データマイニングとCRMの重要性とは？顧客データ解析の基礎知識を紹介

「CRM」と「データマイニング」は現在、多くの企業で導入されている手法です。しかし、いざ自社に導入しようとしても、その二つはどのような技術で、どんなメリットがあるのか、わからない方も多いと思います。そこでこの記事では、データマイニングとCRMの重要性や顧客データ解析の基礎知識を解説します。

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CRMは顧客育成に効果的なマーケティング戦略

CRMは顧客育成に効果的なマーケティング戦略を指す言葉として広く使われていますが、実は概念自体は90年代後半から存在しています。では、この言葉は本来はどのようなものを指しているのでしょうか。ここからはCRMの概要やその目的を解説していきます。

CRMは顧客関係管理を意味する経営戦略

CRMとは「Customer Relationship Management」の略で、日本語では「顧客関係管理」と呼ばれます。顧客との関係性、コミュニケーションを管理し、自社の従業員と顧客との関係を一元的に把握することを目的としています。また、そのために使われるツールも含めて、一般的にCRMと呼ばれています。

CRMは顧客起点の概念

顧客関係管理は長期的に顧客と良好な関係を築くことで、自社の価値を高めることを目的としています。顧客管理では、自社の価値の向上はあくまでも結果であり、顧客の満足度や自社との関係性の構築を優先するという顧客起点の考え方を重視しています。

CRMツールは大きく分けて2種類

現在、市場で販売されているCRMツールにはさまざまな種類がありますが、それらは目的や役割によって大きく二つに分類することができます。以下では「オペレーショナルCRM」「アナリティカルCRM」の二種類のCRMツールの違いについて解説しましょう。

オペレーショナルCRM

オペレーショナルCRMは顧客の購入履歴や問い合わせ履歴などを管理・分析し、顧客一人ひとりの満足度を高めることができるツールです。このCRMは企業が顧客との接点を持つ上で、適切な対応や関係性を構築するためのサポートをしてくれます。

アナリティカルCRM

一方、アナリティカルCRMは顧客をより深く理解するためのツールだと言えます。オペレーショナルCRMで集めた顧客情報を営業活動やマーケティングで活用するために分析し、顧客のニーズや行動を予測します。また、優良顧客を判断するためにも活用することが可能です。

CRMが注目されている理由

CRMが注目されてきた背景には「顧客のニーズの多様化」があります。AIやビッグデータの発展と情報化の加速により、顧客ニーズはより細分化・多様化してきました。そのため既存顧客を引き付けつつ新規の顧客を開拓するためには、変化し続ける市場動向とニーズを正確に理解する必要があります。CRMは、それを実現できるツールであることから注目を集めています。

データマイニングについて

CRMと同様に、大きな注目を集めている手法がデータマイニングです。この手法も、CRMのようにAIを活用することでさまざまな課題や問題を解決することができます。以下では、データマイニングの概要と必要性について紹介します。

データマイニングとは

データマイニングとは、統計学や機械学習などを活用し、大量のデータから有益な情報を抽出する手法のことです。これにより、ビッグデータなどから価値のある知識や情報を採掘することが可能になり、従来なら見過ごされていたデータを有効活用できます。

データマイニングの必要性

データマイニングにより、潜在的な見込み顧客を発見するとともに、どのような顧客がどんな製品を好むかを知ることができます。これによりターゲットを絞ったプロモーションや適切なオファーを実現できます。このように、データマイニングは企業に集積されたデータを分析することで、顧客の生涯価値（LTV）を高めていくことが特徴です。

マーケティングにおけるデータマイニングとは

データマイニングは、顧客の生涯価値（LTV）を高めるためのさまざまなマーケティング戦略に応用できます。例えば、売り上げのデータに天候や気温のデータを重ねることで天候や気温別の売れ筋商品をリストアップしたり、他の多様なデータ同士の関係性も素早く発見できるようになります。

データマイニングで解決できる課題

データマイニングを活用すれば、RFM分析や顧客のクラスタリングなど、さまざまなことが可能になりますが、これらはともにマーケティング課題を解決するための手段です。では、マーケティング課題とは具体的にどのようなものでしょうか。データマイニングで解決できる課題には「商品に関する課題」と「顧客に起案する課題」の二つがあります。

商品に関する課題

一つ目は、商品に関する課題です。これには「どこでどんな商品が売れているか」の推定、把握や商品の分類、PRすべき商品の抽出、将来的な販売予測、アソシエーションルールの策定、グループの特徴の把握などがあります。

顧客に関する課題

もう一方は、顧客に関する課題です。これには、顧客のニーズの推定や把握、優良な顧客の分類・抽出、顧客のクラスタリング、顧客のグループ層の把握などが含まれます。これらの課題はマーケティングの基本戦略となるSTPに直結しており、データマイニングを活用することで効果的に4Pの施策を打ち出すことが可能です。

分野別：データマイニングの活用事例

データマイニングは幅広い業界に導入されていますが、その活用方法は業界によって異なります。以下では、さまざまな業界におけるデータマイニングの活用事例を紹介します。

金融分野

金融分野では、顧客のニーズを把握し適切なタイミングで金融商品を提供したり、住宅ローン与信審査、住宅ローン見込み客の推定、消費者ローン与信審査、トラブルの事例やクレームなどの顧客情報管理、クレジットカード不正利用を発見することなどに活用されています。

製造分野

製造業においては、製造設備の分析に広く活用されています。例えば、データマイニングを活用することで、使用している機器はどのようなタイミングでどんな箇所に異常が起きやすいのかを把握できるようになります。そして、製造現場における機器のメンテナンス効率が向上するのです。また、製造機器の効率的な設計にも貢献しています。

医療分野

医療分野では、データマイニングを活用して診断の精度向上を図っています。膨大なデータを分析して患者のデータと重ね合わせることで、より客観的かつ早期の段階で病気の診断が可能です。また、同時にデータの収集も行うことで、病状と環境の新たな関連性の発見に繋がることもあります。

教育分野

教育分野においては、生徒一人ひとりに最適な教育を施すためにデータマイニングが活用されています。生徒の成績データを収集・分析することでそれぞれの得意不得意を明らかにし、そこから得られた知見を元に適切な教材などを配布することができます。

小売り分野

小売分野では、販売や顧客のデータを分析することで、商品の仕入れ量や陳列方法の効率化に活用されています。最も有名な例に「おむつとビール」と呼ばれるものがあります。これは、アメリカの大手スーパーマーケットチェーンにて、販促データを分析した結果、おむつとビールが同時に購入されることが多く、その結果を元に二つの商品を並べて陳列したところ売り上げが上昇したものです。

CRMやデータマイニングに有効なTRYETINGのAIツール「UMWELT」

CRMやデータマイニングに有効なツールをお探しの方には、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTなら導入コストを最小限に抑えた上で、マーケティングに効果的な機能をAI実装できます。既に大企業やスタートアップまで、幅広い導入実績があり、現場での活用の容易さをご好評いただいています。

まとめ

CRMとデータマイニングは、膨大なデータを分析することで、新しい知見や情報を獲得できる手法です。テレワークなどの普及に従い、データ活用は一層その価値を高めることが予想されます。それにつれ、データ管理の重要性は中小企業などでも増していくことでしょう。現在CRMやデータマイニングの導入を検討されている企業担当者の方は、ぜひこの記事を参考に、自社の状況や予算にあったツールを見つけてみてください。

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