顧客セグメント分析・改善提案サービス
顧客セグメントごとの課題の可視化と、各層にあった施策の立案・効果検証・改善が可能
クライアント企業様のビジネスに合わせ、売上、購入頻度、新規顧客か既存顧客かといった重要な項目を定義し、お客様をセグメント分けします。
このセグメント分けにより、「売上減少」や「顧客数減少」といった大きな課題を、例えば「年間4回以上購入し、サービス利用期間が2～3年のリピートユーザーの売上が20%低下している」といった具体的なセグメントごとの課題として可視化します。
その上で、現状の課題をセグメントごとに整理・優先順位付けし、最適な改善施策を提案・実装。
顧客セグメントダッシュボードを活用し、施策の効果検証と改善提案までを一貫してご支援いたします。
顧客セグメント分析が重要な理由
顧客セグメント分析は、現代のビジネス環境において、企業が競争力を維持し、社会に提供する価値を最大化するために欠かせないプロセスです。
顧客のニーズや価値観がますます多様化する中で、経験や勘に頼るだけでは効果的な戦略を構築することが難しくなっています。データに基づいた顧客セグメント分析を行うことで、企業は顧客を細分化し、それぞれのセグメントの異なるニーズや行動パターンを正確に把握し、最適なアプローチをとることが可能となります。
さらに、セグメントごとのパフォーマンスを継続的にモニタリングすることで、施策の適切な評価と改善が可能になり、迅速かつ柔軟に市場環境の変化に対応できます。
結果として、企業は短期的な成果だけでなく、長期的な成長を支える強固な基盤を構築し、持続可能な競争優位を確立することができると考えています。
顧客セグメント分析・改善提案サービスで得られる成果、アウトプット
クライアント企業様に合わせた分析要件定義、顧客セグメント分析、データを活用した施策の立案、効果検証・改善まで一気通貫で伴走することで、長期的な成長を支えます。
- データの収集・整形・統合・可視化までの自動化
- 顧客セグメントダッシュボード構築
- 各セグメントごとに細分化した現状の課題と優先順位策定
- 各セグメントごとのペルソナ分析
- 各セグメントごとの最適なマーケティング戦略立案
- マーケティング施策のPDCAサイクルの基盤構築
プロジェクト進行の流れ
ステップ1.事業課題や事業戦略のヒアリング
プロジェクトの最初の段階として、クライアント企業様のビジネスモデル・市場環境・直面している課題を詳細に理解するため、ヒアリングを行います。
また、プロジェクトの目的と目標を明確に設定していきます。
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- イメージ：企業情報のヒアリングシート
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- イメージ：サービス・商材のヒアリングシート
ステップ2.顧客セグメント分析の要件定義
ヒアリングの結果をもとに、顧客セグメント分析の要件を定義します。
ディメンション、指標、フィルタ条件、データソース、データ統合条件など、CRUD表やERD図を活用しながら要件定義。
データの入口（データ収集）から出口（データ活用方法）までの全体像を整理し、マイルストーンを設計します。
ステップ3.データの収集基盤構築
分析要件定義に沿って、顧客セグメント分析が作成できるよう、まずはデータ収集基盤を構築します。
データ収集基盤構築のステップ
- データソースの洗い出し
- 顧客セグメント分析にはGoogle Analyticsのデータや注文履歴データ、CRMデータなど、様々なデータを活用します。まずはデータソースを洗い出し、データ保存の形式を確定します。
- データ精度の向上
- Google Tag Manager(GTM)やGoogle Analyticsなどを活用し、計測したいデータを正しく収集できる環境を構築します。
- データレイクの構築
- 正しく収集した、各種ソースのデータを集約するデータレイクを構築。データソースと一対一の関係にすることで、その後のデータウェアハウス構築、データマート構築を進行しやすい基盤を作ります。
ステップ4.データマート構築（必要に応じてデータ基盤も整備）
データ収集基盤を構築した後は、顧客セグメント分析のダッシュボード構築に適した形でデータのクレンジング、データマートの構築を行います。
データマート構築のステップ
- データクレンジング
- 欠損埋め、重複削除、名寄せなど、データを分析・可視化しやすい形に整形します。
- データ統合
- 主キー（Primary Key）を使用して、複数のデータソースを一意に識別できる情報を基に結合し、データを統合します。
- データマート構築
- 顧客セグメント分析に掲載するグラフや表に合わせて、加工・統合したデータマートを構築します。
ステップ5. 分析作業
以下のフローで分析作業を進め、特定の顧客群の行動パターン・好み・ニーズを明らかにしていきます。
- データ構造の把握
- 使用するデータの構造を理解します。データの種類、収集方法、利用可能なデータフィールドの確認などを行います。
- 利用傾向の把握
- 顧客データを分析して、利用傾向や行動パターンを把握します。顧客の行動をより深く理解し、セグメントごとの特性を明らかにすることが可能になります。
- 相関分析
- ユーザーの行動の特徴量（利用回数、頻度など）と目的変数（LTVなど）の相関分析を行い、行動の関係性を分析をします。
- 指標の重要度の分析
- 各指標での重要度を分析し、マーケティングに最も影響を与える要因を特定します。
- 基準設定と顧客セグメント算出
- セグメントに使用する特徴量および分類基準を定め、さらにマーケティング戦略とも照らし合わせながら、最終的な顧客セグメントを算出します。
ステップ6.分析結果をもとに施策立案
分析結果をもとにマーケティング戦略と施策をご提案します。
- マーケティング戦略
- セグメント構成比率から、施策ごとにどのようなユーザーが獲得されているのかを分析し、ロイヤル顧客を獲得できる媒体に予算を割り振るご提案をします。
- ターゲットのペルソナを設定し直し、狙ったペルソナを獲得できる広告媒体の選定を行った上で、新規広告における予算・ターゲティングに対する訴求などのプランニング・施策をご提案します。
- 施策
- ロイヤル顧客獲得のための広告・MA・サイトの改善施策をご提案します。
ご提案の際には、収益向上を目的とし、収益インパクトの大きい施策を提案・展開いたします。また、収益やサービスの品質向上だけでなく、お客様の業務の生産性の向上もサポートいたします。
ステップ7.施策実行および効果検証
施策の実行においては、新規の施策だけでなく、既存施策の広告やサイト、MA運用等に関してもデータをもとに優先順位付けをして具体的な改善を進めていきます。
そしてセグメント構成比率の分析をもとに2週間～1カ月程度ごとに施策の効果検証と改善を回していきます。