デシル分析は、顧客を購入金額に基づいて10のグループに分け、それぞれのグループが全体の売上にどれほど貢献しているかを分析する手法です。
シンプルなデータで実施でき、上位顧客に重点的な施策を展開する際に非常に有効です。
デシル分析の基本的な手法から具体的なマーケティング施策まで、誰でもわかりやすく解説するよ！
デシル分析とは？
デシル分析とは、顧客を購入金額の多い順に並べて10のグループに分け、それぞれのグループが全体の売上にどの程度貢献しているかを分析する手法です。この「10のグループ」に分けることから、ラテン語の「Deci」（10）に由来し、デシル分析と呼ばれています。
この分析手法は、最も高額を使っている上位の顧客と、そうではない顧客を明確に区別することができ、企業はマーケティング施策やリソースをどこに重点的に投じるべきかがわかります。
デシル分析は、購入金額という単一の指標に基づいて顧客を分類します。そのため、簡単に実施できる一方で、非常に大まかな分類となることが特徴です。それでも、この分析を使うことで、上位の顧客がどれほど売上に貢献しているかが一目でわかるため、効果的な顧客対応や施策の立案に役立ちます。
デシル分析のメリット
デシル分析は、顧客の購入金額に基づいて顧客をグループ分けすることで、売上にどれだけ貢献している顧客を簡単に特定できる効果的な分析手法ですが、デシル分析には多くのメリットがあります。
メリット①効率的なリソース配分
デシル分析の最大のメリットは、企業のリソースをどこに集中させるべきかを明確にできる点です。通常、売上の大部分は上位10％の顧客が占めることが多いため、デシル分析を行うことで、この上位顧客層に対して優先的にリソースを割くことができます。たとえば、特別なキャンペーンや限定オファーを上位顧客に提供することで、さらに売上を拡大しやすくなります。
メリット②分析のシンプルさ
デシル分析は、購入金額という単一のデータで行えるため、データが少ない場合でも簡単に実施できます。特別なツールや複雑な手法は必要なく、Excelなどの基本的なツールを使ってすぐに結果を得ることができます。そのため、初めてデータ分析を行う企業やマーケティング担当者にも非常に導入しやすいです。
メリット③短時間で結果が得られる
デシル分析はデータ処理がシンプルなため、短時間で実施できるという点もメリットです。迅速に顧客層を特定し、すぐに次のマーケティング施策に反映させることが可能です。特にリソースや時間が限られている状況でも、デシル分析は迅速な意思決定に役立ちます。
メリット④売上への影響を迅速に判断できる
デシル分析を通じて、各顧客層が売上にどれだけ貢献しているかを定量的に把握できるため、マーケティング施策がどの層に最も効果的かをすぐに判断できます。たとえば、上位デシルの顧客に限定プロモーションを行った結果、売上の伸びを確認することができれば、その層にさらに注力するという戦略が取れます。
メリット⑤簡単な改善が可能
デシル分析の結果に基づいて、すぐに施策を改善できる点も大きなメリットです。例えば、売上に貢献していない下位デシルの顧客層に対しては、新たな施策を試し、効果があればすぐに適用できます。こうした継続的な改善により、売上の最大化が期待できます。
デシル分析のやり方
デシル分析はシンプルな手順で実行できるため、初めて行う人でも簡単に取り組めます。ここでは、基本的な手順について説明します。
手順①データ準備
まずは、分析の基となる顧客の購入データを集めます。必要なデータは主に以下の3つです。
例えば、過去1年間の売り上げが下記だとします。エクセルの表をご覧ください。
これらを、購入金額順で並び替え、デシル分けを行っていきましょう。
手順②デシル分け
顧客を購入金額の多い順に並べ、その後、全体を10のグループに分けます。
これにより、上位10%の顧客が「1デシル」、次の10%が「2デシル」といった具合に分類されます。この手順で、どの顧客が最も売上に貢献しているかが明確になります。
手順③各デシルの売上構成比を算出
各デシルごとの売上構成比を計算し、それぞれのグループが全体の売上にどの程度貢献しているかを確認します。これにより、どのデシルに重点的な施策を行うべきかが見えてきます。
折れ線とグラフを使うと、下記のようになります。
今回、仮で用意したデータでは、デシルごとに大きな差はありませんが、もし、上位1デシルの顧客が全体の売上の50%を占める場合、その顧客群に対して集中的にマーケティングを行うことで、売上増加が期待できるといった判断ができます。
デシル分析を活用したマーケティング施策
デシル分析は、顧客を購入金額ごとに10のグループに分け、どの顧客が売上にどれだけ貢献しているかを簡単に見つける方法です。これを使えば、効果的に顧客にアプローチするためのマーケティング施策が立てられます。
上位顧客（1デシル〜3デシル）への施策
上位デシル、特に1デシルの顧客は、最も多くのお金を使ってくれる重要な顧客です。この層の顧客には特別な対応をすることで、さらにリピート購入を促すことができます。
中位顧客（4デシル〜7デシル）への施策
中位デシルの顧客は、今後上位顧客になる可能性があるため、特に注目すべき層です。ここでは、購入頻度を増やしたり、購入金額を増やすような施策を行います。
下位顧客（8デシル〜10デシル）への施策
下位デシルの顧客は、購入頻度や購入金額が少ないため、少し特別な対応をして再び購入してもらうように促す施策が効果的です。
デシル分析と他の分析手法の違い
デシル分析は、顧客の購入金額に基づいてシンプルに顧客を分類するための手法ですが、他にも顧客分析に役立つさまざまな手法があります。ここでは、デシル分析と他の主要な分析手法との違いについて説明します。
デシル分析
デシル分析は、顧客を購入金額に基づいて10グループに分け、それぞれのグループが全体の売上にどれだけ貢献しているかを分析します。主に、上位顧客層を特定して、リソースを効率的に配分するために使われます。
ABC分析
ABC分析は、商品や顧客をA、B、Cの3つのランクに分けて、重要度を評価する手法です。一般的に、全体の売上の70〜80%を占める最も重要なものを「Aランク」、次の15〜25%を「Bランク」、残りの5〜10%を「Cランク」として分類します。主に在庫管理やコスト削減のために使われることが多いですが、顧客分析にも応用できます。
RFM分析
RFM分析は、顧客を「Recency（最近の購入日）」、「Frequency（購入頻度）」、「Monetary（購入金額）」の3つの指標で評価し、顧客の行動パターンを詳しく分析する手法です。デシル分析と異なり、購入頻度や最近の購入活動も考慮されるため、より多角的な視点で顧客を評価できます。
パレート分析（80/20分析）
パレート分析は、「全体の80%の成果は、20%の原因によって生じる」という法則に基づいています。顧客分析に応用すると、売上の大部分が上位20%の顧客からもたらされることが多いため、その20%に焦点を当てた施策が有効です。パレート分析は、デシル分析と組み合わせると効果的です。
クラスター分析
クラスター分析は、複数の属性（年齢、性別、地域、購買履歴など）に基づいて、顧客を自然なグループに分類する手法です。購入金額だけでなく、さまざまな要素を組み合わせて分析するため、顧客の特性を多角的に理解することができます。
マトリックス分析
マトリックス分析は、複数の要素を組み合わせて顧客や商品を評価する手法です。例えば、「売上」と「利益率」を軸にして顧客をマッピングすることで、利益貢献度が高い顧客や商品を特定し、最適な施策を打つことができます。
デシル分析の限界と改善策
デシル分析は、顧客を購入金額のみに基づいて分類するシンプルで効果的な手法ですが、そのシンプルさゆえにいくつかの限界があります。これらの限界を理解した上で、他の分析手法と組み合わせることで、デシル分析の精度や効果を高めることができます。
売上以外の要因が無視される
デシル分析では、顧客の購入金額だけを基準にして顧客を評価するため、購入頻度や最近の購買活動などの要因は考慮されません。このため、頻繁に購入しているが1回あたりの購入金額が少ない顧客や、最近購入したが一時的な特定イベントによる購入に過ぎない顧客を見落とす可能性があります。
購入頻度は高いが、1回あたりの購入金額が少ない顧客は、デシル分析では下位に分類される可能性がありますが、実際にはリピーターとして重要な顧客であることが多いです。
潜在的な顧客価値が見えにくい
デシル分析は過去の購入データに基づいて行われるため、顧客の将来的な価値や潜在的な購買意欲を予測することができません。顧客の行動データや興味関心、ウェブサイトでの閲覧履歴などを考慮しないため、潜在的に重要な顧客を見落とす可能性があります。
こうした潜在価値を捉えるためには、RFM分析やクラスター分析など、他の手法を組み合わせることが有効です。RFM分析では、購入頻度や最近の購入日を考慮するため、リピート購入が期待できる顧客を特定できます。
一時的なデータに依存する
デシル分析は、分析する時点でのデータに依存するため、短期的なデータの偏りが結果に影響を与えることがあります。例えば、一時的なセールやキャンペーンによって一時的に購入金額が増えた顧客が、過剰に評価される可能性があります。
長期的なデータを基に定期的にデシル分析を行い、顧客の行動傾向を継続的に把握することが重要です。また、過去の購入データに加えて、将来的な購買予測データを分析に取り入れることも効果的です。
他の分析手法との組み合わせ
デシル分析は単純で強力なツールですが、その限界を補うためには、他の分析手法との併用が有効です。RFM分析やクラスター分析、さらに機械学習を活用した予測分析などを組み合わせることで、より精度の高い顧客理解が可能になります。
デシル分析で上位デシルに分類された顧客を、RFM分析やクラスター分析でさらに細分化し、それぞれに適した施策を打つことで、マーケティング効果を最大化できます。
デシル分析を使ったマーケティング戦略のまとめ
デシル分析は、顧客を購入金額に基づいて分類し、上位顧客に対して重点的な施策を打つことで、売上の最大化を図るためのシンプルで効果的な手法です。これまで紹介してきたように、デシル分析を活用すれば、リソースの効率的な配分が可能になり、顧客ごとの最適なアプローチが取れるようになります。
中位デシルの顧客には、クロスセルやアップセル施策を通じて購入頻度や購入金額を引き上げることが可能です。また、下位デシルの顧客には、リテンション施策を行い、再購入を促すことが重要です。
- 中位顧客の育成: 次回購入時に使えるクーポンや、期間限定の割引を提供し、購入頻度を高める施策を行うことで、中位顧客を上位顧客に引き上げることができます。
- 下位顧客へのリテンション施策: 最近購入していない顧客に対しては、リマインダーメールや特別オファーを送信し、再購入を促すことで、顧客の離脱を防ぐことができます。
デシル分析を通じて、上位顧客には重点的なリソースを配分し、下位顧客には一般的なマーケティング施策を行うことで、無駄を省きつつ売上を最大化することが可能です。
- リソースの最適化: 企業は限られたリソースを効率的に配分する必要があり、デシル分析を活用することで、最も売上に貢献する顧客に集中した施策を展開でき、マーケティングコストの削減と売上拡大を両立することができます。
デシル分析は単なる売上分析にとどまらず、顧客との長期的な関係を築くための基盤にもなります。分析結果を基に、顧客に適した施策を行うことで、ブランドロイヤルティを高め、顧客満足度の向上に寄与します。
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