データ分析は、マーケッター視点で:第3回 顧客分析のポイント①

今回からは、実際の分析内容について考察していきます。 データ分析の中で最も重要と思われる「顧客分析」の3つのポイントの1つ目を考察します。
※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。

データ分析は、マーケッター視点で:第3回 顧客分析のポイント①

(1)属性からインサイトへ

 顧客データというと、どんな内容を思い浮かべますか?
「性別」「年齢」「住所」・・といった属性情報が一般的かと思います。
これはこれで重要なのですが、前回もお伝えしたように、今の顧客の消費行動は、「個々の価値観による」(マーケティング3.0)、更には「自己実現の欲求による」(マーケティング4.0)と言われており、属性以上にその顧客のインサイトが重要になってきます。

では、そのインサイトはどうやって測るのか?一般的には、モニターを活用した定量調査・定性調査があります。
定量調査では傾向を把握する上で重要ですが、漠然とした設計ではヒントは見いだせません。
重要なのは、調査設計をする段階で、「何に対する」「どんな価値観を」探りたいか?という狙いがハッキリしていることです。

しかし、定量調査で分かるのは、インサイトのクラスタ分類が出来るところまででしょう。
おそらく各クラスタの“本当のホンネ“は見えづらく、次に各クラスタからターゲットとなるクラスタを選択した定性調査(少数のモニターを対象したインタビュー)が有効になってきます。
そして、クラスタを選択する判断基準には、そのブランドが「どんな価値観を提供したいと思っているか?」というブランド側の戦略(仮説でも可)があって選択する事が可能になります。

そして、調査と戦略がシームレスに連動しインサイトが見えてくると、その次の施策の方向性も見出しやすくなります。
しかし実際には「調査」「戦略」「施策」を担当する部門が別々で、企業としてシームレスな繋がりを欠いているケースもよく見受けられます。これは非常に勿体無いなと感じてしまいますね。

次回(第4回)は、「顧客分析のポイント:データの多様化」について触れてみようと思います。

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 第5回 顧客分析のポイント③ - 商品ファンから企業ファンへ

 第6回 コミュニケーション設計① - コミュニケーションの全体設計

 第7回 コミュニケーション設計② - コミュニケーション分析

 第8回 コミュニケーション設計③ - マーケッターとサイエンティストの連携

 第9回 施策効果① - MMM(マーケティング・ミックス・モデル)

 第10回 施策効果② - 施策の効果測定

 第11回 施策効果③ - 予算最適配分のシミュレーション

 第12回 ブランド評価と目指すべき分析の方向性①

 第13回 ブランド評価と目指すべき分析の方向性②

 

【筆者紹介】

山崎 浩人

広告会社でマス広告、コールセンターでCRMを手がけ、携帯事業者でキャリアレップCEO、電通・CCI出資のクロスメディア事業CEOを勤めた。

その後、外資広告社で企業のブランド戦略やグローバル戦略を支援。現在も戦略系コンサルを担う。

 

・2012年 日本広告主協会Web広告研究会「Web人 of the year」受賞
・講演例:「反グローバリズム時代の企業成長とブランド理念」
 https://www.is-assoc.co.jp/seminar20160120/

 

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