ビッグデータ分析の活用術：マーケティング担当者が顧客を深く理解するための完全ガイド

顧客はあらゆるビジネスの基盤です。顧客が存在しなければ、ビジネスは成り立ちません。かつてはすべての取引がオフラインで行われていたため、顧客がどのような人物で、何を好み、何を嫌うのかを知ることはほぼ不可能でした。店に買い物に来たお客様に、いきなり詳細なアンケートへの記入をお願いすることもできないからです。

しかし、今日の買い物のスタイルは大きく変わり、ショッピングモールへ出かけるよりもオンラインでの購入が主流になっています。自宅のお気に入りのソファでポップコーンをつまみながら、冷たいドリンク片手にノートパソコンの画面で数々のヘッドフォンを比較して選ぶ方が、モールを歩き回るよりもずっと快適です。

こうしたオンラインショッピングの時代は、私たち消費者に買い物の手軽さをもたらしました。さらに嬉しいのは商品の宅配サービスです。ところが意外にも、このオンラインショッピング時代の最大の受益者は、実は消費者ではなくビジネス側なのです。

ビッグデータはマーケティング戦略立案者にとっての強力な武器

驚かれるかもしれませんが、その理由は非常にシンプルです。鍵となるのが「ビッグデータ分析」です。各オンラインショッピングサイトがアカウント登録を求めてくるのはなぜでしょうか？その理由は、顧客一人ひとりのデータを管理・蓄積するためです。このデータには、登録時に記入した情報だけでなく、実際に購入した商品の履歴や、閲覧だけして買わなかった商品のリストまで含まれています。これにより、企業は顧客の好みや関心を把握できるのです。企業はこうした全顧客のデータを分析し、それをもとにマーケティング計画や戦略を立てています。

最も分かりやすい例が、祝日や記念日に実施される特別セールです。企業はさまざまな条件でデータを分析しています。主な分析条件は以下の通りです。

1. 年間でウェブサイトへのアクセスが最も多くなる時期
2. アクセス集中日に顧客が閲覧した商品カテゴリー
3. 各カテゴリーごとの顧客数
4. アクセスが最も多かった地域
5. 購入金額と閲覧のみ（未購入）の金額

これ以外にも多くの条件を掛け合わせて、「一年のどの時期に、世界のどの地域で、どんなマーケティング戦略を使うべきか」を見極めるために、顧客情報からなるビッグデータが活用されているのです。

収集されるビッグデータの中身とは

企業が顧客について収集しているデータを掘り下げてみると、企業は顧客の「ペルソナ（人物像）」に関連するあらゆる情報を集めようとしていることが分かります。私たちが購入するものは、さまざまな形でその人のペルソナと結びついています。ペルソナとは、その人ならではの特徴を表すものであり、ビジネスにとって非常に有益な情報源となります。ペルソナに関する情報は、顧客基盤を構成する各部分を形作る本質的な要素です。データには、人口統計学的属性、購買動機、影響源、平均所得などに関する深い知見が含まれています。

企業が収集している人口統計学的特性には、以下のようなものがあります。

1. 年齢
2. 性別
3. 民族
4. 家族構成・婚姻状況
5. 雇用状況
6. 所得水準

また、私たちが気づかないうちに収集されている個人情報には以下のようなものがあります。

1. 地理的な位置情報
2. ライフスタイル
3. 興味・関心
4. 過去の行動履歴
5. コンテンツの消費傾向
6. 購買への影響要因
7. 出来事に対する感情的な反応
8. 企業との接点を持った理由
9. 企業に期待すること
10. 個人的な目標
11. 製品情報を検索するチャネル

顧客理解の精度向上

ビジネスにおいて、価値のある顧客を正しく見極めることは極めて重要です。従来は、最も多くお金を使ってくれる購入者が自動的に「最重要顧客」とみなされていました。しかし時代とともにこの手法は通用しなくなりました。というのも、そうした人々こそ長期的には最も離反しやすいことが判明したからです。その結果、営業・マーケティング担当者には、真に忠誠心の高い顧客を見つけ出し、それに応じた戦略を立てることが求められるようになりました。

現在では、ビッグデータはマーケティング・営業のプロフェッショナルにとって大きな追い風となっています。顧客のペルソナに関するあらゆる情報を保有していれば、データに対していくつかの指標計算を行うだけで、顧客について非常に有用なインサイトを得られます。企業が実施している主な指標は以下の通りです。

1. 平均購入額：顧客が一回の典型的な購入で支払う金額のことです。人は商品の自分にとっての価値も考慮して購入するため、この指標はペルソナごとに算出されます。
2. 顧客生涯価値（LTV）：ある購入者ペルソナが生涯を通じて自社に支出する総額を算出するものです。顧客との関係性の深さを示す指標となります。
3. 顧客獲得コスト：顧客を獲得するためにビジネスがマーケティングと営業に投じた費用を示す指標です。
4. 顧客維持コスト：顧客との関係を維持するためにビジネスが負担するコストを示します。
5. 顧客満足度：自社製品に対する顧客の満足度を示す指標です。満足している顧客と不満を抱える顧客を区別し、その意見の違いを把握するのにも役立ちます。その結果は、欠陥の発見や改善点の提案などにつながります。
6. 価値観の一致度：自社にとって有望だと考えている顧客層が、実際に自社製品を購入しているかどうかを確認できる指標です。購入していない場合は、誰が購入しているのかも記録できます。この指標結果をもとに、顧客ペルソナと購買特性との整合性をチェックできます。

ビッグデータ分析を活用すれば、ビジネスを想像以上に顧客中心のものへと変革できます。競合ひしめく市場においては、顧客の取引履歴にとどまらず、その感情や動機まで深く掘り下げる必要があります。ビッグデータ分析は、単なる一般的なトレンドを知ることではなく、一人ひとりの顧客を理解し、大切にすることこそが本質です。適切なデータ分析手法とマーケティング戦略を組み合わせれば、企業は顧客を類似の興味関心グループにセグメント化するのではなく、個人一人ひとりに合わせたオファーを提供できるようになります。

企業がビッグデータ分析へシフトする理由

これは今や市場で一般的な現象となっています。規模の大小を問わず、あらゆる企業がデータから価値を引き出すためにビッグデータ分析へ舵を切っています。ビッグデータ分析が従来の手法よりもはるかに深い顧客インサイトをもたらすことは、多くの人々が確信しており、実際に証明されてもいます。ビッグデータがビジネスに絶好の機会をもたらす理由は次の通りです。

• データをリアルタイムで分析できる新しいツールが市場に登場したこと。機械や電子機器のパフォーマンスに関する最大限の情報を収集するデータセンサーも、こうした新ツールの一つです。
• データを分析する能力を手に入れたことで、企業は利益向上につながるより重要な結果を抽出できるようになったこと。
• SNSなどのソーシャルプラットフォームから、顧客の感情に関する新しいジャンルのデータも取得可能になったこと。ビジネス上の直接的な価値は低く思われがちですが、自社製品がどのように評価されているかを知るうえで有益であることが証明されています。
• 膨大なデータを自社で保管すると莫大なコストがかかるため、利便性とアクセシビリティに優れたクラウドストレージが現実的な選択肢となっていること。

ビッグデータ分析を活用するメリット

ビッグデータ分析は、マーケティング・販売戦略の改善から製品評価の把握まで、ビジネスに多くの恩恵をもたらしてきました。何よりも重要なのは、顧客を以前よりもはるかに深く理解できるようになった点です。従来の手法を用いていた頃にマーケティング部門が直面していた課題の克服にも貢献しています。

ここまで述べてきたように、企業はビッグデータ分析を活用して顧客を多角的に理解しようとしています。ビッグデータ分析によって顧客を理解することで得られる3つの大きなメリットは以下の通りです。

• 顧客満足度の向上：ビッグデータ分析により顧客を隅々まで把握できるようになったことで、顧客満足度を高めるための施策を的確に講じられるようになりました。その結果、ビジネスのファンが増え、製品評価の向上にもつながります。
• 一人ひとりへの個別対応による売上増加：ビッグデータ分析は顧客一人ひとりに寄り添うことを可能にします。最適なタイミングでベストな提案をすることで、売上を伸ばせます。
• 顧客の長期維持：顧客に関するあらゆる情報を把握している企業は、「当社はあなたのニーズをより深く理解している」という姿勢を示すことで、顧客との関係を長く維持でき、ニーズに合った製品を提供できます。

本記事では、ビッグデータ分析が顧客をより深く理解する助けとなり、マーケティングに多大なメリットをもたらすことを解説しました。しかし、その仕組みや収集されるデータの種類を知るだけでは十分ではありません。ビッグデータは文字通り「巨大」であり、その全容は誰にも分かりません。だからこそ、このビッグデータ分析を顧客理解に活かすための具体的な方法があります。それについては、次回のビッグデータ関連記事で詳しく取り上げます。

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