投稿日: 投稿者: なびなび

顧客分析でお世話になった記事・書籍

未経験からデータサイエンティストにキャリアチェンジして、1.5年ほど経ちます。これまで顧客分析系の案件を多く担当させていただきました。

顧客分析の分野は、データサイエンスと古典的なマーケティング手法が入り組んでおり、理解するのに苦労しました。いや、現在進行形で苦労しています。

この記事では、私がお世話になった記事や書籍を、私の備忘もかねて紹介できればと思います。

お品書き

  • 全体像
    • ①顧客分析の全体像
    • ②マーケティング
  • 各論
    • ③KPI設計・顧客セグメンテーション
    • ④CRM手法
    • ⑤顧客の声を聞こう
    • ⑥需要予測
    • ⑦分析設計
    • ⑧効果検証

ちょっとやっつけ感がありますが、各論の位置付けはこんな感じをイメージしてます。

それでは参りましょう。

＜顧客分析の全体像＞

  • 【書籍】AIアルゴリズムマーケティング
    マーケティング各活動（集客、顧客維持、プライシングなど）で、具体的にどの様な分析手法が使われているのかを知る上で参考になりました

＜マーケティング＞

  • 【1時間で分かる】P&G流マーケティングの教科書｜石井
    最近Twitterでバズったやつです。平易な言葉で体系的にまとめられており、マーケて初心者の私にもわかりやすい内容でした。この記事が出たのは最近のことなので、業務ではまだ活用できていないですが、このような内容を押さえておけば、過去の担当案件で違ったアプローチが取れたかもなあ、と思いました

＜KPI設計・顧客セグメンテーション＞
セグメントに対してKPIが設定されるので、一つのセクションとしました。

  • SaaSの公式「LTV/CAC > 3x」ってなんでなの？分解して考えてみた。
    KPIよりもKGIよりのお話です。LTV（顧客生涯価値）とCAC（顧客獲得コスト）の概念は知っていたのですが、LTV>CACは当然満たすとして、どのくらいの倍率なら適性なのか、悩んでいる時期があり、この記事に行き着きました。LTV/CAC > 3xが健全とされる理由が、データに基づきロジカルに説明されており、納得感がありました

＜CRM手法＞

  • データマーケティング分析入門今さら聞けないRFM分析、CPM分析の基本
    古典的なRFM、RFMの発展版であるCPM（とはいえ古典的な仮説ドリブンな分類手法です）について、それらの概要が分かりやすくまとめられています。次に示す書籍でも紹介されていますが、このような古典的な手法でも、正しく運用されれば十分に効果が出せる、ということを理解しておく必要があると思います
  • 【書籍】リピーターになる時期は予測できる
    やずやの窮地を救い売上を拡大させたという橋本さんの書籍です。前述のCPMという手法を使い、顧客管理を徹底したことで、リピーターを増やすことに成功したようです。
    後段で説明するロイヤルティ経営の文脈に当てはめると、「CPMでは短期間で大量購入する顧客の生涯収益は大きくない」と仮定して、「コツコツと売上をもたらしてくれるリピーターを育てよう」という思想に基づいると感じました
  • 顧客満足が高いのに競合に勝てない理由とは？【顧客ロイヤルティコラム: 第1回】 | beBit
    UXブームの前から、UXコンサルを手掛けているbeBit社のコラムです。第8回までの一連のコラムで、顧客ロイヤルティ指標（例：NPS（Net Promoter Score）等）を使った、定量的な経営手法が分かりやすく説明されています。将来に売上に繋がるようなKPIとして顧客ロイヤルティ指標を定義し、目先の売上ではなく、ロイヤルティ指標に基づき経営を推進することは、理にかなっていると思いました
  • 【書籍】売上につながる「顧客ロイヤルティ戦略」入門
    上述のbeBit社の代表の書籍です。指標の定義方法からその運用方法まで、体系的かつ具体的に整理されており、非常に分かりやすい内容でした。
    ここまで、ロイヤルティ経営の良い面を取り上げましたが、社内でちょっとだけ導入検討したり、導入経験者に話を聞いたところ、ボトムアップで導入するのは相当キツイ印象を受けました（ロイヤルティ指標という非財務指標に意思決定を託すことになるため）。経営陣の理解がボトルネックになることを申し添えておきます

＜顧客の声を聞こう＞

  • 【5分に要約】顧客起点マーケティング | sampling2x
    次に紹介する「たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング」の書評です。この書籍のなかで、「顧客セグメント定めて該当セグメントの顧客の声を聞きましょう」という提案がなされているのが、データ偏重だった私には刺さりました。こちらの記事に、分かりやすくまとめられているので、興味を持った方は、こちらから当たって見てもよいかもしれません
  • 【書籍】たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング
    上述した書籍です。スマートニュースのCMOを務めた西口さんが、P&G、ロクシタン、スマートニュースにおける経験を元に、書かれた書籍です。データ分析に疑問を持っている方には刺さる内容ではないかと思います。実際、データ分析懐疑派の同僚にはめちゃくちゃうけていました
  • 【番外編】Free Agenda # Issue Analysis
    こちらの記事でも取り上げたのですが、データ分析の限界について語られており、非常に腹落ちする内容でした。以下に動画のリンクをはっておきます

＜需要予測＞

  • 【書籍】確率思考の戦略論
    ユニバの再建の立役者となった、森岡さん、今西さんの書籍です。TJOさんが言うところの「潜在顧客」レイヤーでの分析だと思うのですが、普段馴染みがないため、「こんな形で分析が役立つんだなあ」、と、ちょっと感動しました。この本で紹介されている数理モデルを用いた需要予測は、私の現在の業務とはちょっと距離が遠いので、分析手法云々と言うよりは、森岡さんや今西さんのヒューマンドラマに心を打たれました
  • 【書籍】この1冊ですべてわかる 需要予測の基本 SCMとマーケティングを劇的に変える
    SCMとマーケティングとの繋がりの観点で、「需要予測」が体系的に整理されています。顧客分析の色は薄いですが、業務で需要予測に携わる方は必読だと感じました（需要予測と一口に言っても、その範囲が広いので、全体像を理解しておかないと、案件を担当するのは辛いだろうな、と思いました）

＜分析設計＞

  • 【書籍】戦略的データサイエンス入門
    顧客分析に限った話ではないのですが、経済効果にこだわる分析（本書では予測分析）をする上で、どのように効果、目的変数を設計すべきか、について概要とポイントが整理されています。ある程度、実務を積んだタイミングで読むと、非常に味わいが深い本でした
  • 私の読書メモをアップしましたので、気になる方はこちら↓もどうぞ！
【読書メモ】戦略的データサイエンス入門

＜効果検証＞

  • 【書籍】原因と結果の経済学
    因果推論は、分析設計と密接に関連する分野ですが、専門書はちょっととっつきにくいです。本書では、施策xを実行した時に効果yが得られることを立証するためのアプローチが、そのエビデンスレベルと共に体系的に整理され、それぞれが具体的な事例に基づき（数式抜きに）語られているため、私含むビジネスサイドの方にとって馴染みやすい内容だと思いました
  • バンディットアルゴリズム入門と実践
    お恥ずかしながら、効果検証方法としてABテストくらいしか知らなかったのですが、検証途中にABの出し分け比率を変えて、効果検証コストを抑える「バンディットアルゴリズム」と言う考え方があることを、とあるフォロワーさんに教えていただきました。こちらはスライドシェアへのリンクですが、初心者の私でも分かりやすい内容だと感じました。が、まだまだ「できる」レベルには達していないので、実際に業務で使う場合には、もう少し理解を深める必要がありそうです

以上です！もし、いい本や記事を知ってたら教えてください！！笑

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