近年、デジタルの発展によりオンライン・オフラインを問わず、さまざまなデータを大量に取得できるようになり、多くの企業が顧客データ活用の取り組みを始めているかと思います。しかし、顧客データ活用の最初のステップである、データ収集がうまくいっていない企業も多いのではないでしょうか。
本記事では、顧客データの種類と収集方法から、顧客データを収集する際の注意点を紹介します。
顧客データ収集の必要性
マーケティングにおいて顧客理解は欠かせません。顧客理解とは、顧客が求める商品や体験・ニーズを理解することです。顧客理解の分析には定量的な分析と定性的な分析が存在します。
以前から売上のデータを見て顧客のニーズを把握するということは行われているものの、顧客の購買プロセスのラストタッチしか見れていないケースが多いため、単に売れているものという観点で見ると、顧客のニーズを見誤るリスクがあります。
しかし、近年、デジタル接点における各種行動データの収集が可能になったため、オンライン・オフライン問わず、これらのデータを統合して定量的に分析できるようになり、より正確に顧客のニーズを把握できるようになりました。
定量的なデータによる分析は顧客理解の要素の1つとして重要です。そのため、データ分析を行うための一番最初のステップである顧客データの収集が必要不可欠です。
また、あらゆる顧客接点で収集したデータをもとに分析や施策を進めることをデータドリブンマーケティングと呼び、多くの企業がデータを活用してさまざまな施策に取り組んでいます。競合他社に負けないためにも、信頼性の高い情報を収集して顧客データの活用を行っていくことが大切です。
顧客データ活用が注目されている理由や重要性・メリットについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：顧客データ活用の課題と解決策｜5つの成功事例から学ぶ分析・管理方法
顧客データの種類と収集方法
収集すべき顧客データは、大きく分けて属性データと行動データの2種類があります。
属性データは、顧客の氏名やメールアドレス、性別などその人が持つ性質や特徴に関する情報のことです。行動データは、顧客のweb閲覧履歴や購買履歴など、顧客の行動を記録した時系列のデータです。
属性データだけでは、例えば「男性・30代・東京都在住・既婚」といったデータになるため、顧客がどのようなプロセスを経て購入にしたのかを推測することしかできず、アプローチや顧客接点の課題を見つけることは非常に難しいです。
そこで属性データとあわせて行動データも収集することで、顧客がいつ、どのような行動をとったのか、同じような行動パターンの顧客はどのくらいいるのか、施策に対してどのような反応をしたのかなど、すべて事実にもとづいて分析や改善施策を回すことが可能になります。
属性データ
属性データの種類と、データごとの収集方法を紹介します。
| 属性データの種類 | データの例 | 収集方法 |
|---|---|---|
| 個人情報データ | ・氏名 ・メールアドレス ・電話番号 など |
・紙やwebフォームでの登録/申込み ・アンケート ・コールセンター など |
| デモグラフィックデータ | ・性別 ・年齢 ・家族構成 ・職種 ・所得 ・学歴 ・居住地域 など |
・紙やwebフォームでの登録/申込み ・アンケート ・コールセンター など |
| サイコグラフィックデータ | ・趣味 ・価値観 ・ライフスタイル ・パーソナリティ など |
・紙やwebフォームでの登録・申込み ・アンケート ・ダイレクトヒアリング など |
| ファーモグラフィックデータ | ・企業の業種（SICコード：産業コード） ・売上/利益額 ・従業員数 ・役職 ・職種 など |
・webフォーム ・企業のwebサイト ・リサーチ会社から購入した企業マスタ など |
個人情報データ
氏名、メールアドレス、電話番号など、その情報単体や、組み合わせることで個人が特定できるデータです。主に紙やwebフォームでの登録・申込み、アンケート、コールセンターなどから収集します。
収集した個人情報データを活用する際の気をつけるべきポイントについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：顧客データ活用とプライバシー問題の両立。顧客に信頼されるデータの扱い方
デモグラフィックデータ
デモグラフィックデータとは、性別、年齢、年収、居住地域などその人が持つ基本的な属性のことです。主に紙やwebフォームでの登録・申込み、アンケート、コールセンターなどから収集します。また、SNS連携によって間接的に情報を得ることもあります。
デモグラフィックデータの中には、氏名などと組み合わせることで個人情報データとなるものも含まれます。
サイコグラフィックデータ
心理学的な特性のデータのことで、顧客の価値観、趣味・嗜好、ライフスタイルなどがあります。主に紙やwebフォームでの登録・申込み、アンケート、直接対面によるヒアリング（ダイレクト・ヒアリング）などから収集します。
ファーモグラフィックデータ
ファーモグラフィックデータとは、企業に関する属性データのことで、企業の業種、売上・利益額、従業員数、役職などがあります。
主に対象となる企業のwebサイトや帝国データバンクのような企業リサーチ会社から購入する手段が一般的ですが、webフォーム上に項目として設けるケースもあります。
BtoBでは顧客個人のデモグラフィックデータだけでは、企業内の顧客の活動が捉えにくいため、ファーモグラフィックデータと組み合わせる必要があります。例えば、企業マスタを作成して、顧客プロファイルと紐づけて利用することもあります。
顧客プロファイルについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：顧客プロファイルの活用例と管理方法｜分析・施策の幅を拡げる顧客の可視化
行動データ
行動データの種類と、データごとの収集方法を紹介します。
| 行動データの種類 | データの例 | 収集方法 |
|---|---|---|
| web行動データ | ・流入経路 ・訪問日時 ・閲覧ページ など |
web解析ツール など |
| アプリ内行動データ | ・アプリの起動日時 ・表示スクリーン（コンテンツ） ・イベント実行日時 など |
アプリ解析ツール など |
| 購買データ | ・購入日時 ・商品名 ・売上金額 など |
・POSシステム ・ECカートシステム ・web解析ツール など |
| 位置情報データ | ・来店/来場日時 ・特定行動の実行日時 など |
・アプリ ・チェックイン端末 ・センサー/ビーコン など |
属性データや行動データを集めるために、アンケートの実施を検討するケースもあるかと思います。アンケートを実施することによって、なぜそのような行動をとったのかなど顧客の意図を把握することができ、属性データや行動データと組み合わせることでより深く顧客を理解できるようになります。
下記の無料資料で、顧客データと紐づける形でのアンケートの重要性やアンケートの具体的な進め方について紹介しています。成功事例やそのままご利用いただけるアンケートの設問例も紹介していますので、ぜひご覧ください。
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顧客データを収集する際の注意点
顧客データを収集する際の注意点を4つ紹介します。
目的に合ったデータを収集する
顧客データを収集する際には、最初に目的を明確にしたうえで、その目的を達成するために必要となるデータを明らかにしておきましょう。
目的が明確になっていないと、データをもとにした適切な判断や施策の立案ができなかったり、正しいデータ分析が行えない、といった問題が起こります。
例えば、webサイトの分析を行うために利用するGoogle Analyticsで、購入完了ページではタグの設定したのに購入前の検討段階のページでは設定をし忘れて、分析できる内容が大幅に減ってしまった、ということはよくあるケースです。
逆に「とりあえずすべてのデータを収集すれば良い」「いつか活用できるかもしれないし、1つのデータの収集にかかるコストは小さいだろう」と考える企業に立ちはだかるのがランニングコストの問題です。
利用できるデータが増えるため一見良いように思えますが、収集対象の種類が多くなってくると、そのデータを管理するための維持コストが増えていきます。活用されない膨大なデータの収集は、費用対効果の説明の難易度も上がります。
よって、まずは「自分たちはそのデータを使って何をしたいのか」「そのためにどのようなデータが必要なのか」を決め、目的に合ったデータを収集することが大切です。
扱いやすいデータ形式にして収集する
属性データでも行動データでも、可能な限り取得時点で自由記述ではなく、選択式のものにしておくことが大切です。選択式の質問で得られた情報を使うと、形式に基づいて回答者をいくつかのグループに分類することが容易になり、データとして扱いやすいものになります。
選択式の質問にはさまざまな形式があり、例えば次のような回答形式があります。
| 解答形式 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 単一回答 | 1つの設問で複数の選択肢の中からあてはまる回答を1つ選んでもらう回答形式。 | 設問： 本製品にどれくらい興味がありますか。該当するものを1つ選んでください。 選択肢： とても興味がある/興味がある/どちらでもない/興味がない/まったく興味がない |
| 複数回答 | 選択肢のうち、あてはまるものを複数選んでもらう回答形式。 回答数を制限しない場合と、上限を設定する場合がある。 |
設問： 本サービスを何から知りましたか。該当するものをすべて選んでください。 選択肢： テレビ/新聞/雑誌/価格比較サイト・口コミサイト/検索エンジン/インターネット広告/SNS/その他 |
| マトリクス | 縦軸、横軸に質問項目などを用意し、単一回答または複数回答で該当するものを選んでもらう回答形式。 | 設問： 休日の過ごし方で該当するものを選んでください。 1.レジャーを楽しむ 2.スポーツをする 3.ショッピングをする 4.家で過ごす 5.旅行に行く 選択肢： よく当てはまる/当てはまる/分からない/当てはまらない/まったく当てはまらない |
| スケール | 本商品にどれくらい満足されていますか。該当するものを1つ選んでください。 | 設問： 本製品にどれくらい興味がありますか。該当するものを1つ選んでください。 選択肢： 非常に満足/どちらかといえば満足/どちらかといえば不満/非常に不満/わからない |
注意点として、これらのデータを取得する際に店舗などで行う紙のアンケートなどは、管理が煩雑になったり、集計漏れが発生するケースがあるためデータ化するとよいでしょう。
例えば、紙のアンケートをデータ化する方法もありますが、手作業でのデータ入力の業務が発生してしまうため、紙ではなく顧客のスマートフォンや店舗で用意したタブレット・PCを利用することで確実にデータが取得できるようになります。
効果的な顧客データの持ち方・使い方について、下記の無料資料で詳しく紹介しています。
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収集したデータを一元管理できるようにする
顧客データの収集を行う際は、さまざまなタッチポイントからデータを集めて、正確なデータを収集することが大切です。
しかし、顧客データ収集に取り組む際、多くの企業にとって問題となるのが「データのサイロ化」です。データのサイロ化とは、タッチポイントやツールごとにデータがバラバラに管理されている状態を指します。
関連：「データのサイロ化」5つの問題と解決策。攻めのDX推進を妨げるサイロ化の原因とは
データのサイロ化が起きると、ツール単位・施策単位でしか顧客を理解できず、誤った施策を行ってしまう可能性があります。例えば、収集しきれていないタッチポイントのデータがあることで、顧客に対して良い価値を提供しようと思って行ったコミュニケーションが、実際には的外れなコミュニケーションとなってしまい、顧客エンゲージメントを下げてしまうなどがあります。
また、データのサイロ化によって部署間で顧客データを共有することも難しくなります。例えば、データを移す際にCSVでデータを移すというような手間が起きたり、社内のレポートを作成するときにExcelでの加工が必要になったりと、作業コストが大きくなります。
データのサイロ化を起こさないようにするには、収集した顧客データを活用できる環境を整え、データ基盤や1つのプラットフォームに統合して、一元管理しておくことが重要です。
顧客データ統合の必要性と統合によって期待できるビジネスモデルごとの変化については、下記の無料動画をご覧ください。
無料動画：データ統合で何が変わる？顧客体験を高める顧客データ統合の基礎の動画はこちら
データ品質を高い状態にする
データに重複や不足があったり、不完全・欠陥のあるデータ、古いままのデータなど、品質が低いデータがあると正しい分析ができず、的確な施策を行えなかったり、誤った意思決定に繋がる可能性があります。
そのため、できる限りノイズを排除した高品質なデータを整備し、最新データを収集する必要があります。例えば、データクレンジングや名寄せといった正規化を行ったり、データのバージョン管理を行うなど、常にデータ品質の改善を行い解像度の高いデータを作ることが重要です。
データクレンジングと名寄せについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：データクレンジングと名寄せとは？正確な顧客データ管理のやり方
顧客データ収集に役立つツール
顧客データ収集に役立つ代表的な4つのツールを紹介します。
MAツール
MAとは「マーケティングオートメーション」の略称で、見込み顧客の情報の取得や顧客の一人ひとりの属性や行動をもとにコミュニケーションを行うマーケティングツールです。
代表的なMAツール
- Salesforce社が提供するPardot
- アドビ・システムズ社が提供するMarketo
- HubSpot社が提供するMarketing hub など
収集できる主なデータ
- 属性データ
- 氏名
- メールアドレス
- 企業情報
- アンケート回答結果
- キャンペーンの状況 など
- 行動データ
- メールの配信履歴（開封・クリック）
- フォーム登録前後の顧客のweb上での行動データ など
MAツールの特徴
MAツールは収集した顧客データを用いて、メールやモバイルアプリのプッシュ通知を中心として、あらかじめ設定しておいた条件やシナリオにもとづいてコンテンツを出し分けコミュニケーションを行えます。また、ツールによっては、LINEやSMSなどの配信も可能です。
MAツールを提供している企業の多くがCRMツールも提供しており、該当のツール間での連携は容易であることがほとんどです。MAツール側のデータの受付として顧客の属性データやセグメントデータの受付が行える製品が多いですが、MAツールで収集するwebトラッキングやモバイルアプリトラッキング以外の行動データの受付が得意ではない製品が多く、連携元のツール・システムにてデータの加工が必要となります。
MAについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：MA導入のメリット・デメリット、マーケティングオートメーションの課題とは
CRM（SFA）ツール
CRMとは「Customer Relationship Management（顧客関係管理）」略称で、主に既存顧客の顧客データを収集・管理し、その後のマーケティング施策を管理するためのツールです。
代表的なCRMツール
- Salesforce社が提供するCRMツール
- SAP社が提供するSAP CRM
- Oracle社が提供するOracle CRM
- サイボウズ社が提供しているkintone など
収集できる主なデータ
- 属性データ
- 氏名
- メールアドレス
- 住所
- 企業名や役職
- キャンペーンの管理 など
- 行動データ
- webサイトの行動履歴
- 問合せ履歴
- コミュニケーション履歴 など
- 購買データ
- 購入履歴 など
CRMツールの特徴
CRMツールを使うことで、過去の購買履歴から、提案の内容やそれに対する反応まで、自社と顧客とのコミュニケーションを記録することができるため、顧客の状況を把握しながら適切なアフターフォロー・サポートの提供を行い、顧客との信頼関係や顧客体験の向上が期待できます。
メール配信などのコミュニケーション施策を行う機能を持っている製品もありますが、基本的には該当のCRM製品を提供している会社のMAツールとの連携が前提となっている製品が多く、他のMAツールとの連携において、連携内容に制約があるケースが多いです。
CRMについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：CDPとCRMの違い、CDPの利用で広がる顧客とのコミュニケーション
DWH
DWHとは「Data Warehouse（データ ウェアハウス）」の略称で、主に分析のためのデータの蓄積を目的としたデータベースです。
代表的なDWH
- Amazon Web Services社が提供しているRedshift
- Google Cloud社が提供しているBigQuery
- Microsoft社のAzure（クラウドサービス）のDWHとしての製品にSynapse Analytics
- Snowflake社が提供しているDWH など
収集できる主なデータ
- 属性データ
- 氏名
- メールアドレス
- 住所・電話番号
- 企業名や役職
- キャンペーンの管理 など
- 行動データ
- 店舗への来店履歴
- webや店舗での購買履歴
- 自社のwebサイト内の行動データ
- 実施した施策の結果データ
- スマホアプリのログデータ など
- 購買データ
- 購入履歴 など
DWHの特徴
DWHは、自社のやりたい分析に沿ってあらゆる顧客データを収集でき、自社だけでなくグループ会社も含めた属性データやオンライン・オフライン問わず、顧客の行動データを収集することができます。
しかし、DWHはあくまでデータベースのため、データ取集する段階やツールへの連携を行う際はETL（Extract/Transform/Load）などで必要な形に加工を行う必要があります。
関連：CDPとDWHの違いとは？それぞれの機能や活用例を比較
CDP
CDPは「Customer Data Platform」の略であり、顧客データを管理するためのプラットフォームで、さまざまなシステムやマーケティングツールでバラバラで管理されている顧客データを統合管理し、活用するための基盤です。
代表的なCDP
- トレジャーデータ社が提供しているTreasure Data CDP
- ブレインパッド社が提供しているRtoaster insight+
- Tealium社が提供しているTealium AudienceStream CDP
- EVERRISE社が提供しているINTEGRAL-CORE など
収集できる主なデータ
- 属性データ
- 氏名
- メールアドレス
- 住所・電話番号
- 企業名や役職
- キャンペーンの管理 など
- 行動データ
- 店舗への来店履歴
- webや店舗での購買履歴
- 自社のwebサイト内の行動データ
- 実施した施策の結果データ
- スマホアプリのログデータ など
- 購買データ
- 購入履歴 など
CDPの特徴
CDPは、MA・CRM・DWHなどの各ツールから、オンライン・オフラインを問わず顧客に関するあらゆるデータを収集したり、他事業部・グループ会社の属性データ・行動データも統合し、管理できます。
CDPはもともとツールとの連携を前提として設計されているため、APIなどで連携することで他ツールでのコミュニケーション施策を実施したり、統合されたデータをもとに分析を行うことができます。CDPについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
CDPと各種ツールとの違いやCDPの導入が増えている背景、各部門のユースケースについては、下記の無料資料をご覧ください。
EVERRISEが提供するCDP「INTEGRAL-CORE」
弊社EVERRISEでは、顧客データをノーコードで管理できるCDP「INTEGRAL-CORE」を提供しており、これまでTVerさまやキーコーヒーさま、hoyuさまなどを含め複数社の導入実績がございます。
- CDP「INTEGRAL-CORE」の特長
- 顧客に関するあらゆるデータを収集・統合
- ノーコードでデータ集計やセグメント作成
- 外部連携機能でBIツール・MA・CRMなどへデータを渡し、マーケティング施策へ活用可能
- 自社開発システムならではの総合支援体制
- 専用環境での提供も可能な国産CDP
また、CDPの提供だけでなく、デジタルマーケティング領域における300件以上の開発実績で培ったノウハウから、データ活用基盤構築のためのコンサルティングや自社の基幹システムを含めた各種システムと連携を行うための開発も可能です。
CDP「INTEGRAL-CORE」の機能や特長、ユースケース、実際の画面については、以下の無料資料で詳しく紹介しています。データ統合にお困りの際はぜひお気軽にご相談ください！
