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＜ダイレクトマーケティング実践講座 講師＞
中村 光輝
（株）クロスエム 代表取締役
通販会社にて18年間、CRMを中心にマーケティング業務に従事。その後、2014年に独立。主に化粧品や健康食品などのダイレク ト事業を対象に、CRMのプランニングやマーケティング戦略の立案、顧客分析などをサポート。特に、ロイヤル顧客を軸とした戦略・施策のコンサルティングを多数手掛ける。
折橋 雄一
（株）大広 顧客価値開発本部 顧客育成局 マネジメントリーダー
メディアバイイング、TV通販会社の営業担当を経て、ダイレクトマーケティング業務に従事。TVインフォマーシャルを中心にしたアクイジション領域から、CRM戦略立案や顧客育成プログラム立案等のクライアントサポートを推進。調査と分析を核としたPDCAと、得られた知見を統合しオジリナルメソッドを開発することに力を注いでおり、通販の顧客インサイトを可視化した「カスタマージャーニーマップ」や口コミ循環のマーケティングモデルである「アンバサダーハリケーンモデル」を開発。
データベース化では顧客の“周辺情報”の紐づけが重要
折橋
話題を「顧客データベース」へ移しましょう。これはカスタマーデータプラットフォーム（CDP）とも呼ばれ、ダイレクトマーケティング戦略を策定するための基盤です。
自社の顧客の様々なデータを統合、分析し、マーケティング施策を行うためのプラットフォームになります。
中村
カスタマーデータプラットフォーム（CDP）の基礎的な概要についてお話しします。CDPは顧客の基本情報を中心に、何をどのくらい買ったのかという購買履歴、企業がどんな販促を行ったのかというプロモーション履歴、さらに顧客はどのような意識なのかという顧客カルテ、そしてどんなコンタクトを顧客からしてきたのかという購買以外の情報を統合してデータベース化したものです。顧客番号をキーコードにいわゆる商品購買だけでなく、意識情報も統合して、より一人の人間として深い分析をするということを目指したものです。
折橋
顧客データベースというと、真っ先に顧客マスタ（顧客基本情報）や購買履歴を思い浮かべますが、それだけでは不十分で、プロモーション履歴でどんな販促に反応したのか、ポイント情報などはどうなっているのか、また、いつ、どんな問い合わせがあったかやお客様の声やアンケートの回答内容なども統合してデータベース化しておくと、精緻な顧客分析ができるというわけですね。
この顧客データベースのところでの企業の課題とはどんなものがありますか？
中村
顧客データベースの課題に関して、多くの企業が直面しているのは、顧客の基本情報や購買履歴は管理しているものの、その他の履歴やマスターの運用がマーケティングに活かせる状態になっていない点です。顧客マスタと購買履歴は事業運営全般に不可欠ですが、それ以外のデータは、企業によっては担当部署内で運用されることもあるため、顧客分析に活用できるクオリティで運用管理されていない場合が多いです。
例えば、図の左下の商品マスタや各種マスターの整備が不十分で、分類コード化ができていないことが結構あります。商品分類コードが体系化されておらず、商品マスタに販促情報も含め、いろいろな情報が混在してしまっているのをよく見かけます。例えば、顧客が商品Aを購入した後、商品Aと同じ商品特性をもつ商品Bを購入した場合、分類コード化がされていないと、それがカテゴリ内のリピートなのか、他カテゴリのクロスセルなのか判別できないことになります。
折橋
商品分類ができていない状態で、購買分析をしようとしても精度が低くなりますね。例えば、優良顧客は多くの種類の商品を購入してくれるので、それを分析しようとします。適切な分類管理が行われていれば、購買パターンの分析が可能ですが、それがなされていない場合、購入パターンはランダムに見えてしまい、分析結果で有効な情報が得られないということにもなりかねません。「当社は取扱商品の数も多く、優良顧客はいろいろな商品を複雑に併買するのでパターン化できない」といったことを言われる企業は少なくないですが、大抵の場合、商品分類コードを適切に設計、運用できていないことが多いです。
中村
次に意識情報についてですが、問い合わせ履歴との連携が不十分であったり、お客様の声（VOC）やアンケート結果がデータベース化されていなかったりということが課題です。要するに、顧客カルテで一人のお客様の情報として統合されている状態ではないので、顧客からすると、「アンケートで答えたんだけれど、なんでもう1回話さなきゃならないの？」ということが起きてしまう。特に長期にわたり企業を利用しているロイヤル顧客ほど、このような問題に直面しやすいという課題があります。
折橋
顧客からすると、私の情報はしっかり大切に管理しておいてほしいと思いますよね。逆に、以前話したことなどがしっかりと把握されていたりして、会話の中でそれを踏まえた提案などをしてくれると、「自分のことをしっかりと考えてくれている素晴らしい企業だな」と思いますよね。そういう企業であれば、信頼してさらに深いことまで相談して、購買を重ねたいと思います。
中村
コンタクト履歴では、マーケティングに活用するためのデータ項目化ができていないことが多く、結果として問い合わせやその応対履歴のみがローデータとして記録されています。これらの情報はルール化されていないと、担当者によって異なる書き方で残されてしまうため、データ分析やテキストマイニングを行うことが困難で、人の手で一つ一つ確認しなければならない状況が生じています。
また、プロモーションの領域では、各種の販促施策が履歴として残っていない、または残っているものもあれば残っていないものもある、という感じで統一されていないのでは、なかなか分析の対象になりづらい、少なくとも顧客分析には至らないということがあります。さらに各施策のコストデータまでは登録していないので、LTVの観点では活用できず、断片的な分析にとどまっているという課題があります。
理想は「懸場帳（かけばちょう）」のような顧客台帳？
折橋
「顧客マスター」または「顧客台帳」に移りたいと思います。ダイレクトビジネスは、言ってみれば特定の顧客を意識したビジネスです。良質な顧客リストの保持が企業の収益向上に直結します。ゆえに、顧客リストは企業にとって最大の資産の一つと言えますね。
中村
かつて、富山の薬売りが用いた懸場帳（かけばちょう）という顧客管理台帳は、現代のダイレクトビジネスにおける顧客マスタに通じるものと言えます。これには、顧客の健康特性に基づいた適切なアドバイスを提供するための重要な情報が集約されていました。つまり、単に商品を売るのではなく、顧客の健康というベネフィットを提供することが重視されていました。このアプローチは、顧客のマインドロイヤルティを高めることで、LTVを最大化させる考え方に通じます。これは、現代のダイレクトビジネスの顧客マスタの在り方を映し出していますね。
折橋
薬という商品を売っているのではなく、健康というベネフィットをお客様に届けるために、お客様に関わる様々な情報を詳細に記録し、運用していったわけですよね。そしてそういう情報をきちんと把握していることで対話を重ねることができ、お客様のロイヤルティを高め、結果として長いお付き合いになり、LTVを最大化させるということにつながると。
中村
重要なのは、単に電話番号やメールアドレスなどの基本情報を集めるだけの顧客マスターではなく、懸場帳のように顧客の詳細情報を網羅することです。購買履歴だけでなく、顧客の意識や購買以外のコンタクト情報も含めた情報管理と運用が求められます。特に顧客情報は時間の経過と共に変化することもあるので、どのようにデータを更新していくのかといったことも踏まえたうえで、運用することが求められます。そういう意味で各種マスターの最適化が重要ですね。
折橋
先ほど、多くの企業がデータ分析の精度を高めるためのマスター管理を適切に行っていないことが課題だとおっしゃいましたが、マーケティングに生かすため、深いデータ分析をするためには、マスターが重要ですよね。このマスターについてもう少し詳しくお話しいただけますか？
中村
よくあるケースとして、商品マスタとプロモーションマスタの2つの点についてお話しします。
まず商品マスタについてですが、登録ルールが徹底されていないために、「もの」としては基本的に同じ商品が不適切に複数登録されてしまうことがあります。このため、顧客の購買行動を分析する際には、その複数の同様商品を統合して検討する必要が出てきます。但し、「同様」とはいえ、別に登録したのには理由があり、ただ販売時期が異なっているだけなのか、特別にオファーが適用された商品なのかによって、分析する際に統合するか否かを判断する必要があります。通常、このような分析では商品分類コードを中心にデータを集計します。そのため、きちんと階層化され、細かく管理された商品分類マスタが分析の鍵となります。これによって、的確な購買行動分析が可能となるわけです。
メーカー通販と専業通販では異なる課題がありますが、商品特性と顧客の購買行動特性、また自社のプロモーション施策の特性を理解している人が商品分類マスタの管理を行う必要があります。このような適切な人材をどのように育てるかも、重要な課題ですね。
プロモーションマスタについては、基本的なRFM分析からさらに利益を考慮したLTV分析に入っていく企業が多くなっています。その際、どのプロモーションが顧客のロイヤルティを高め、対象顧客に適した販促かをコスト対効果と共に分析する必要があり、プロモーション分類の適切なマスター管理が求められます。例えば、ある顧客セグメントでは、値引き割引よりサンプルプレゼントのほうが効果的だったり、長年単品リピートしている顧客に対して、年間売上金額の割に、コストをかけ過ぎてしまっていたりすることがあります。これらの課題を解決するためには、どのプロモーション分類が、どのような行動要因や意識要因に影響しているかを把握している必要があります。それぞれの顧客セグメントに対して、最適なコミュニケーションを行っていくためにも、プロモーション分類を適切に管理、運用していくことが不可欠になっているわけです。
データ分析のスキルレベルに応じた人材活用が重要
折橋
データ分析業務の課題というお話に移りますが、データ分析を専門に行う人材は企業の中でも少ないのではないかと思いますし、多くの社員は、さほどデータ分析には慣れていないですよね。それぞれのレベルにおいてデータ分析業務の課題も違ってきますよね？
中村
データ分析のリテラシーレベル（ある特定の分野における知識や技能の程度）によっても、データ分析の課題は大きく異なります。例えば、あるダイレクトビジネス会社において、データ分析リテラシーとしてヘビーユーザー、ミドルユーザー、ライトユーザーというのを設定したとします。
このデータ分析のヘビーユーザーというのがどんな社員かというと、ダイレクトメール（DM）の対象顧客抽出や複雑な顧客分析など、分析業務を頻繁に行い、主要な職務としている社員です。このような社員は基本的なデータベースの知識も持ち合わせていますが、人数が限られており、そのためデータに関わる業務が集中し、多くのストレスを抱え、常にリソースが不足しているのが一般的です。そのため、課題としては、まずはデータベース全体の構成やデータ項目の蓄積の仕方などを最適化させ、データ抽出に関するパフォーマンスを向上させることで、分析業務の負担を軽減することが挙げられます。
次に、ミドルユーザーは、自分が担当する商品や媒体、販促施策の実績を確認する程度のレベルです。このような社員は基本的なデータ集計はできますが、データベースに関する深い知識までは持っていません。課題としては、クロス分析を自分で設計できるような集計のテンプレートを何種類か用意し、さらに集計軸やしきい値を自分なりに変えながら、分析設計のスキルを向上させる環境を整えることが求められます。分析スキルを高めることで、対象顧客と商品や媒体との関連性に関して、より深く理解することができ、販促活動や商品開発などの企画力を強化することにつながります。そして、それは本当の意味で、データを活用したPDCAのサイクル化を実現することになります。
一番下のライトユーザーは、普段あまりデータを扱わない社員を指します。このような社員は年に数回、特定の機会にのみデータに接するため、自社のデータがどのようなものか、それをどのように操作するかを都度確認しながらも、忘れてしまうことが多い状態です。
定型帳票が簡単に扱えるような環境を整えること、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールと呼ばれるようなシステムにより、データに触れやすい環境づくりということが課題になります。
かつて私が勤めていた会社でも、データを扱う社員が約200名おり、ヘビーユーザーやライトユーザーといった階層で社員管理をしていました。重要なのは、データ分析能力と企画立案スキルを持つミドルユーザーを増やし、そのスキルアップを図ることです。ターゲットセグメンテーションのレベルを上げて、顧客課題を深く理解すれば、商品開発や販促活動のクオリティが格段に高まります。そうすることで、ヘビーユーザーの業務負荷を軽減することにつながり、その分顧客モデルのチューニングやアドホックな分析業務など、より高度な顧客分析にリソースを割り当てることができるのです。
折橋
データ分析におけるミドルユーザーが増えることで、CRMだけではなくて、商品開発だったり促施策だったりと、いろいろな業務における顧客意識を踏まえた企画に繋がっていくというわけですね。
折橋
では、最後に「顧客管理」の課題について、見てみましょう。
中村
顧客管理とCRMは非常に密接な関係があります。PDCAをスピーディかつ的確に運用するには、組織や人材育成が重要になります。
下の図では、上部に戦略フェーズ、下部に施策フェーズを示しています。これらはすべて顧客管理やCRMと関連しています。戦略フェーズでは、顧客戦略やCRM戦略になるわけですが、顧客データはダイレクトビジネスのカギとなる要素なので、マーケティング戦略、ブランド戦略、コミュニケーション戦略にも繋がっていきます。そして、これらの戦略を基に、PDCAサイクルが回っていくのです。
折橋
顧客管理には分析作業、情報システムの技術的側面、そしてCRMの企画などが含まれますから、組織の上下の階層もあれば横の要素も含みます。そうなると、どのような組織や人材で顧客管理を行うか、企業全体でどのように位置づけて運用するかが、その事業における顧客の重要度を反映することになりますね。
中村
以前勤めていた会社では、ひとつの部門で少数精鋭でCRMと顧客管理、さらには戦略業務を行っていましたが、人材がなかなかそろわないと、部署を分けて、且つ人数も多く必要になります。また組織が複雑になると、運用管理は難しくなっていきます。組織論になってしまいますが、会社の中で「顧客」をどのように位置づけるかによって、顧客管理やCRMを施策運用と捉えるか、さらに戦略的に活用するか、多くの事業会社が同様の課題を抱えていると思います。
顧客管理における3つのポイント
折橋
それでは、「顧客管理」のまとめをお願いします。
中村
一つ目は、顧客把握に必要な項目を分析しやすい形でデータ化をすること。これは情報システムやデータベースの知識も求められる領域です。ただローデータを蓄積するだけでは、分析や施策に活かせません。
二つ目は、購買情報は当たり前ですが、それに加えて、意識情報とコンタクト情報のデータ化で分析の精度をアップさせること。購買情報に加えて、意識情報やコンタクト情報を分析対象にすることで、顧客をより深く把握し、それによって施策の精度を上げていくことが今後は必須になると思います。
最後に、顧客管理とCRMをどのような組織、人材で運用するかということ。顧客管理とCRMは密接に関連しています。これらをどのような組織体制で、社内またはアウトソーシングを含めて運用するかは、言葉では抽象的に聞こえるかもしれませんが、非常に重要です。この運用方法について事業会社は知見を持ち合わせていないことも多いので、外部のサポートを活用することが効果的だと思います。
折橋
ありがとうございました。
「ダイレクトマーケティング実践講座」を25回にわたって連載させていただきましたが、これで終了となります。
ダイレクトマーケティングで重要な４つの領域である「事業戦略」「顧客戦略・顧客獲得」「顧客育成」「フルフィル・顧客管理」で、教科書には書いていない、現場の実践において課題になること、注意すべきことにフォーカスしてお話してきました。ダイレクトマーケティングに携わるみなさまの実務に役立てていただければ、幸いです。
ダイレクトマーケティング実践講座講師の中村・折橋へのご質問やご相談は、こちらへお寄せください。
「ダイレクトマーケティング実践講座」シリーズ一覧
ダイレクトマーケティング実践講座〈第1回〉「ターゲット」を見極める
ダイレクトマーケティング実践講座〈第2回〉コンセプトづくりのコツ
ダイレクトマーケティング実践講座〈第3回〉 「事業モデル」で戦略が異なる
ダイレクトマーケティング実践講座〈第4回〉「商品企画」における重要ポイント
ダイレクトマーケティング実践講座〈第5回〉安定した利益を生み出す「価格」設定とは？
ダイレクトマーケティング実践講座〈第6回〉ロイヤル顧客を生みだすための「チャネル」「販促」の考え方
ダイレクトマーケティング実践講座〈第7回〉「顧客戦略」は顧客ステージで変える
ダイレクトマーケティング実践講座〈第8回〉戦略のベースとなる5つの「顧客ステージ」とその特徴
ダイレクトマーケティング実践講座〈第9回〉収益化はロイヤル顧客がカギを握る
ダイレクトマーケティング実践講座〈第10回〉顧客獲得に向けた商品選定と戦略思考
ダイレクトマーケティング実践講座〈第11回〉最初のハードル「F2転換の壁」をどう乗り越えるか
ダイレクトマーケティング実践講座〈第12回〉リピーターを育てるコミュニケーションの要諦
ダイレクトマーケティング実践講座〈第13回〉ブランドへの信頼を築きクロスセルに導く
ダイレクトマーケティング実践講座〈第14回〉第2のハードル「クロスセルの壁」をどう乗り越えるのか
ダイレクトマーケティング実践講座〈第15回〉 徹底した顧客の理解がクロスセルを促進する
ダイレクトマーケティング実践講座〈第16回〉アップセルの成否は顧客のロイヤルティの見極めにある
ダイレクトマーケティング実践講座〈第17回〉 「ファン化の壁」を乗り越えて、ロイヤル顧客を作る！
ダイレクトマーケティング実践講座〈第18回〉 ロイヤル顧客を維持するには？
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ダイレクトマーケティング実践講座〈第20回〉商品配送における顧客価値を見極める
ダイレクトマーケティング実践講座〈第21回〉コンタクトセンターの「インバウンド」と「アウトバウンド」とは
ダイレクトマーケティング実践講座〈第22回〉コンタクトセンターにおける「VOCの価値」と「顧客対応品質」
ダイレクトマーケティング実践講座〈第23回〉顧客管理の基礎はデータ分析にある
ダイレクトマーケティング実践講座〈第24回〉打つべき手が見える形でデータを整理し活用する
ダイレクトマーケティング実践講座〈第25回〉CRMに欠かせない「顧客管理」、その重要な3つのポイント
