貴社では顧客データを収集・活用できていますか？そもそも顧客データの必要性や収集方法がわからないという方も多いのではないでしょうか。顧客データは活用次第で企業の業績を左右する貴重な資産です。顧客を知り、より良い施策を実行するためにもできるだけ多くの顧客データを収集し、日々の営業活動に活かしたいものです。

そこで本記事では、顧客データの収集方法・活用方法、データ統合の必要性や分析について解説いたします。

顧客データは２つのタイプに分類できる

ひとえに顧客データと言ってもそのカテゴリーの幅は広く、顧客の氏名や勤務先、役職や年齢などの個人情報はもちろん、契約内容や商品の購入履歴、お問い合わせ内容なども顧客データの内に含まれます。

これら顧客データのうち、マーケティングの側面で考えると「顧客定量データ」と「顧客定性データ」のふたつのタイプに分類されます。どちらも顧客データとして欠かせないので、まずはこの2タイプのデータの違いについて詳しく見ていきましょう。

顧客定量データ

「顧客定量データ」は、数値として表せるデータを指します。いわゆる顧客の氏名・性別・年齢・住所などの属性情報が定量データと呼ばれます。たとえば、「住所情報」を蓄積していくことで、都道府県別の売上比率などの統計的な分析が可能になります。

一方で、定量データは顧客の行動パターン・傾向の把握には役立ちますが、顧客個々への深い分析には使いづらいというデメリットがあります。

顧客定性データ

「顧客定性データ」は、主に自然言語で表された顧客データを指します。解りやすい例でいえば、「お問い合わせ内容」「商談の内容」「SNSの口コミ」「クレーム内容」などが定性データにあたります。

定性データは、定量データに比べて数値化することが困難であるため、統計的な分析には使いにくい一方で、顧客単位で細かくデータを分析することにより顧客のプロダクト・サービスに対する評価や改善点などを可視化でき、より深い洞察が可能となります。

顧客データの収集・統合・分析が重要な理由

顧客データの収集・統合・分析が重要となる理由は、端的に言えば「その有無がビジネスの成否に大きく影響する」からです。あらゆる角度から顧客データを収集し、集めたデータを統合して分析することによって、自社が置かれている状況や今後の目標を指針として明らかにできます。

具体的には、以下のような理由が挙げられます。

• 失注した原因を分析することで、改善点を把握できる
• 顧客一人ひとりに合う最適な情報提供を通して関係性を強化できる
• 経験や勘ではなくデータに基づく的確な経営判断ができるようになる

失注した原因を分析することで、改善点を把握できる

「キーマンに充分なアプローチができず商談が途中でキャンセルになった」「顧客の反応は良かったが他社製品で決定してしまった」といったように、日々の営業活動の中で失敗や失注はしばしば起こるものです。しかし、いずれの失敗にも必ず存在する原因そのものを改善しない限り、また同じ失敗を繰り返す恐れがあります。顧客とのコミュニケーションをデータとして細かく記録し、失敗した事例を原因分析することで、改善につながる糸口をさぐることができます。

そして、得られた分析を基に営業プロセスを見直し、さらに離脱した顧客に対して、再アプローチを仕掛けて呼び戻しを行うことで「次につながる活動」を実現できます。
過去のブログでSalesforceを活用した失注商談の掘り起し方法についてご紹介していますので詳しく知りたい方はご覧ください。

顧客一人ひとりに合う最適な情報提供を通して関係性を強化できる

顧客データは、売上の最大化や顧客の囲い込みを図る上でも重要です。特に、ビジネスにおいて顧客へのアプローチのタイミングや顧客属性に合わせた情報の提供は非常に重要になります。

例えば、顧客属性のひとつ「業種」データを活用し、製造業の顧客向けに製造業が直面する生産性向上のノウハウを定期的にメルマガで配信したり、課題解決に向けたお役立ち資料を提供するなどのコミュニケーションを通して、日頃から顧客との顧客と関係性を維持できれば、離脱を最低限に抑えることができ、太く長く取引を継続してもらえます。顧客がどんな課題解決に向けてどのように取り組んでいるかといった定性データがあれば、より適切なタイミングで営業担当者がフォローを入れることも可能になります。

経験や勘ではなくデータに基づく的確な経営判断ができるようになる

顧客データを持つことで、個々の案件から正確な売上予測をはじき出すことができ、経営判断を加速させることが可能になります。

経営層が的確で迅速な意思決定を行うためには、常に営業現場の最新情報を把握することが重要であり、そうした環境を整えることで案件や購買履歴の分析や今後の商品開発・生産計画・人員採用計画など、戦略全般にデータを役立ることができるのです。

顧客データの収集方法

顧客データを収集する方法「名刺から顧客データを集める」「調査会社から企業情報を購入する」「Webサイトから顧客データを集める」の3点についてみていきましょう。

名刺から顧客データを集める

展示会・イベント・セミナー・飛び込み営業など、対面によって名刺を交換する機会は多いことでしょう。交換した名刺情報を顧客管理ツールに登録し、付随して会話した内容などの定性データを記録するだけで、貴重な顧客データが手に入ります。

また、同じ企業や個人と重複して名刺交換したとしても、交換したタイミングによって役職や肩書など、名刺情報が更新されている可能性があります。こまめに顧客管理ツールに登録しておくことで、顧客情報の新鮮さを保つことができます。

調査会社から企業情報を購入する

これから新規開拓したい業種、もともとコネクションが薄い企業などについては事前に情報を手にいれておき、初回から最適なアプローチを仕掛ける必要があります。こういった事前に何も情報を得られていない場合には、「帝国データバンク」のような調査会社から企業情報を購入する方法が考えられます。

企業の属性情報などの定量的なデータは調査会社から入手できる一方で、定性データの入手はなかなか難しいと言えます。

Webサイトから顧客データを集める

Webサイトから顧客データを収集する方法としては、資料請求やお問い合わせフォームなどがイメージしやすいでしょう。マーケティングオートメーションなどの一部ツールでは、過去にフォームを通過した顧客が資料ダウンロードや動画視聴など別のフォームを訪れた場合に自動的に追加項目を取得する設定が可能なものもあります。また、より大量で広い範囲の顧客属性データ、アクセスログレベルのデータの収集・蓄積・統合であれば、DWH（データウェアハウス）などが必要となります。

Webサイトのデータを収集する際、闇雲にデータを収集して蓄積したのみで有効活用されないケースも数多くあるので、収集したデータを何に活用するかを先に決めておく必要があると言えます。

顧客データの活用方法

最後に、収集した顧客データを活用する方法について解説します。顧客データは、主に「顧客データの分析と戦略立案」「インターネット広告への出稿」「メールマーケティング」などのマーケティングの活動に活かされます。

データの分析と戦略立案

顧客データを分析することで、戦略的な営業戦略を描くことができます。たとえば、自社にとっての優良な顧客を分析によって洗い出すことができれば、その顧客をターゲットとし、新商品やサービスを訴求したり、ロイヤルティーに応じた優待サービスを提供できます。

いまだ契約や購買に至っていない顧客に対しては、顧客データを生かして原因を追究し、契約や購買に至るための改善策を考えることができます。ビジネスを発展させていく上で、成果の原因を探ることは必要不可欠です。収集した顧客データに、分析を加えることで自社の戦略を明らかにできます。

インターネット広告への出稿

闇雲にインターネット広告を出すのではなく、顧客データを緻密に分析した結果を基に、最適な広告を出すことができるようになります。インターネット広告であれば、ユーザーの興味・関心や属性に合わせた広告配信が可能なため、顧客分析を行うことでより最適な広告を配信できます。

結果として、広告予算の削減につながり、インバウンドの増加も期待できます。

メールマーケティング

CRMに蓄積した顧客データを活用することで、企業はダイレクトメールの一斉送信ができます。顧客の状況や属性に合わせて、ダイレクトメールの内容を変更することも可能です。顧客ごとに最適化された情報を発信することで、興味を持ってもらえる確率が上がります。

メールマーケティングにおいては、「メールを配信しながら顧客データを収集する」という考え方が重要です。送信したメールの開封率やクリック率などの配信結果自体が興味の有無を量る貴重なデータとなるためです。

まとめ

本記事では、顧客データの収集方法・活用方法、データ統合の必要性や分析について解説いたしました。ビッグデータやAIなどテクノロジーの進化により、過去に比べて顧客データの重要性は日に日に増しています。

また近年は、イノベーションによって収集した顧客の名刺を簡単にデータ化して管理できるような名刺管理ツールも進化しています。ぜひ、この機会に本記事を参考に顧客データの収集・活用に取り組んでみてはいかがでしょうか。