回のnoteにも関係していますので、まだお読みでない方は先にこちらをご覧ください。

今回のnoteでは、施策活用に向けた「顧客分類」の必要性について書いていきます。

|CDPをCRM施策に活用するために

基本的にCDPを活用したCRMでは「顧客セグメント(顧客を分類して)を作り、それぞれの顧客に対してコミュニケーションの最適化」を図っていきます。

とはいえ「限られた予算やリソースをうまく活用」+「それぞれの顧客といい関係性を築いていく」ためには、ただやみくもに選んだ顧客にひたすら施策を行っていくのは避けたいところですね。

そんなときは、CRMの基本の「売上を多く占める優良顧客の育成・維持」を考えながら顧客を分類し、CDPを有効活用できるようにしていきましょう。

短期的なデータのみだと「20:80」の法則はきれいに出ないかも知れませんが、CDPのように全顧客×全期間のデータが入った長期的なデータでみると「上位顧客(2割)が売り上げ全体の8割を占める」まさにパレートの法則と近しい比率が出ることも多いので、この点からも優良顧客の重要性はおわかりいただけるかと思います。

まずは、前回の記事:顧客理解のための初期分析4つのステップで行った「ファネル」をベースに「顧客ピラミッド」をつくってみます。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:96

上図のような顧客ピラミッドで顧客や売上の構成を把握していきます。ですが、このピラミッド図だけだと、顧客に上の段に登ってもらうために見ていく部分のメインを「売上を中心とした成果指標」だけにしてしまうことがよくあります。

CDPを活用したCRM施策では、
「売上を中心とした成果指標」だけではなく、
「成果指標以外の行動量」「コミュニケーションのしやすさ」といった

「心理的ロイヤルティ」「アクティブ性」も軸に入れて顧客分類を行うことが、顧客にピラミッドの段をより多く早く登ってもらうのに役立ちます。

CDPを活用した理想的な顧客セグメント間の転換方法☟

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著) 書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:97

|顧客分類の考え方

とはいえ、先ほど述べた「心理的ロイヤルティ、アクティブ性」とはどのようなものか?どのように計測・管理するのか?また「顧客ピラミッド」とかけ合わせた顧客分類はどうつくるのかがピンと来ていない方のために、具体的な顧客分類方法について解説します。

上図の顧客ピラミッド図でも、最上位の顧客層を「ロイヤル顧客」と区分していますが、まずは、顧客分類を行う上で「ロイヤル顧客」という特別な顧客ステージがあることを念頭に置いてください。

ロイヤル顧客を直訳すると「忠誠心がある顧客」となりますね。「累計購入金額n円以上」や「継続年数n年以上」など定量的に定義すると、単に「売上貢献している顧客」とだけ捉えてしまいがちです。

しかし、本来の「忠誠心がある顧客」の意味で考えると、「売上貢献」だけでなく「心理的ロイヤルティ」も併せもつ顧客こそ、目指すべきロイヤル顧客と言えます。

顧客が商品を選ぶ上で、購入要因はいくつかありますが、

顧客が商品を選ぶ購入要因例
・価格や機能
・地理的(近さ)
・時間的(緊急度、タイミング)

等の要因から選ぶことが多いかと思います。

そのため、一つの商品を使い続けていても、これらの要因を他社商品が上回ってくると、どんどんリピートされなくなっていきます。

なので、これらの要因を他社に超えられても、自社商品を選んでもらうためには「好き」という「心理的ロイヤルティ」が重要となってきます。

「好き」という指標を全顧客にデータとして紐づけられていればいいですが、実際はアンケートで取得した一部のユーザーにしか紐づかないことが多いですね。

そのため「Webサイトに毎月訪れる」「メルマガなどの通知に月n回以上反応している」といった「成果指標以外の行動量」で判断するとすべての顧客において「好き」の度合いを推計するデータが付与できるようになります。

このような「心理的ロイヤルティ、アクティブ性」で顧客を分類することで、顧客セグメント間の転換を促進するために顧客起点のコミュニケーション・施策を行えます。
 
「心理的ロイヤルティ、アクティブ性」を計測・管理するためには、自社サービスにおいて「顧客がこの行動をしていると、自社(ブランド)を好きなのではないか、興味があるのではないか」と思える指標があっています。

具体的な指標のつくり方ですが、サービス業態にもよりますが、Webサイトやアプリに直近で訪れているか、n回以上訪れているかというアクセス頻度は指標として柔軟に使用できますし、Webサイトやアプリというのはさまざまなマーケティング施策の受け皿になることが多いため、顧客がコミュニケーションに応えてくれているか、という観点でみるとよいですね。

その他ではメルマガを毎月開封していたり、ブランドメッセージが詰まったページを見ているといった売上とは関係ない各種行動量をまとめたり、閾値を決めて分けたりする手法もあります。

また調査データなどをもとに収集した「ブランドロイヤルティ」を目的変数に、回帰分析し要因となるデータ項目を設定する手法もあります。

心理的ロイヤルティ、アクティブ性の指標例
・Webサイトやアプリに直近n回以上訪れているかというアクセス頻度
・メルマガを毎月開封
・ブランドメッセージが詰まったページを見ている
・SNSフォロー

とはいえ、これは一概に決めきれる指標ではないため、顧客起点に「ブランドを好きでいてくれたらこんな行動してくれるのではないか」という仮説や、実際の優良顧客の行動を何人か見てみると気づくことも出てくるでしょう。

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ばらばらだった各種データを統合することで、
まずは「自分達にはどのような顧客がいるのか?」の解像度が上がり、それを元に「自分たちの顧客はどのような顧客分類に分かれるのか?」を定義することで、やるべき方向が明確化され、それを進めるべく「自分たちの顧客はどうやって次のステージに来てくれるのか?」とより具体的施策に落とし込まれていく。顧客がより鮮明になり、鮮明になることでやるべきことがより具体化されるというのが、CRM施策に向けたCDP活用となります!

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