Data Driven Knowledgebase

デシル分析とは、全顧客の情報を、購入金額の高い順に10等分してグループ化し、分析する手法のことを指しています。

この分析手法は優良顧客をわかりやすく可視化することができ、顧客に適したマーケティング施策をたてやすいというメリットがあります。

例えば、売り上げを伸ばしたい場合、購入金額が高いグループに対して集中的に施策を打ち出せば、効率的に効果を出すことができます。

また、顧客全体の購入金額を底上げしたい場合は、購入金額が低いグループに対して施策を打ち出せば、購入金額を底上げすることができます。

このように、購入金額でグループ化することで、どのようなターゲットにどんな施策を打ち出せば良いのか明確になるのです。

では逆にデメリットはあるのでしょうか？

デメリットは、購入金額が高い顧客が、必ずしも自社の製品をリピート購入してくれている優良顧客ではないということです。

例えば、一回高い商品を買っただけの顧客も、この分析手法だと上位のグループに属してしまいます。

こういった顧客に、優良顧客と同じような施策を打ち出しても、中々効果がは出ません。このような場合には下で紹介する別の分析手法を使ってみるとよいでしょう。

デシル分析以外の顧客分析手法として、RFM分析やABC分析といったものがあげられます。これらは一体、どのようなものでしょうか？

RFM分析とは顧客をRecency(直近いつ買ったか）、Frequency （購入頻度）、Monetary （購入金額）という三つの指標で並び替え、グループ化する分析手法です。

RecencyやFrequencyといった指標が入ることで、デシル分析では見分けられなかった、過去に一回高額商品を買っただけの顧客を判別することができます。

RFM分析は、細かく顧客を区切れるという意味では有用ですが、逆にその区切り方が難しいという欠点もあります。

ABC分析は、特定のデータをA,B,Cという3つのグループに分けて、優先順位を決定する分析手法です。

経営分析等に使われる分析手法ですが、顧客分析にも使われることがあります。顧客分析に使う場合は、顧客のデータを購入金額、年代、頻度など様々なカテゴリで、3つのグループに分け優先順位を決定し、施策を講じます。

しかし、デシル分析が10個のグループに分けたのに対し、この分析手法では3つにしか分けていないため、施策の有効性が下がってしまう可能性があるという欠点があります。

デシル分析の活用例にはどのようなものがあるでしょうか？
具体例で考えてみましょう。

100人の顧客データがあるとします。

これらを購入金額の高い順に10等分してグループ化すると、10人ごとのグループができます。

このうち購入金額が高い2グループが、全体の購入金額比率で高い割合を占めていたとします。

そうすると、この2グループは購買意欲の高い優良顧客であると推測できます。

よって、この2グループの顧客には、テレフォンマーケティングなどの高コストなマーケティング施策を講じても割に合うと判断できます。

逆に他のグループに関しては、比較的購買意欲の低い顧客層であると判断できるため、メルマガなどの低コストなマーケティング施策を講じるのが良いと判断できます。

このように、デシル分析を使うことで、グループの購入金額を元に、より割に合うようなマーケティング施策を打ち出していくことができます。

今回は、デシル分析について、図解&解説しました。

デシル分析を使うことで、顧客をグループ化でき、より顧客に適したマーケティング施策を打ち出すことができます。

マーケティング施策を最適化していくことで、より大きな売り上げを生み出すことができるだけでなく、無駄なマーケティングコストを削減することもできます。

しかし、上述したように、優良顧客の中には、一度高い物を購入しただけの購買意欲の低い顧客も混ざってしまうので、より細かく分析したい場合はRFM分析等を使うのも有効です。

ぜひあなたの会社に合っている分析手法を使ってみてくださいね！ズカイズムの運営会社SiNCEでもマーケティングをサポートできますので、もしマーケティングでお困りのことがあったらお気軽にご相談ください！