顧客データを管理・分析することで顧客満足度を向上させ、売上拡大につなげることができます。しかし、実際にはデータの管理・分析方法が分からず、どう活用すればいいか悩んでしまうこともあります。

そこで、顧客データの管理・分析に関する基本的な知識、おすすめの顧客管理ツールなどについて紹介します。

顧客データ管理とは、顧客の属性や購買情報などをデータベース化することです。また、分析はそのデータベースの情報を基に顧客を一定の条件でグルーピングし、売り上げ増加につながる有益な情報を見つける作業を指します。そのため、顧客データの管理では必要な項目を取得し、分析がしやすいよう整理する必要があります。

飲食店を中心とした店舗ビジネスでは、顧客データを管理する際に最低限必要な基本項目があります。

•  
• ・顧客の氏名
• ・住所
• ・電話番号
• ・メールアドレス
• ・購入、利用履歴

この他、顧客に紐づく口コミ評価やWebサイトからのアクセス履歴なども顧客データ分析で活用できる情報です。

顧客データを管理することで、自社サービスを利用している顧客の属性が可視化されます。これにより、顧客の主な年齢層や性別、居住エリアなどが明確になり、利用者の人物像がイメージしやすくなります。また、分析方法によっては1回の利用で購入している平均金額、頻繁に利用する顧客の傾向など、詳細な情報を把握することもできます。

上記のような顧客データを適切に管理、分析することで、マーケティング施策や店舗でのキャンペーンをデータに基づいて実施できるようになり、効率的に売り上げを拡大できる可能性が高まります。

顧客データベースの作成や管理はPCで顧客情報をデータ化し、そのデータを一箇所にまとめる必要があります。顧客データを管理する先は、Microsoft Excel（エクセル）や専用のツールやアプリが必要です。それぞれのツールを利用した際のメリットやデメリットを詳しく解説します。

顧客データを管理する場合、エクセルの利用は導入の準備や費用がかからず、比較的簡単にできる方法です。（Office on the webというWeb版Officeではエクセルは無料ですが、マクロが使えないなど利用制限があります。）

しかし、エクセル管理の場合はデータの更新がリアルタイムで行えないなどのデメリットがあります。また、分析作業や更新作業が基本的には全て手動となるため、データを活用するためには分析に詳しい人員の確保が必要です。

クラウド版のツールやアプリを利用する場合、顧客データの管理や最新情報の上書きなどを自動化できるメリットがあります。

また、分析作業も自動化できるツールが多く、分析に詳しい人員がいない場合でも簡単に利用できます。ただし、導入費や月額のランニングコストがかかるものが多いため、ツールやアプリを利用するための予算確保が必要です。

顧客データを分析する際には、目的に合わせた手法を選ぶ必要があります。ここでは、顧客データ分析で代表的な4つの手法について解説します。

セグメンテーション分析は、顧客の属性や行動パターンを基にいくつかのグループに分けて分析する手法です。これは、顧客データ分析の中では最もシンプルで、初めての場合にも比較的簡単に実施できる分析手法です。

セグメンテーション分析を行う際にはグループ分けをする切り口をあらかじめ設定する必要があります。切り口として代表的なものは以下の通りです。

• ・年齢、性別、職業、居住エリアなど
• ・趣味嗜好、ライフスタイルなど
• ・サービスを利用する曜日や時間、頻度など

例えば、年齢や性別で分類した場合、自社のサービスをよく利用している年齢層や性別が把握できるようになります。

バスケット分析は、購入された商品の内容を基に分析する手法です。これは、「バスケット＝買い物カゴ」を意味する分析手法で、特定の商品とセットで購入されやすい商品などを把握することができます。

代表的な例として、おむつを購入している顧客は、ビールを一緒に購入することが多いという分析事例があります。一見、関連性がなさそうな商品ですが、おむつの買い出しを頼まれた父親が、ついでにビールを買っているという行動傾向が分かりました。このように、セットで購入されている商品がわかることで、セット購入を促すプロモーションなどに役立てられます。

RFM分析は購入時期（Recency）・購入頻度（Frequency）・購入金額（Money）を基に顧客を分類する分析手法です。それぞれの軸で顧客を「高、中、低」に分け、そこからさらに優良層、通常層、新規層、休眠層にまで分類するため、手動で分析する場合はある程度の分析知識がある人員が必要です。

顧客を優良層から休眠層まで分類することで、顧客の状況に応じてマーケティング施策を考えられるようになります。

デシル分析は、データベースにある全ての顧客を購入金額ごとに分類する分析手法です。全体の売り上げに占める顧客の比率を、グループごとに算出することができます。

例えば、分類した10グループのうち、上位3グループが全体の売上比率の80％だった場合、上位3グループまでの顧客が売り上げの大部分を占めていることがわかります。売り上げの構成比が高い顧客を割り出し、集中的にキャンペーンを実施することができます。

顧客データを活用してマーケティング施策や店舗の改善施策につなげるためには、顧客データベースを適切に管理すること、自社の課題に合わせて分析することが大切です。顧客データベースを適切に運用するための注意点について解説します。

顧客分析にはさまざまな方法があり、分析方法を変えることで多くの情報を得ることができます。しかし、自社のサービスにマッチしない分析方法を選んでしまうと、分析結果から有益な情報が得られないというリスクが生じます。

例えば、商品ラインナップが少ないサービスを展開している企業がバスケット分析を行っても、有益な知見を得ることは難しいかもしれません。

顧客データは日々情報が更新されるものです。このデータが古い状態だと、売上状況や顧客行動の実態と合わない分析結果が出てしまい、効果的なマーケティング施策を展開することができません。顧客データを常に最新の状態を保つよう、管理方法を工夫することが大切です。

顧客データ分析を行う際は、分析によって知りたい情報や解決したい課題をあらかじめ設定し、それに合わせた分析方法を選ぶことが大切です。

例えば、「先月と比べてテイクアウトの売り上げが下がっている原因を知りたい」などの場合、テイクアウト商品を購入した顧客に絞ってRFM分析を実施します。この際、先月と今月でそれぞれRFM分析を行うことで、「先月に比べ優良顧客の割合が下がっている」「優良顧客の平均購入金額が先月よりも低い」など具体的な課題点が明確になり、打開策が打ち出しやすくなります。

顧客データの管理や分析を全て手動で行うと多くの手間がかかり、知識のある人員の確保も必要です。こういったコストを削減するため、顧客データ管理を自動で行えるツールやアプリの導入がおすすめです。

LINEマーケットプレイスでは、LINE公式アカウントを開設するだけですぐに顧客データの管理・分析に役立つ拡張機能が用意されています。

テイクアウト・デリバリーどこでも注文くんは、デリバリー注文に特化した顧客データ管理ツールです。顧客データの収集は、ユーザー側がLINE公式アカウントを友だち追加するだけで完了します。

また、売り上げや顧客データをひとつの管理画面で参照できるため、顧客データに基づいた分析を手間なく効率的に実施できます。

「Lea = レア」は、LINE公式アカウント上で気軽にECサイトが構築できるサービスです。

受注から決済までを自動化できるほか、別途、提供される管理画面から商品情報や購買データを一元管理することができます。月額3,000円で導入可能、無料のトライアル期間も設けられているため、まずは使い勝手を試して本格的な導入を検討することも可能です。

顧客データを適切に管理し分析することで、店舗の売上拡大につながるヒントが得られます。

顧客データ管理は常に最新の情報を保ち、分析しやすいよう整理されていることが基本です。自社のサービスに応じて適切なツールを選び、目的に応じた分析を行いましょう。