顧客理解を深める分析手法とは？マーケティングを成功させる秘訣を紹介

スマートフォンの普及やデジタルテクノロジーの進歩により、顧客ニーズが多様化している現代。マーケティングにおいても顧客との接点の多くがデジタル化し、顧客1人1人のユーザー行動をデータで把握しやすい環境になったとも言えます。そのため、さらなる事業拡大を目指すには、断片的なデータを統合・分析し顧客理解を深めることで、顧客ニーズを迅速に把握することが必須となっています。

しかし、Cookie規制の厳格化などにより、正確な顧客データを取得しづらいマーケティング環境になってきています。このような状況下で、顧客理解の重要性は理解しつつも、以下のようなお悩みを抱えているマーケターも多いのではないでしょうか。

本記事では、顧客理解の基礎知識や分析手法、フレームワークを解説します。記事の最後には、顧客理解における課題や解決方法まで紹介するので、マーケティングの成功に向けてぜひ参考にしてください。

ユーザーのコンバージョンまでの経路を把握できていますか？

ユーザーがどのようなマーケティング施策で自社の商品・サービスに興味をもち、最終的なコンバージョンに至ったのかを把握することは、顧客理解を深めるうえで重要です。

しかし、
「ユーザーの行動経路が分からない」
「複数施策を実施しているが、施策同士のつながりを把握できていない」
「施策同士のつながりが分かっても、うまく改善できない」
とお悩みの方もいるのではないでしょうか？

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1. 顧客理解とは

顧客理解とは、ターゲットである顧客のニーズや行動、周辺環境などの情報を深く理解することです。顧客の属性や課題だけでなく、購買までの行動や考えなども解像度を上げて理解することが重要です。下の表にあるように、顕在ニーズと潜在ニーズはもちろん、さらに深い場所にある顧客インサイトまで把握することが求められます。

顕在ニーズ	顧客本人が自覚しているニーズや考え
潜在ニーズ	顧客本人は自覚していないが、インタビューなどで引き出せるニーズや考え
顧客インサイト	顧客本人も自覚していない深層心理にある本音や思い

顧客インサイトまで理解するには、顧客視点で考える必要があります。顧客が何を求めているか、どのような課題を解決したいかを深く掘り下げて理解したうえで、マーケティング施策や製品・サービスに反映させることが大切です。

2. 顧客理解が重要な3つの理由

マーケティングや商品開発において顧客理解が重要視される、3つの理由を解説します。

2-1. 顧客インサイトを把握できる

モノや情報が溢れる現代において、自社の商品・サービスが選ばれるためには、顧客自身が気づいていないニーズを把握して他社と差別化することが重要です。冒頭の章「顧客理解とは」で解説したように、顧客自身が気づいていないニーズは「顧客インサイト」と呼ばれています。

企業活動や消費行動のデジタルシフトにより、企業は顧客1人1人のあらゆるデータを統合して管理しながら、データから顧客を理解できるようになりました。データを活用して顧客理解を深めていくと、表面的なニーズだけでなく顧客インサイトまで深掘りが可能です。

2-2. 新サービスや商品開発に役立つ

顧客理解を進めて得られた顧客インサイトは、新サービスの展開や商品開発に役立ちます。顧客自身も気づいていない悩みを解決する、新しい価値を持ったサービス・商品を提供することで、顧客から選ばれやすくなります。

カップ麺のような飽和市場で顧客インサイトを発見して、商品開発につなげた例を見てみましょう。一般的にカップ麺は、「手軽でおいしい分、高カロリーで健康に悪いものである」という印象が根強い商品です。しかし、健康志向が高まる現代では、なるべく体に良いものを食べたいというニーズが高まっています。

そこで、「罪悪感なくカップ麺を楽しみたい」という思い（顧客インサイト）に応えるために、味は同じで高タンパク・糖質50%オフのカップ麺を開発。その結果、多数のリピーターがつく人気商品になったといいます。

このように、インサイトを知ると顧客の求める新しい価値を創造することが可能です。

2-3. マーケティング施策の改善に役立つ

顧客理解のために詳細なユーザー分析を行うことで、現在取り組んでいるマーケティング施策の改善にもつなげられます。施策の効果が出ているか検証し、施策を実行する前に立てた仮説が正しかったかを確認することで、改善点があれば施策に反映できるようになります。

例えば、オンライン上のユーザー行動を分析することで、最終的な申し込み・購買の前にユーザーがどの施策に接触したのかが分かるようになります。さらに、成果につながったユーザー属性を分析すると、どういったユーザーをターゲットにすべきかが見えてくるでしょう。こうした分析結果をもとに、成果につながりやすい施策に注力したり、ターゲット層を見直したりと、施策の改善につなげることができるのです。

複数の施策をまたいでいる場合は、それぞれのデータを統合して検証することで正確な判断につながるでしょう。

3. 顧客を理解するための分析手法5選

顧客理解の分析手法を、オンラインとオフラインに分けて紹介します。顧客データは部署ごと、店舗ごと、チャネルごとに分断されているケースがよく見られます。取得した断片的なデータを統合して分析し、顧客理解をさらに深めましょう。

3-1. オンラインの分析手法

オンラインの分析手法として、次の2つを紹介します。

• ユーザー属性分析
• ユーザー行動経路分析

ユーザー属性分析

ユーザー属性分析は、どのような人がサイトを利用しているか把握するために行います。ユーザーの特徴を理解することで、属性ごとに最適な施策を打ち出せるようになります。また、成果につながりやすいユーザー層が明確になれば、マーケティング施策のターゲティングにも活用できます。

ユーザー属性の分析例は、次のとおりです。

ユーザー行動経路分析

ユーザー行動経路分析では、顧客と成約するまでのプロセスを把握します。ユーザーがサービス・商品の購入や契約に至るまでには、様々なマーケティング施策を経由することが一般的です。

従来は、マス広告を見たユーザーが直接問い合わせることで、購入まで進むことが一般的でした。対して現在は、SNSやWeb広告、インターネット検索で欲しい商品を自ら調べてから企業担当者に接触し、購入に至るケースが多く見られます。

上記の図のように、課題認識・情報収集・比較検討といった多くのフェーズがあるため、ユーザーがどこから流入してどこで離脱したかを分析することで、課題がわかり改善につながります。成約につながりやすいユーザー行動が分かれば、注力すべき施策が明らかになり、効率的に成果をあげるための導線を設計しやすくなります。

行動経路だけでなく、前述のユーザー属性と組み合わせて分析することでさらに顧客理解が深まるでしょう。

ユーザーのコンバージョンまでの経路を把握できていますか？

ユーザーがどのようなマーケティング施策で自社の商品・サービスに興味をもち、最終的なコンバージョンに至ったのかを把握することは、顧客理解を深めるうえで重要です。

しかし、
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「施策同士のつながりが分かっても、うまく改善できない」
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3-2. オフラインの分析手法

オフラインの分析手法として、次の3つを紹介します。

• ユーザーヒアリング・アンケート調査の実施
• 自社の営業部門・カスタマーサポートへのヒアリング
• テストマーケティング・先行提供

ユーザーヒアリング・アンケート調査の実施

定性分析にはユーザーヒアリング、定量分析ならアンケート調査を実施すると、顧客理解を深められます。それぞれの概要は、次のとおりです。

ユーザーヒアリング	顧客やターゲットの属性に類似したユーザーに対して、インタビューを行う。自社商品やサービスを使用した感想、抱えている課題などをヒアリングして分析する。
アンケート調査	顧客やターゲットの属性に近いユーザーにアンケートを配布し回答を分析する。回答を選択する形式だけでなく、自由回答を設けると顧客インサイトを把握しやすい。自社で実施するほか、調査会社に依頼して行うことも可能。

自社の営業部門・カスタマーサポートへのヒアリング

顧客と接する機会が多い自社の営業やカスタマーサポートへヒアリングすることで、顧客の課題やニーズを理解しやすくなります。営業部門やカスタマーサポートへのヒアリング例は、次のとおりです。

営業部門	受注または失注につながりやすい顧客の属性 顧客が求めている商品の機能やサービス 顧客が使用している競合商品やサービス
カスタマーサポート	顧客から問い合わせの多い項目 クレーム内容 サービスや商品を使用している顧客の反応

テストマーケティング

新商品・新サービスを一部の顧客に先行提供し、テストマーケティングを行う手法も顧客理解に役立ちます。正式リリース前に実際に使用してもらいフィードバックを得ることで、顧客理解が深まり、製品の改善につなげられます。これにより、新製品で失敗するリスクを大幅に減らすことができるのです。

顧客ニーズが理解できれば、展開方法や広告の訴求文を検討するのにも役立つでしょう。テストマーケティングで得た感想を「お客様の声」として販売告知に利用することもできます。

4. 顧客理解に役立つフレームワーク3選

デジタル社会において企業は様々な種類の顧客データを取り扱うため、フレームワークを使って情報を整理することが重要です。ここでは、顧客理解に役立つ以下3つのフレームワークを紹介します。

• カスタマージャーニーマップ
• STP分析
• 5W1H

4-1. カスタマージャーニーマップ

カスタマージャーニーマップとは、ターゲットとなるユーザーが購入・契約に至るまでの道筋を描いて可視化したもののことです。カスタマージャーニーを可視化して、フェーズごとのユーザーの状態を把握し、どのようなアプローチが必要か検討するために使用します。各フェーズに合わせたアプローチでユーザーの行動変容を促し、ゴールまで導きます。

カスタマージャーニーを作るには、ユーザー像（ペルソナ）を定義して、各フェーズのユーザーの感情・行動、対応施策を考えることが大切です。

4-2. STP分析

STP分析とは、セグメンテーション（Segmentation）、ターゲティング（Targeting）、ポジショニング（Positioning）の3つの要素をもとに、ビジネス環境を理解するフレームワークのことです。STP分析を実施することで自社の商品やサービスにあった顧客層を把握できます。

セグメンテーションには「細分化」という意味があり、市場や顧客ニーズをグループ分けすることを指します。ターゲティングでは、細分化したグループから自社はどの市場を狙うか絞り込みを行います。最後にポジショニングでは、自社の立ち位置を決定します。

4-3. 5W1H

5W1Hとは、ビジネスで情報整理に使えるフレームワークのことです。5W1Hのそれぞれの意味は、次のとおりです。

• When（いつ）
• Where（どこで）
• Who（誰が）
• What（何を）
• Why（なぜ）
• How（どのように）

マーケティングにおいて5W1Hを使うことで、サービスや商品を「なぜ」提供し、「何を」販売するか、それを「誰が」求めているか、「どこで」「いつ」「どのように」販売するか、情報を整理できます。顧客像の解像度を高めるのに役立ちます。

5. 顧客理解を深めるうえでのよくある課題

ここまでは顧客理解を深めるための方法やフレームワークを紹介しました。しかし、顧客の属性や行動などに関するデータを収集してフレームワークを使って分析しても、うまくデータを活用できず施策に反映できないケースが見られます。ここでは、顧客理解を深めるうえでぶつかりがちな課題を解説します。

5-1. オフライン施策だけでは母数が足りない

オフライン施策だけでは、母数が不足してしまう点が懸念されます。ユーザーインタビューを実施し、顧客とタッチポイントを増やすことで具体的な情報を引き出せますが、母数が限定されます。母数を増やすために、数十件、数百件ものインタビューを実施すると、リソースとコストの負担が大きくなってしまうでしょう。さらに、オフラインの収集データを他データと突合させたい場合などは別途システムへ入力しなければならず、手間がかかってしまう点も課題です。

そのため、オンライン施策と併行して顧客理解に取り組むことをおすすめします。

5-2. オンラインのデータを統合管理できていない

SFAやMA・CRMなど、複数のマーケティングツールを導入している場合、オンラインのデータを統合管理できない状況が起こりやすいです。なぜなら、ツールごとに顧客データが点在し、データのサイロ化が起こってしまうためです。

また、複数のオンライン施策を実施している場合、施策同士のつながりが分からないといった課題にぶつかりがちです。ユーザーがどの施策にどのタイミングで接触したかを把握できなければ、どの施策を改善すれば成果最大化につながりやすいのかがわかりません。様々なデータを集約して効果的に計測・管理する環境がない場合、せっかくデータを集めても活用しきれなくなるでしょう。

複数施策のデータを一元管理できる、データマネジメント環境を整えることが大切です。

5-3. 顧客体験や顧客との接点を可視化できていない

顧客との接点が複雑化・多様化するデジタル社会では、顧客体験や顧客との接点を可視化しづらくなっています。正確に情報を把握できなければ、分析結果を施策に落とし込むことができません。

例えば、コンバージョンの直前にクリックされた施策（ラストクリック）だけで成果を評価していては、コンバージョンに至るまでに接触した施策の成果（間接効果）を把握できず、正確な投資判断が難しくなります。

また、オフライン施策とオンライン施策のデータを統合しなければ、ユーザー行動全体を可視化することは困難です。ツールを活用するなどしてオフラインとオンラインのデータを統合し、初回接触から間接効果、成約までの一連のユーザー行動を可視化することが重要です。

6. アドエビスならユーザー行動分析が1クリックで完結！

顧客の解像度を上げると、インサイトを得られて施策改善につなげられるなど様々なメリットがあります。顧客理解を深めるには、施策をまたいだ分析やオンラインとオフラインのデータ統合が重要です。しかし、データの統合管理が難しく活用しきれない場合、ユーザーのコンバージョン経路まで詳しく分析できなくなり、根本的な施策改善にはつながらないでしょう。

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