顧客ニーズの分析はどう進める？基本手順や分析に役立つフレームワークを解説

顧客ニーズ分析をしようと思っている、あるいは行っているものの、以下のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。

• どのようなデータを集めれば良いかわからない

• 分析した結果を商品やサービスの改善、顧客対応に活かせていない

顧客ニーズ分析は、目的をはっきりさせたうえで適切なデータを集めて分析し、改善の施策へとつなげることが重要です。

この記事では、顧客ニーズ分析の基礎知識や取り組むメリット、具体的な進め方、代表的な分析手法までを解説します。手元のデータをどう活かすべきか悩んでいる方は、ぜひご覧ください。

顧客ニーズ分析とは

顧客ニーズ分析とは、アンケートや購買履歴、問い合わせ内容などのデータをもとに、顧客が求めているものや抱えている課題をつかむ分析手法です。何が売れたのかを追うのではなく、なぜ購入したのか、何を求めているのかを明らかにすることが目的です。

顧客ニーズ分析で得られた結果は、商品やサービスの改善、マーケティング施策、顧客対応の見直しなど、幅広く役立てることができます。

顧客のニーズが多様化するなかで、勘や経験だけに頼って施策を立てることは難しくなっており、今後も顧客ニーズ分析の必要性はますます高まっていくでしょう。

顧客ニーズ分析とインサイト分析の違い

顧客ニーズ分析と混同されやすいものに、インサイト分析があります。両者の違いは、顧客の心理をどこまで掘り下げるかです。

顧客ニーズ分析が把握するのは、顧客が求めている商品やサービス、解決したい課題といった顕在ニーズです。これに対してインサイト分析は、顧客自身も明確には認識していない購買理由や行動の背景、つまり潜在ニーズにまで踏み込みます。

例えば、問い合わせへの回答を早くしてほしいという要望をつかむのが顧客ニーズ分析だとします。インサイト分析は、さらにその奥にある「待ち時間のストレスを減らしたい」「安心してサービスを使いたい」といった心理まで探る点が大きな違いです。

同じ顧客の声を扱っていても、どこまで見ようとするかで、両者の役割は分かれます。

顧客ニーズ分析を行う4つのメリット

顧客ニーズ分析に取り組むと、現場や経営にどのような利点があるのでしょうか。ここでは、ターゲットの明確化、購買行動の把握、顧客満足度の向上、マーケティング施策の精度向上という4つのメリットを取り上げます。

ターゲットが明確になる

顧客ニーズ分析を行うと、自社の商品やサービスを本当に必要としている顧客層を絞り込めます。

年齢や性別といった属性はもちろん、購買の目的や抱えている課題、重視している価値まで把握でき、精度の高いターゲット設定につながります。ときには、当初想定していた層とは違うところにニーズが見つかることもあり、ターゲットや商品戦略を見直すきっかけになるでしょう。

狙うべき顧客がはっきりすれば、商品開発やマーケティング、営業の方向も定めやすくなります。限られた人員や予算を、優先度の高い顧客に集中させられる点も見逃せません。

顧客の購買行動を把握できる

顧客ニーズ分析からは、何が売れたのかだけでなく、なぜ購入したのか、どういう経緯で購入に至ったのかという購買行動が見えてきます。購買履歴やWebサイトの閲覧履歴、問い合わせ内容を組み合わせて分析すれば、購入前に顧客が求めていた情報から、意思決定したタイミングまでたどることが可能です。

こうして購買の流れを読み解くと、購入を後押しした要因や、逆に離脱を招いた課題がはっきりするでしょう。その気づきは商品やサービス、顧客体験の改善にもつながります。

顧客満足度の向上につながる

顧客が求めている商品やサービス、サポートの中身をつかめれば、期待に沿った改善施策を打ちやすくなります。問い合わせ内容やアンケート、購買履歴を分析することで、顧客が不満を感じている要因や、利用中につまずいている課題を特定でき、対策に優先順位をつけることも可能です。

その結果、満足度が高まり、リピート利用や契約の継続、口コミによる新規顧客の獲得も見込めるでしょう。こうした積み重ねは、長期的な売上やLTVの向上にもつながります。

CS向上の具体策については、「顧客満足度とは？CS向上の5つの成功ポイントや具体施策をご紹介」の記事もあわせてご覧ください。

マーケティング施策の精度が高まる

顧客が求める価値や抱える課題を把握できると、ターゲットに合った商品やサービス、プロモーションを企画しやすくなります。購買履歴やアンケート、問い合わせ内容、Webサイトの行動履歴など、複数のデータを分析すれば、顧客ごとに適した訴求内容や届けるチャネルを選ぶことが可能です。

分析結果をもとにターゲットを細かく分けておくことで、属性やニーズに応じた広告配信、メール配信、キャンペーンも実施しやすくなります。無駄打ちを減らせる分、費用対効果の向上も期待できるでしょう。

顧客ニーズ分析の進め方

顧客ニーズ分析は、思いつきで進めるのではなく、基本的な流れに沿って取り組むと成果に結びつきやすくなります。

ここでは、目的の明確化、データの収集、ニーズの分類と整理、施策の実行と効果検証という順で解説します。

分析の目的を明確にする

分析を始める前に、何のために分析するのかという目的をはっきりさせましょう。目的があいまいなままでは、集めるべきデータや分析方法、評価する指標が定まらず、成果につながりにくくなるためです。

例えば売上向上を狙うなら、購買履歴や顧客属性を分析し、商品改善や販促に活かすという方向性を見出せます。また、顧客満足度の向上を狙う場合は、アンケートや問い合わせ内容を分析し、不満や要望を改善へつなげるという流れになるでしょう。

あわせて、分析結果を継続して検証し改善できるよう、目的に応じたKPIを決めておくことも重要です。

顧客データを収集する

目的が定まったら、必要なデータを幅広く集めていきます。顧客ニーズをより正確につかむためには、一つのデータだけに頼らず、複数のデータを組み合わせて分析することが欠かせません。

データの収集源はさまざまです。問い合わせ履歴やコールセンターの通話内容には、顧客が抱える課題や要望、不満といった生の声がそのまま蓄積されており、潜在ニーズを探るうえで貴重な情報源になります。アンケートは、商品やサービスへの満足度や改善要望を直接聞ける手段であり、数値と自由記述の両面から評価を把握できる点が特徴です。

このほか、購買履歴やSNSへの投稿、口コミ、Webサイトのアクセスログも分析の対象になります。

顧客ニーズを分類・整理する

集めたデータはそのままでは活用しにくいため、共通する傾向やパターンで整理し、体系立ててまとめておきましょう。問い合わせ内容やアンケート結果、購買データから共通点を抜き出せば、顧客が抱えるおもな課題や要望がはっきりします。

このとき、ニーズを顕在ニーズと潜在ニーズに分けてとらえると、表面的な要望だけでなく、顧客自身も気づいていない本質的なニーズまで把握することが可能です。抜き出したニーズに優先順位をつけておけば、重要度の高い課題から順に対応でき、限られた人員や予算を無駄なく使えるでしょう。

改善施策を実行して効果検証する

分析で特定した課題や改善ポイントは、施策として実行して初めて成果につながります。計画で終わらせず、実行の段階まで落とし込むことが欠かせません。施策を動かすときは、あらかじめ顧客満足度や解約率、問い合わせの削減数などのKPIを決めておき、改善の成否を数値で判断できる状態を整えておきましょう。

効果検証では、施策の前後で数値を比べ、どれだけ改善が進んだかを確かめます。数値だけでなく、問い合わせ内容や顧客の反応といった定性的なデータも合わせて見ておくと、実感を伴った判断が可能です。

顧客ニーズ分析に役立つ7つのフレームワーク

顧客ニーズ分析を進めるうえでは、目的に合ったフレームワークを使うと、顧客の構造やニーズをとらえやすくなります。

ここでは、RFM分析、デシル分析、セグメンテーション分析、CTB分析、行動トレンド分析、コホート分析、LTV分析という7つの代表的な手法をご紹介します。

RFM分析

RFM分析は、最終購入日、購入頻度、購入金額という3つの指標で顧客をスコアリングし、グループ分けする手法です。分類によって、優良顧客や離反のリスクがある顧客の状態を可視化できます。どの顧客に優先してアプローチすべきかを判断しやすくなるため、マーケティング施策を効率よく進められるでしょう。

既存顧客の行動データをもとにするため、継続利用の促進や解約防止といったリテンション施策と相性が良い点もメリットです。コールセンターやCRMのデータと組み合わせれば、顧客の温度感や対応の優先度を見きわめる材料にもなります。

デシル分析

デシル分析とは、顧客を購入金額の高い順に並べ、10のグループに等分して、各層がどれだけ売上に貢献しているかを分析する手法です。購入額をもとに顧客を分類する比較的シンプルな手法ですが、どの顧客層が売上の大部分を占めているのかが見えるため、優良顧客層を特定するのに役立つでしょう。

上位の顧客だけでなく、中間層や利用の少ない層の構造も把握でき、それぞれに合った施策を設計することが可能です。手順が比較的わかりやすく実行しやすいため、まずは顧客の構造をざっくりつかみたいときに向いています。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を年齢や性別、地域、職業、購買履歴、行動傾向といった共通の属性や特徴ごとにグループ分けし、ニーズの違いをはっきりさせる手法です。単に分類するだけでなく、それぞれのグループが持つニーズや行動の特性を把握し、マッチするマーケティング施策や商品設計につなげることを目的としています。

グループごとに分析するため、全体を一律に扱うよりも精度の高いターゲティングや施策の設計が可能です。人口動態や地理的な要因、価値観や好みといった心理的な要因、購買や利用頻度などの行動要因を組み合わせて分析するのが一般的です。

CTB分析

CTB分析は、カテゴリ、テイスト、ブランドという3つの軸で顧客の購買履歴を分類し、好みや購買の傾向を明らかにする手法です。カテゴリは商品の大分類や小分類、テイストは色・形・デザインといった好み、ブランドはメーカーやブランドへの志向を指します。これらを組み合わせることで、顧客の好みを構造的につかむことが可能です。

CTB分析は、購買金額や頻度という尺度ではなく、どのような商品を選んでいるかという観点から顧客理解を深める点に特徴があります。顧客ごとの趣味嗜好の傾向や、次に買いそうな商品カテゴリを予測できるため、商品企画や販促の施策に活かせるでしょう。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、顧客の購買履歴やアクセス履歴などの時系列データをもとに、季節や曜日、時間帯ごとの行動パターンや変化を読み解く手法です。どの時期に、どのような顧客層が購入や利用をしているのかを把握することで、売れ行きが動く要因やトレンドの生まれ方が見えてきます。

季節性やキャンペーンの影響、イベント前後の購買行動の変化などを分析できるため、需要が高まるタイミングを予測しやすくなるでしょう。Webサイトの閲覧履歴やアプリの利用データを組み合わせれば、購入に至るまでの行動プロセスや、途中で離脱するポイントの把握にもつながります。

コホート分析

コホート分析は、購入時期やキャンペーン、登録日といった共通の属性や条件を持つ顧客をグループにまとめ、その後の行動の変化を時系列で追いかけて比べる手法です。同じ時期に獲得した顧客や、同一の施策で流入した顧客といった単位で分類し、それぞれのリテンション率や購買行動の移り変わりを見える形にします。

平均値や全体の傾向だけでは見えてこない、時間の経過による顧客行動の違いをつかめるため、施策ごとの効果検証に向いています。LTVの改善やリテンション施策の見直しに活用でき、とりわけサブスクリプション型や継続利用型のビジネスと相性が良い手法です。

LTV分析

LTV分析は、顧客が取引を始めてから終えるまでに企業へもたらす利益、いわゆる顧客生涯価値をもとに、顧客ごとの貢献度や重要度を見える形にする手法です。

LTVとは、顧客が長期にわたってどれだけの価値を企業にもたらすかを示す指標で、顧客理解やマーケティング戦略の土台になります。LTV分析では、購入金額や購入頻度、継続期間などから顧客の価値を算出し、優良顧客と貢献度の低い顧客を明確に分けていきます。

LTVが高い顧客ほど利益への貢献が大きく、リテンション施策やCRM施策の重点的なアプローチ対象です。新規顧客の獲得より既存顧客の維持のほうがコスト効率が良いため、LTV分析はマーケティング投資の見直しにも直結するといえるでしょう。

AI Central Voiceで顧客ニーズ分析を効率化

顧客ニーズ分析は、問い合わせ内容や通話ログ、アンケートといった膨大なデータを扱う必要があり、手作業だけで進めるには限界があります。実際、コールセンターやカスタマーサポートでは、日々たまっていく顧客の声を活用しきれないケースが珍しくありません。

そこで力を発揮するのが、音声データやテキストデータをまとめて分析できるAIの活用です。AI Central Voiceは、コールログや問い合わせ履歴、SNSなどの定性データを統合して扱うAI分析プラットフォームです。これまで活用の難しかった音声データを自動で文字にし、分析できる形へと変換することで、現場にたまった顧客の声をそのまま分析の資源として使えます。

問い合わせ内容をAIが分類し整理するため、顧客がどのような課題や不満を抱えているのかを構造的にとらえることができ、ニーズの可視化が進みます。顧客ニーズ分析そのものを高度にしながら、現場業務の負担軽減と意思決定の迅速化を同時にかなえる基盤として役立つでしょう。

まとめ：顧客ニーズ分析の効率化・精度向上で成果につなげよう

顧客ニーズ分析は、問い合わせやアンケート、購買履歴などのデータをもとに顧客の課題や要望を正しくつかみ、施策の改善へとつなげる取り組みです。

分析の目的をはっきりさせたうえでデータを整理・分類し、優先度をつけて施策に落とし込むことで、マーケティングや顧客対応の精度を高めることが可能です。RFM分析やセグメンテーション分析といったフレームワークを使えば、顧客の構造やニーズを体系立ててとらえやすくなります。

大量の問い合わせデータを効率良く分析したいなら、自社の顧客理解を深める手段としてAI Central Voiceの活用も検討してみてください。