顧客プロファイルとは

顧客プロファイルを作成する際、組織は顧客プロファイリングを行う必要があります。これには、人口統計、心理データ、購買嗜好、問題点など顧客セグメントに関する情報の収集が含まれます。

顧客プロファイリングの目的は、組織が顧客が誰で、どのようにサービスを提供するのが最善かを理解できるようにすることです。これは、一般的なオーディエンスが誰であるか、何を好み嫌うのか、どのような人なのか、何を望んでいるかについての詳細な分析です。

プロファイルは、 顧客離れを減らし、より優れた料金体系戦略を策定し、顧客のニーズにより適切に合わせたい と考えている製品開発 チームを支援するのに役立ちます。Gartnerのオンライン調査によると、カスタマー・サービス・リーダーの84％が、顧客データと分析は「非常に重要」または「極めて重要」であると回答しています¹。

全体的な目標は、組織が顧客プロファイルを活用して、よりターゲットを絞った個別のエクスペリエンスを実現し、顧客ロイヤルティを高めて、収益を向上させることです。

顧客プロファイルの仕組みを理解するにはまず、このドキュメントを使用する2つのビジネス・タイプ、つまり企業間取引（B2B）と企業対顧客取引（B2C）の違いを理解することです。ユーザーから収集されるデータは、組織がどのタイプに該当するかによって異なります。

B2B組織は、顧客プロファイルを強化するのに役立つアカウントベースのマーケティング施策をよく使用します。B2B顧客プロファイルの目的は通常、1人の特定の顧客だけに焦点を当てるのではなく、企業顧客のセグメントをよりよく理解することです。B2B組織は、理想的な顧客プロファイル（IDC）を使用してビジネスに最適な顧客を見つけたり、企業規模や業界傾向などの企業情報を調べて潜在的なクライアント企業を理解したりすることができます。

B2B顧客プロファイルのデータは定量的分析に重点を置いているのに対し、B2C顧客プロファイリングは、年齢、性別、ライフスタイルの好み、役職、個人的好みなど、個々の顧客とその人口統計に焦点を当てています。

簡単に答えると、ノーです。購入者ペルソナには顧客プロファイルと同様の情報が含まれますが、収集される情報は架空のものです。データは実際の顧客に基づいていますが、購入者ペルソナでは理想的な顧客またはセグメントの架空のバージョンを作成します。組織がより広範なキャンペーンの戦略を立て、特定のターゲット・オーディエンスにリーチしようとしている場合、これは貴重な分析になります。

ただし、最大の違いは、顧客プロファイルには購入履歴やカスタマー・サポートのやり取りなど真の顧客データのみが含まれることです。顧客プロファイリング・プロセスは、組織が既存の顧客を維持し、潜在的な新規顧客と関わる方法についての知見を提供するために構築されています。

顧客は、カスタマー・ジャーニー全体でパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しています。顧客プロファイルは、顧客の行動、ニーズ、好みを深く理解するうえで組織にとって不可欠です。このデータは、企業が製品、サービス、マーケティング戦略をより効果的に調整するのに役立ちます。顧客プロファイルを作成することで、組織は業務を最適化し、競争の激しい市場で成功する可能性を高めることができます。

最も重要なことは、顧客プロファイルにより、組織は顧客基盤をより効果的にセグメント化できることです。今では、ほとんどのビジネス・リーダーとそのチームは、同じ顧客は存在しないことを認識しています。ターゲット市場内のさまざまなグループを理解することで、企業はパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すことができます。

一例として、人口統計（年齢、性別、収入）、心理統計（ライフスタイル、価値観）、行動データ（購入パターン、オンライン活動）に基づいて顧客をセグメント化する小売企業があります。このタイプのセグメント化により、マーケティング・キャンペーンのメッセージと製品の提供が適切なオーディエンスに届き、共感を呼ぶようになり、エンゲージメントの向上、コンバージョン率の向上、全体的な顧客生涯価値の向上につながります。

これとは別に、顧客プロファイルは、企業が満たされていないニーズと問題点を特定する助けとなります。顧客データを分析することで、組織は市場のギャップや、製品やサービスを改善できる可能性のある領域を特定することができます。たとえば、あるテクノロジー・ソフトウェア会社は、特定のユーザー・グループが特定の機能で常に苦労していることに気づき始めます。顧客プロファイリングにより、同社は製品設計を調整したり、追加のサポートを提供したりすることができ、最終的には顧客ロイヤルティと顧客維持率を高めることができます。

顧客プロファイリングのメリットを以下に挙げます。

顧客プロファイルを使用すると、営業チームはパーソナライズされたメッセージングを作成し、ターゲット・ユーザーに特化したコミュニケーション・チャネルを作成できます。その結果、より重要な潜在顧客や、よりターゲットを絞ったマーケティング・アプローチが得られ、より多くの顧客につながる可能性があります。

顧客プロファイルを持つことで、組織の営業チームは、販売で成果を上げられない可能性が高い潜在顧客を追いかける貴重な時間を節約できます。顧客プロファイルは、すべての潜在顧客を測定するためのベンチマークとして機能するため、営業チームは潜在顧客を追求するかどうかについて迅速な意思決定を行うことができます。

顧客プロファイルの最終的な目標は、パーソナライズが深化したより良いエクスペリエンスを顧客に提供することです。そうすることで、顧客ロイヤルティが向上し、長期的には顧客の全体的な購入決定に影響するはずです。営業チームとマーケティング・チームは顧客プロファイルを利用することで、顧客戦略を策定する際の特定の接点を得られます。

すべての顧客データを1つの統合システムにまとめるシステムを導入することで、より深いパーソナライゼーションが実現します。部門全体のすべてのデータを1か所にまとめることで、チームは顧客データを迅速かつ効率的に見つけることができます。

顧客プロファイリングを行うと、営業チームは特定の潜在顧客をターゲットにするための十分な情報を得られます。名前、性別、場所、やり取り、問題点を教えてくれる顧客プロファイルの例を考えてみましょう。これらすべての情報により、営業チームは行き詰まりそうな潜在顧客を排除し、代わりに質の高い潜在顧客に時間を集中させることができます。

優れた顧客プロファイルを作成するには、名前、性別、年齢などの基本的な情報だけでなく、ターゲット・オーディエンスが誰で、自社とどのようにやり取りしているかを組織が判断するのに役立つ多くのデータ点を含める必要があります。顧客プロファイルを作成する手順はさまざまですが、次に挙げる5つのステップが取り掛かりのベースとなります。

顧客プロファイルを構築するための最初のステップは、利用可能な顧客データを収集して分析することです。組織の規模や収集するデータの範囲によっては、顧客データベース・プラットフォームや連絡先管理システムなどのソフトウェア・システムが必要になることがあります。組織は、顧客プロファイルの構築に適したデータを収集、集約、分析できるソフトウェア・システムに目を向ける必要があります。

顧客データを収集して分類したら、そのデータを使用して、自社ブランドに引き付けられる顧客のタイプを把握します。顧客プロファイリングを使用すると、組織はデータ点の分類を開始し、共有する人口統計情報と行動を特定できます。動機や場所など、顧客グループ間の類似点を見つけ始めることができます。このステップは、企業が顧客をターゲットにし、アウトリーチをパーソナライズし、ソーシャル・メディア・マーケティングのエクスペリエンスを向上させ、その他の顧客体験を最適化する上で極めて重要です。

顧客プロファイル・プロセスの次のステップは、顧客に共通する問題点を特定することです。これは、顧客データを分析し、顧客のニーズが満たされていない箇所を把握し、購買行動を分析することで特定できます。組織は、人口統計データを取得し、それを使用して、ある顧客グループから次の顧客グループへの共通の問題点のパターンがあるかどうかを確認できます。

組織によっては、ユーザーを調査する複数の方法があります。このステップでは、組織はすべてのフィードバックを収集して、全顧客グループにわたって、自社にとって理想的な顧客がどのような顧客であるかを明確に把握できるようにする必要があります。フィードバックは、顧客満足度調査、カスタマー・エフォート・力スコア、コミュニティ・フォーラム、フォーカス・グループを通じて収集できます。定性的および定量的な顧客プロファイルデータが収集された後、組織はビジネスのためにデータ駆動型の意思決定を行うことができます。

顧客プロファイルの初期設定が完了したら、組織とマーケティング・チームに最適な顧客関係管理（CRM）システムを見つけることが重要になります。適切なCRMソフトウェアには、現在の顧客のデータの管理と追跡、正確な顧客プロファイルの作成を支援するツールが含まれています。一部のソフトウェアには、簡単に開始できる顧客プロファイル・テンプレートが付属している場合があります。企業が確実に正しいオーディエンスに重点を置くには、顧客プロファイルを定期的に更新し続けることが重要です。

これは、最もシンプルなタイプの顧客プロファイリングです。年齢、性別、人種、問題点など、最も基本的な情報が含まれているだけです。これは、シンプルなビジネス・モデルや、顧客プロファイルを作成するスケジュールがタイトなビジネスに最適です。

このタイプの顧客プロファイリングを使用すると、主要な人口統計を特定し、そのデータを使用して特定の個人をターゲットにすることができます。企業はこの基本情報を使用して、マーケティング・キャンペーンやパーソナライズされた顧客体験を作成することもできます。一般に、この形式の顧客プロファイリングは汎用性があり、システムに入力したデータ以上の働きはしません。

この方法は、組織がビジネスに市場セグメント化を使っている場合に最適です。企業が使用しているマーケティング戦略ごとにプロファイルを分離し、該当するセグメントに基づいて顧客を分類します。この方法では、企業が1つの特定のグループに焦点を当てるのではなく、複数のタイプの顧客を認識できます。

この顧客プロファイリング方法により、企業は個人の好みに合わせてカスタマイズされたメッセージング資料を作成できます。セグメント化のもう1つ用途は、各セグメントに関連するチャネルを介したメッセージングなど、チャネルの最適化を通じて行います。これは、忠実な顧客向けのEメールや物理的なマーケティング資料、または若いユーザー向けのテキスト・メッセージの場合があります。

購入者ペルソナは、半架空の情報を使用して顧客の考え方を把握する顧客プロファイルの一種です。この方法で収集されるデータは、顧客の不安や信念を理解するためのより定性的な情報です。このタイプの顧客プロファイリングの主な目的は、企業のマーケティングまたは販売戦略を再度調整して、引き付けたい顧客とより一致するようにすることです。

購入者モデル・ユーザーは、潜在顧客の生成、Webサイトのレイアウトやデザインの最適化、戦略の策定に使用できます。バイヤーペルソナは架空のものですが、オーディエンスの行動を解釈したり、コンテンツ戦略を多様化したりしようとしている企業にとって有益なものとなります。

ICPは、営業チームのベースラインとして考えることができます。この顧客プロファイル手法は、顧客データを使用して、企業が提供する製品やサービスに最適であると考えられる企業のアイデア・プロファイルを作成する社内ツールです。ICPは通常、企業の理想的な潜在顧客となる架空の会社です。

たとえば、ある人がホスピタリティ・ビジネスにリムジン・サービスを販売しているとします。この場合のICPは、ホテル・チェーンや宴会場である可能性があります。一方、購入者ペルソナは、会社のイベント・プランナーや運用マネージャーである可能性があります。ICPは主に、企業が特定のタイプの潜在顧客狙いを定め、ホームランとなるような顧客に集中するために使用されます。

顧客プロファイリングは、理想的な顧客を理解してターゲットを絞ることを目指す企業にとって非常に重要なツールですが、正確で効果的なプロファイルの作成にはいくつかの課題があります。

組織はさまざまな情報源からデータを収集しており、提供される情報が最新かつ完全であるかどうかは必ずしも明確ではありません。そのため、顧客の行動を包括的かつリアルタイムで理解することが難しくなります。しかし、この課題の解決策は、データを処理して分析し、プロファイル間ですべてが一貫していることを確認できるCRMシステムを見つけることです。

さらに、顧客の行動が常に進化していることも課題の1つです。嗜好の変化、経済の変化、新しいテクノロジーにより、顧客の行動や価値観が急速に変わります。顧客プロファイルを最新の状態に保つには、継続的な監視と適応が必要です。消費者の行動は動的な性質を持っているため、時間が経っても関連性を維持できる静的プロファイルを作成することは困難です。この問題の解決策は、営業チームが顧客プロファイルを常に把握し、リアルタイムで更新することです。

最後に、企業がパーソナライゼーションと広範なターゲットのバランスを取ろうとすると、セグメント化の課題が発生します。焦点を絞りすぎると市場の可能性が制限される可能性がありますが、プロファイルが広すぎると、顧客の共感を得られない一般的なメッセージングやマーケティング活動になる可能性があります。この課題に対する解決策は、意思決定者がマーケティングと販売の施策を常に再評価することです。

人工知能（AI）は、顧客プロファイルの構築と顧客プロファイルの操作の両方に使用されます。前者の場合、企業がターゲット・オーディエンスにアプローチし、理解する方法にAIが革命をもたらしています 。

具体的には、AIは機械学習（ML）機能を通じて、顧客プロファイリングを強化することができます。AIはMLアルゴリズムを使用して、取引履歴からソーシャル・メディアでの活動に至るまで、膨大な顧客データを分析し、パターンを特定して、今後の行動を予測します。AI搭載ツールは、これまでにないほど大量のデータを分析できるため、ICPや購入者ペルソナなど、より強力な顧客プロファイルを構築できます。

AIテクノロジーでデータのクリーニングやセグメント化などの繰り返し作業を自動化することも可能で、その結果、マーケティング担当者は戦略的な取り組みに集中するための貴重な時間を確保できます。AI搭載の顧客プロファイリングは、よりスマートな意思決定を行い、マーケティング・キャンペーンを最適化し、顧客エンゲージメントを向上させようとする企業に道を切り開いています。

また、AIは顧客プロファイリングと連携してリアルタイムでデータを処理し、変化する顧客の好みに企業が迅速に対応できるようにします。 従来の方法とは異なり、AIを使用して顧客プロファイルを操作し、手動作業による分析では気づかなかった知見やパターンを発見し、隠れた傾向と新たなニーズを明らかにします。その後、AIは人間の従業員の頼もしいアシスタントとなって、関連する顧客中心のエクスペリエンス、サービス、ソリューションを作成できます。