「顧客理解」のための手法

顧客理解を深める方法とは？成果に直結する分析フレームワークと実践手順

現在売上が伸び悩んでいる、顧客がすぐに離れてしまうと悩んでいる方もいるでしょう。企業視点ばかりで商品やサービスを提供し続けると消費者のニーズからずれてしまい、思うように売上が伸びないリスクがあります。そこで、ここでは顧客理解の重要性と手法をご紹介します。顧客視点を取り入れられていないと悩む企業は、この機会に顧客理解を深め、マーケティング戦略に生かしてみてはいかがでしょうか。
目次

顧客理解とは、売上アップや顧客の囲い込みをするために顧客を理解しようとする取り組みのこと。企業視点だけで顧客を増やそうと試みても、商品やサービスが顧客に求められていなければ、リピーターになってもらうのは難しいですよね。自社の強みを生かした商品やサービスを提供するのはもちろん、顧客のニーズに沿った価値を生みだす必要があります。顧客に対する理解を深め、顧客が真に求めるバリューと企業が提供できるバリューがぴったりと一致するようなマーケティング戦略を立てることが大切です。

たとえば、大手ECサイトでは顧客理解を深めることで「すぐに届く」「何でも購入できる」というバリューを持たせています。顧客からもサイトの価値がひと目で分かるように工夫されていますので、すぐにでも商品を手元に欲しい消費者が集まりやすいです。また、何でもそろっていることで目当てのものがどこで売っているか分からない、と悩んでいる消費者まで丸ごと獲得するのに成功しています。顧客理解を深めておくと、消費者にとってちょうどいいサービス、需要があるサービスを展開しやすいといえるでしょう。

顧客視点は、競合他社に打ち勝つためには必要不可欠な考え方です。かつて、日本の高度成長期では大量生産に着手したばかりで、差別化を図る、あるいは良い品質にするだけで商品やサービスは飛ぶように売れました。ところが、各社が売るためにしのぎを削った結果、現代では顧客ニーズを理解しないと売れる商品やサービスの開発はできないともいわれています。

実際に、Webサイト上での顧客の動きをチェックするログ分析を行ったり、ターゲットを定めるのにペルソナを設ける企業が増えています。ログ分析やペルソナ設定を行えば、今まで逃していた客層まで獲得できるチャンスを得られるでしょう。潜在層から明確層までステップアップさせるときの変化を表すカスタマージャーニーマップも顧客のニーズをくみ取る方法として広く活用されています。

このように、顧客視点をマーケティングに取り入れなければ、激しい市場競争が繰り広げられる中で自社が勝つのは難しいでしょう。世界的に有名なアメリカの経営学者であるF・コトラー氏も、自著を通して顧客視点のマーケティングが大切であることを説いており、「製品やサービスによって、顧客がなりたい自分、あるべき姿を発見できるようなマーケティングをするべき」と提唱しています。顧客視点を取り入れると、企業やブランドのファンを獲得することにつながります。顧客をファンへ昇華できると、企業側から働きかけなくても周りへ商品を薦めてくれたり、SNSで広めてくれるようになるでしょう。

顧客視点がマーケティング戦略で重宝されるワケは、顧客のニーズから生まれたサービスは自然とターゲットを絞り込めるところにあります。仮に、顧客のニーズから「すぐ買える」という価値をサービスにつけた場合、おのずと買い物に行く時間が取れない忙しい人が集まるようになるでしょう。また、「何でも購入できる」という付加価値をつけたときは、自然と1カ所で買い物を済ませたいと考える人たちが使ってくれるようになるはずです。顧客セグメントがしやすくなりますので、顧客視点で考えることを日頃から意識してみましょう。

モノや情報が溢れる現代において、企業が生き残るためには顧客理解が欠かせません。かつてのように「良いものを作れば売れる」時代は終わりを告げました。顧客は自身のニーズにぴったり合う商品だけを厳選しており、企業側が顧客の解像度を高めない限り、検討の土俵にすら上がれないのが現実です。ここでは、顧客理解を深めることで得られる具体的なビジネスメリットを3つの視点で解説します。

顧客理解が深まると、競合他社との差別化ポイントが明確になります。顧客は機能そのものではなく、その機能によって得られる「体験」や「解決策」にお金を払います。顧客が抱える切実な課題や、言葉にできていない不満を正確に把握することで、他社にはない独自の価値提案が可能になります。

顧客理解の度合い提案内容の違い顧客の反応
理解が浅い状態高機能・高品質・安さをアピール「他社と比較します」
理解が深い状態顧客の悩み解消と理想の未来を提示「これが欲しかった」

上記の表のように、顧客の文脈を理解しているかどうかで、提案の刺さり方は劇的に変わります。選ばれる必然性を作るには、顧客自身も気づいていないインサイト（洞察）へのアプローチが必要です。

誰に何を伝えるべきかが明確になれば、無駄な広告宣伝費や販促コストを大幅に削減できます。ターゲットではない層に広く浅く情報を届けるよりも、自社の商品を必要としている層にピンポイントで訴求する方が、獲得効率は圧倒的に高くなります。

顧客の行動パターンや情報収集の癖を理解していれば、適切なタイミングとチャネルでメッセージを届けることが可能です。結果として、CPA（顧客獲得単価）を下げながら、成約率の高い見込み客を集めることができるようになります。

顧客理解は、新規獲得だけでなく既存顧客との関係維持においても強力な武器となります。購入後の顧客がどのような体験をし、どこでつまずき、何を求めているかを先回りしてサポートすることで、顧客満足度は向上します。

満足度の高い顧客はリピーターになりやすく、さらには周囲への推奨（口コミ）も行ってくれます。LTV（顧客生涯価値）の向上は、企業の安定的かつ長期的な収益基盤を作る上で最も重要な要素です。顧客を知り続けることは、経営の安定化そのものと言えるでしょう。

顧客を知るための方法は、大きく「定量調査」と「定性調査」の2つに分類されます。どちらか一方だけでは不十分であり、両者を組み合わせることで初めて立体的な顧客像が浮かび上がります。ここでは、それぞれの手法の特徴と使い分けについて解説します。

定量調査とは、数値として集計・分析できるデータを集める方法です。市場の規模感やトレンド、顧客の属性分布などを客観的に把握するのに適しています。全体像を俯瞰し、仮説の裏付けを取るために不可欠なステップです。

購買データを分析すると、普段アンケートに回答しない客層の声まで拾い上げられます。コンビニエンスストアなどのチェーン店では、POSデータを調べて売れ筋・トレンド・ついで買いといった仕入れやレイアウトに活用できる情報を手に入れています。

手法特徴活用シーン
Webアンケート短期間で多数の回答を収集可能認知度調査、満足度測定
アクセス解析Webサイト上の行動ログを分析離脱箇所の特定、人気ページの把握
購買データ分析POSやCRMデータの集計売れ筋商品、併売傾向の確認

定量調査は「What（何が起きているか）」を知るのには優れていますが、「Why（なぜそうなったか）」という背景までは見えにくい側面があります。あくまで現状を数値で把握するための地図として活用するのが賢明です。

定性調査は、数値化できない言葉、感情、行動の背景を探る方法です。顧客の行動原理や深層心理（インサイト）に迫るためには、この定性的なアプローチが鍵を握ります。「N=1（特定のたった一人の顧客）」を徹底的に理解することで、多くの人に共通する本質的なニーズが見えてきます。

手法特徴活用シーン
デプスインタビュー1対1で深く話を聞く購入動機や潜在ニーズの深掘り
行動観察実際の利用シーンを観察する無意識の行動や使いにくさの発見
ソーシャルリスニングSNS上の生の声を収集本音の口コミ、不満の抽出

定性調査では、顧客が発する「言葉」そのものよりも、その言葉が出てきた「文脈」や「表情」に注目します。なぜその行動をとったのかという理由を突き詰めることで、商品開発やメッセージ作成のヒントが得られます。

関連記事：購買データから何が分かる？～レシートをマーケティングする～
関連記事：POSデータとは？効果的な分析と活用方法で売上アップを目指す

顧客理解の4つの分析方法

顧客のリアルな声を商品やサービスに反映するには、顧客データの分析が欠かせません。ここでは、どのような分析方法があるのか、メジャーな方法を4つご紹介していきます。

RFM分析は顧客をグループごとに分けて、熱量の高いファン層を見つけるための方法です。最新購入日（Recency）・購買頻度（Frequency）・購入金額（Monetary）の3つに分けることで、優良顧客をチェックできます。3つの条件を満たす、購入日が浅くてかつ購入の金額や頻度が高い消費者ほど、優良な顧客であるといえます。分析によって、優良顧客、もう少しで優良顧客になるランクアップが期待できる顧客、離れるのを防ぎたい顧客がハッキリするでしょう。顧客の熱量に合わせてマーケティング施策が打てますので、競合他社に流れるのを防げるほか、売上アップが期待できます。

RFM分析を使いこなすと、来店が少し遠のいている顧客に対してアプローチをかけられます。キャンペーン施策を打って呼び込んだり、アンケートのお願いをして離れてしまったきっかけを探ることが大切です。離れそうな顧客から優良顧客までを対象にアプローチできますので、すでに離れた戻ってくる見込みの薄い顧客に対してかけているコストを削減できるでしょう。

関連記事：RFM分析とは＿概要からやり方などをわかりやすく解説

セグメンテーション分析は、顧客の属性や特徴を似たもの同士で分けて調べる方法です。よく用いられるのが「地理的変数」のセグメントで、消費データを地域や気候で分けることで、売れるときの条件を導き出します。たとえば、寒い地域や季節より暑い地域や季節の方がスポーツドリンク・香辛料・日焼け止めはよく売れますよね。地域や気候に合ったものを用意しておくと、販売チャンスを逃さずに済むでしょう。他にも、消費者の年齢・性別・家族構成・職業といった人口動態変数によるセグメント化もよく行われます。ビジネスパーソンに売れるのか、若者に売れるのかによっても、マーケティング戦略は大きく変わります。分析によって、消費者へのアプローチ方法が決めやすくなるでしょう。

セグメンテーション分析によって、成功した企業はたくさんあります。たとえば、オフィス街・ビジネスパーソン・非対面での購入をセグメントした企業は市場を拡大するのに成功しました。自動販売のお菓子をオフィスに設けて、コンビニエンスストアまで出向くのが面倒だと感じる層を獲得し、売上をアップさせたのです。こちらの企業のように、セグメントによって新しい価値を見いだせるケースがあるため、属性や特徴に分けてデータを調べるというのも大切な取り組みだといえます。

デシル分析は、顧客の購買金額が高い順にソートして1～10デシルの10段階にランクづけし、購入比率・売上構成比率を調べる方法です。各グループの購入金額を出して、全体の何パーセントに当たるのかを求めます。優良顧客であるデシル1～3までが売上の80％を占めているなど、売上に貢献している人数を調べることができます。長いスパンのデータを用いると、ここ最近はまったく購入していない消費者の金額まで反映されてしまうため、期間を絞ってソートするのがおすすめです。

デシル分析は優良顧客をハッキリとさせて、売上につながる層へ積極的にアプローチするのに役立ちます。というのも、マーケティング戦略では2割いる優良顧客が、売上の8割を占めていると考えられているからです。企業の成長を下支えしている優良顧客をメインに力を入れられるため、より効率的に売上アップを目指していけます。

関連記事：デシル分析でできる顧客分析とは＿基礎から効果測定方法まで簡単にご紹介

コホート分析は、共通の属性を持っている顧客をグループ化し、長期スパンの移り変わりを調べる方法です。サブスクリプションビジネスやECサイトなどで、消費者のリピート率をチェックするのに使われています。消費者を獲得した日と減少した日のデータから、消費者が離れるタイミングを確かめらます。たとえば、獲得してから1週間後に離れてしまう人が多いのなら、5日目などにキャンペーンを打つことでそれを防げるようになるでしょう。解約率を下げるために、時間の経過による顧客心理の移り変わりをチェックしておく必要があります。

集めた情報は、整理・構造化して初めて意味を持ちます。ここでは、マーケティングの現場で頻繁に使われる、顧客理解を深めるための代表的な3つのフレームワークを紹介します。これらを活用することで、チーム全体で共通の顧客認識を持つことができます。

ペルソナとは、自社の典型的な顧客像を架空の人物として具体的に設定したものです。年齢や性別といったデモグラフィック情報だけでなく、価値観、ライフスタイル、抱えている課題などのサイコグラフィック情報まで詳細に定義します。

ペルソナを作成する際は、実在する顧客へのインタビューやデータに基づき、リアリティを持たせることが重要です。「30代女性」といった大雑把なターゲット設定ではなく、「都内在住、共働き、時短家電に興味があるが価格で迷っている佐藤さん」のように解像度を高めます。これにより、関係者間での「顧客イメージのズレ」を防ぎ、意思決定のスピードを速めることができます。

共感マップ（エンパシーマップ）は、ペルソナの視点に立ち、その人が置かれている状況や感情を整理するためのフレームワークです。以下の6つの要素に分類して書き出すことで、顧客の頭の中を可視化します。

要素問いかけの例
見ているもの日常で何を目にしているか？競合の商品は？
聞いているもの友人や同僚から何を聞いているか？SNSの評判は？
考えていること本当は何を望んでいるか？何を心配しているか？
語っていること周囲に何を話しているか？建前と本音は？
痛み（Pains）ストレス、不安、障害となっていることは何か？
得られるもの（Gains）成功、夢、達成したい目標は何か？

このマップを埋める作業を通じて、企業視点では気づけなかった顧客の「痛み」や「喜び」に共感（エンパシー）できるようになります。この共感こそが、心を動かすマーケティングの源泉となります。

カスタマージャーニーマップは、顧客が商品を知り、検討し、購入し、利用するまでの一連のプロセスを時系列で可視化したものです。各フェーズにおける顧客の「行動」「思考」「感情」「タッチポイント（接点）」を整理します。

顧客の体験を「点」ではなく「線」で捉えることで、どのタイミングでどのような情報提供やサポートが必要かが、明確になります。例えば、「比較検討段階では詳細なスペック表が必要だが、購入直後には使い方の動画が必要」といった具体的な施策のアイデアが湧きやすくなります。ボトルネックとなっている箇所を特定し、顧客体験（CX）を改善するために不可欠なツールです。

顧客理解に取り組んでいるつもりでも、知らず知らずのうちに間違った方向に進んでしまうことがあります。ここでは、多くの企業が陥りがちな落とし穴と、それを回避するための心構えについて解説します。

最大の敵は、売り手側の「顧客はこう考えているはずだ」という思い込みです。長年業界にいる担当者ほど、過去の経験や常識に囚われやすく、顧客の変化に気づけないことがあります。これを確証バイアスと呼びます。

自分たちに都合の良い解釈をしていないか、常に疑う姿勢が必要です。社内の会議室で議論するよりも、たった一人の実際の顧客に話を聞く方が、はるかに真実に近い答えを持っています。「私たちは顧客のことを何も知らない」という謙虚な前提（ソクラテスの無知の知）に立つことが、深い理解へのスタートラインです。

デジタル化が進み、多くのデータが手に入るようになりましたが、データはあくまで「結果」に過ぎません。「Webサイトの離脱率が高い」というデータは事実ですが、その理由が「価格が高いから」なのか「説明がわかりにくいから」なのか、あるいは「競合と比較するために一時離脱しただけ」なのかは、数字だけでは判断できません。

データを盲信し、数字の裏にある顧客の文脈（コンテキスト）を無視すると、的外れな改善策を打つことになります。定量データで「どこに問題があるか」を見つけ、定性データで「なぜ問題が起きているか」を探るという、両利きの視点を忘れないようにしましょう。

概念やフレームワークを理解したところで、実際に明日からどう動き出せばよいのか、具体的なステップを整理します。顧客理解は一度やって終わりではなく、循環させ続けるプロセスです。

まず、何のために顧客を知りたいのか、目的を明確にします。「新商品のコンセプトを固めるため」「リピート率を改善するため」など、ゴールによって集めるべき情報は異なります。

次に、現時点での仮説を立てます。「顧客は◯◯に困っているのではないか」「競合の△△と比較しているのではないか」といった仮説があることで、調査の質問項目が具体的になります。何も仮説がない状態で「何か意見をください」と聞いても、ぼんやりした回答しか得られません。

目的に合わせて最適な調査手法を選びます。大まかな傾向を知りたいならWebアンケート、深掘りしたいならインタビューを選定します。リソースが限られている場合は、既存の営業日報やカスタマーサポートへの問い合わせ履歴を読み込むだけでも、宝の山のような発見があります。

フェーズおすすめのアクション
初期段階既存データの分析、SNSでのキーワード検索
仮説検証デプスインタビュー（5名程度でも有効）
量的な裏付けターゲット層へのWebアンケート

重要なのは、完璧な調査を目指さないことです。小さく始めて、事実を集めることに注力してください。

集めた情報をフレームワーク（ペルソナ、共感マップなど）に落とし込み、チームで共有します。ここで重要なのは「で、どうする？」というアクションまで議論することです。

「顧客は価格よりもサポートの手厚さを重視している」という分析結果が出たならば、「Webサイトの価格訴求を弱め、サポート体制の安心感をトップに持ってくる」「購入後のフォローメールを充実させる」といった具体的な施策に変換します。実行した結果をまた検証し、顧客理解をさらに深めていくサイクル（PDCA）を回し続けましょう。

ここまでお読みいただき、「直接POSデータは入手できないから...」と思っておられる方にご活用いただきたいのが「IDレシートBIツール」です。

当社では、一般消費者が日々買い物する際に記録される、「レシートデータ」を収集しています。家計簿データを活用していますので、日常の自然でリアルな買い物状況が分かります。また、全国各地のコンビニエンスストア・スーパー・ドラッグストアに限らず、飲食店や百貨店や各種専門店とあらゆる業態のデータが存在します。

「IDレシートBIツール」は日々最新のレシートデータを集めて、3億枚ものレシートをご自身で分析できるサービスです。消費者の購買や併買のデータを、店舗・カテゴリーを横断的に確認できます。そのため、ひとりのお客様がどのスーパーでどの商品をいくらで購入したのか、別の店舗に行ってからはどんな商品を購入したのか、各店舗で同時購入したのはどんな商品なのかなど、顧客理解に活用できます。

独自のBIツールで簡単に分析・集計できるので、調べたいときにすぐに分析できます。レシートデータは、日々最新情報が更新されるので、いつでも最新データで分析が可能です。

それでは具体的に「IDレシートデータ」から、どのような分析が可能なのか、実際の分析事例を紹介しましょう。

「IDレシートデータ」の分析レポート記事では、ベンチマークとの比較から「顧客理解」を捉えた記事があります。その一部をご紹介します。

近年、安価に高品質なスイーツを購入できる「シャトレーゼ」は人気で、テレビ番組などでもよく取り扱われています。「コンビニデザート」の手軽さとも似たポジションに位置付けられますが、「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の相違点はどのようなポイントなのでしょうか。「シャトレーゼ」の顧客像を分析しました。

まずは、「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の購入者属性の違いを見てみましょう。


「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」のデモグラ属性①
～性別・未既婚・子供の有無～


「シャトレーゼ購入者」は、女性・既婚者・子供がいる層の割合が圧倒的に高いことが分かります。「コンビニデザート購入者」は、家計簿全体と比較しても±1～2ポイントの差であることから、「シャトレーゼ」は特にファミリー層で利用されるケースが多いように見受けられます。

続いて、年代と職業について見てみましょう。


「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」のデモグラ属性②
～年代・職業～


年代を見ると、「シャトレーゼ購入者」は「40代」が家計簿全体よりも6ポイント高くなっています。そして職業では、「パート・アルバイト」が5ポイント・「専業主婦」が4ポイント家計簿全体より高くなっています。

一方「コンビニデザート購入者」も、「40代」が家計簿全体よりも5ポイント高くなっているのは同じ傾向です。しかし職業を見ると、家計簿全体とほぼ同等の分布となっており、「シャトレーゼ購入者」がファミリー層の中でも特に、専業主婦・パート・アルバイトの方に支持されていることが分かります。

また「シャトレーゼ」の購買時間帯で、平日/休日の差に着目すると、昼から夕方にかけては休日利用が平日の２倍以上と、休日利用が多いことが分かりました。「シャトレーゼ」は休日に家族で利用しているケースが多いとも考えられます。


では家族の分をまとめ買いしているか、１回の買い物における「商品の購入数」について見てみましょう。下記が、「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の購入個数の比較です。


「シャトレーゼ」「コンビニデザート」購入個数分布


「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の購入回数分布を比較してみると、対照的なカーブとなりました。「シャトレーゼ」は１回の買い物で「10個以上」商品を購入している割合が37％あり、「コンビニデザート」より28ポイント高くなっています。「シャトレーゼ」が、いかに「ファミリー層」による家族のための購買であるかが見えてくるデータとなりました。

続いては、「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の人気商品を比較してみましょう。 どのような違いがあるのでしょうか。


購入者数TOP10商品の比較


「シャトレーゼ」と「コンビニデザート」の、直近３か月の購入者数TOP10商品の比較が、上の表となります。比較のため、「ケーキ」「和菓子」「洋菓子」の3カテゴリの商品のみを集計しています。

「コンビニデザート」はすべてが「洋菓子」であるのに対し、「シャトレーゼ」は４割が「ケーキ」・３割が「洋菓子」「和菓子」となっています。

「コンビニデザート」の９位・10位はケーキのような名称となっていますが、小さなカップに入った洋菓子となります。また価格を見ると、「コンビニデザート」は100円台が８割であるのに対し、「シャトレーゼ」は４割が300円台という違いもあります。ただ、300円台の商品のほとんどが「ケーキ」であり、総務省統計局の小売物価統計調査（2023年）によると、日本全国のスーパーでのケーキ１個の平均価格は約462円ということなので、「シャトレーゼ」の300円台のケーキはリーズナブルな価格設定だということも分かります。

このように比較してみると「コンビニデザート」は、仕事の休憩中にちょっと食べる、お皿などを必要としない安価でそのまま食べられる手軽なスイーツのイメージがします。一方「シャトレーゼ」は、お皿に出して食べるケーキのような商品や、高齢者にも人気の「和菓子」も多く、「家族それぞれの好みに応じた多様なジャンルの商品」が購入されているように見受けられます。

この後レポートでは、「年代別や男女別の人気商品」や「コンビニデザート購入者は、どんなシャトレーゼ商品を購入するのか」という視点でも分析しています。
様々な視点で分析した結果は、下記のレポート記事をご確認ください。
大人気！シャトレーゼの顧客層や来店傾向、人気商品をコンビニとの比較で読み解く

このように、公開しているIDレシートデータの分析レポートでは、様々な視点での分析例が掲載されています。マーケティングにおけるデータ分析のヒントとして、ぜひご活用ください。

"IDレシートデータ"活用事例は、こちらをご覧ください。
“IDレシート”分析レポート

激しい市場競争を勝ち抜くためには、データに基づいた深い顧客理解と「顧客視点」でのマーケティング戦略が不可欠です。

・顧客の潜在ニーズを正確に捉え、競合他社にはない「自社ならではの価値」を明確にする
・定量データで「事実」を掴み、定性データで「行動の背景にある心理」を解明する
・RFM分析やペルソナ等の手法を使い分け、ターゲットに刺さる最適な施策を立案する
・IDレシートBIツールなどの広範な購買データを活用し、店舗を横断した顧客のリアルな動きを可視化する

顧客理解の解像度を日々高め、売上アップとファン獲得を実現する一貫したマーケティングを実践しましょう。
「IDレシートBIツール」の詳しい情報はこちらをご覧ください。

IDレシートデータについて詳しくはこちら

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