顧客属性とは？

膨大な顧客データを前に、どう整理し、どう活用すればよいか悩むことはありませんか。実は、「顧客属性」という考え方を取り入れることで、複雑に見えるデータも整理しやすくなります。ここでは、顧客属性の基本的な考え方や、その重要性について解説します。

顧客属性の定義

顧客属性とは、お客様が持つ性別・年齢・居住地・購買履歴などの情報を体系的にまとめたものです。単なる個人情報の羅列ではなく、マーケティング戦略を立てるための重要な判断材料となります。

店舗の売上を伸ばすためには、「誰が」「なぜ」「どのタイミングで」商品を購入するのかを把握することが欠かせません。
例えば、30代の子育て世代が多い店舗であれば、ファミリー向け商品の充実や週末イベントの企画といった具体的な施策に落とし込めます。 顧客属性を正確に把握すれば、勘に頼らない根拠のあるマーケティングが可能になります。

顧客属性を活用する意義

顧客属性を活用することで、精度の高い施策とムダの削減が同時に実現できます。お客様のニーズを正確に把握できれば、売れ残りリスクが高い商品仕入れや、反応の低い広告出稿を避けることが可能です。

また、施策の効果検証がしやすくなる点も見逃せません。「20代女性向けキャンペーン」を実施した場合、実際にその層の来店や購買がどの程度増加したかを数値で確認できるため、次回の改善にも役立ちます。データという明確な根拠があれば、社内での合意形成もスムーズに進み、PDCAサイクルを効率的に回すことができます。

顧客属性の4つの種類

顧客属性は大きく4つのカテゴリーに分類されます。それぞれの特長を理解し、組み合わせて活用することで、お客様の全体像を立体的に把握できます。

人口動態的属性（デモグラフィック）

人口動態的属性は、年齢、性別、家族構成、職業、収入といった客観的な基本情報です。アンケートや会員登録で比較的簡単に収集でき、どのようなお客様が多いのか、基本的な顧客層を把握するために使用します。

駅前店舗では20～30代の会社員、郊外店舗では40～50代のファミリー層が中心といった違いが明確になります。この基本情報を押さえることで、品揃え、営業時間、価格帯など、店舗運営の土台となる戦略を適切に設定できます。ただし、デモグラフィックだけでは購買動機まで把握できないため、他の属性との組み合わせが重要です。

地理的属性（ジオグラフィック）

地理的属性は、居住地、勤務地、地域ごとの文化や気候など、地理的な情報を指します。店舗の立地や地域特性に合わせた施策に活用でき、商圏内のお客様の分布や移動パターンの把握に役立ちます。

北海道と沖縄では売れ筋商品が大きく異なるように、地域によってニーズは変わります。最寄り駅からの距離や競合店舗の位置関係も含めて分析すれば、自店舗の強みを活かした差別化戦略を立案できます。季節商品の展開時期や地域限定商品の開発にも、地理的属性のデータが大きな判断材料となります。効果的な商圏分析により、出店計画や販促エリアの選定精度も向上します。

心理的属性（サイコグラフィック）

心理的属性は、価値観、ライフスタイル、趣味嗜好など、内面的な情報です。お客様が「なぜその商品を選ぶのか」を理解するうえで重要な要素となります。

環境配慮を重視する人、コストパフォーマンスを追求する人、ブランドにこだわる人など、同じ年代・性別でも価値観は千差万別です。SNSの投稿内容やレビューコメントから読み取ることができ、数値化しにくい分、競合との差別化要因になりやすいものです。心理的属性を把握すれば、商品の訴求ポイントから店舗の雰囲気づくり、接客方法まで最適化できます。

行動履歴属性（ビヘイビアル）

行動履歴属性は、購入履歴、購入金額、来店頻度、Webサイトの閲覧履歴など、実際の行動に関するデータです。優良顧客の特定や、来店促進施策の検討に直接役立ちます。

「月3回以上来店する常連客」「高額商品を購入する優良顧客」「最近来店が途絶えた休眠客」といったグループ分けが可能です。POSデータやアプリの利用履歴から自動的に蓄積できるため、継続的な分析がしやすいのが特長です。購買タイミングや商品の組み合わせパターンを分析すれば、クロスセルやアップセルの機会も発見できます。

顧客属性を活用したマーケティング分析手法

収集した顧客属性データを実際の施策に活かすには、目的に応じた分析手法の選択が重要です。代表的な3つの手法とその活用場面を紹介します。

RFM分析

RFM分析は、Recency（最終購入日）・Frequency（購入頻度）・Monetary（累計購入金額）の3つの指標でお客様を評価・分類する手法です。各指標を5段階などでスコア化し、組み合わせることでお客様を細かくグループ分けします。

例えば、3つすべての指標が高い優良顧客には、新商品の先行案内や限定セールへの招待状といった特別な案内を送付します。一方、以前は頻繁に購入していたが最近来店がないお客様には、「お久しぶりです」のメッセージとともに復帰クーポンを配布するなど、グループごとに最適化されたコミュニケーションを展開できます。
3つの指標を組み合わせることで、単純な売上金額だけでは見えないお客様の状態を把握し、限られた予算を効果的に配分できます。

デシル分析

デシル分析は、すべてのお客様を購入金額の高い順に、10のグループに分ける手法です。どのグループが売上に最も貢献しているかを一目で把握でき、マーケティング予算をどの層に重点的に配分すべきか判断する際に使用します。

多くの店舗では、上位20％のお客様が売上の60～80％を占める「パレートの法則」が当てはまります。この結果をもとに、限られたマーケティング予算を最も効果的に配分できます。上位顧客にはロイヤルティープログラムや特別優待で維持・強化を図り、中位顧客には上位への引き上げ施策を実施、下位顧客にはコストを最小限に抑えた施策を展開するなど、貢献度に応じた戦略的な予算配分が可能になります。
シンプルな手法ながら、お客様の重要度を明確に示せるため、社内での施策優先順位の合意形成にも役立ちます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、年齢や居住地、ライフスタイルなどの属性を組み合わせて、共通のニーズを持つ顧客グループを発見する手法です。顧客属性に基づき市場を特定のグループに分け（セグメンテーション）、その中から自社が狙うべきグループを選定し（ターゲティング）、新商品の開発や特定の顧客層に向けたキャンペーンを企画する際に使用します。

複数の属性を掛け合わせることで、「平日昼間に来店する主婦層」「仕事帰りに立ち寄る会社員」「週末に家族で訪れるファミリー層」など、実際の来店シーンに即したセグメントの発見が可能です。さらに選定したターゲットをより深く理解するため、「都心に住む30代独身女性で、健康志向が強く、週末にヨガに通う」といった具体的な人物像（ペルソナ）を設定します。
ペルソナの設定は、商品開発の方向性から店頭の品揃え、広告のビジュアルやメッセージに至るまで、一貫性のあるマーケティング施策を展開するための土台となります。
データに基づいたセグメント設定により、画一的なマス・マーケティングから脱却し、きめ細かなお客様対応が可能になるのです。

顧客属性データの収集方法

顧客属性を分析するには、まず質の高いデータを収集する必要があります。さまざまな方法を組み合わせることで、お客様の全体像を把握できます。

一次データの収集

一次データは自社で直接収集する情報で、会員登録、POSデータ、アプリ会員、アンケート、接客での聞き取りなどから取得できます。取得時の設計ポイントとして、必須項目は最小限に抑え、段階的に情報を充実させていく方法が効果的です。

初回登録時に多くの項目を求めると離脱率が上がるため、まず基本情報のみ取得し、ポイント付与やクーポン配布のタイミングで追加情報を収集します。 定期的なキャンペーンで「登録情報を更新すると特典がもらえる」仕組みを作れば、常に新鮮なデータを維持できます。

Web行動や本人申告データの活用

デジタル化の進展により、会員IDと来店・購買・クーポン反応をひも付けた分析が可能になりました。オンラインとオフラインの行動を統合すれば、お客様の購買ジャーニー全体を把握できます。

ただし、Cookieの利用や個人情報の取り扱いには十分な配慮が必要です。必ず事前に同意を取得し、配信停止や同意撤回の導線を明確に用意しておきます。プライバシーポリシーをわかりやすく表示し、お客様が自分のデータをコントロールできる仕組みを整えることで、信頼関係を保ちながらデータ活用を進められます。

外部データとの統合

自社データだけでなく、地理・人口統計・人流などの外部データと突合することで「どこに誰が多いか」を可視化できます。国勢調査や自治体の統計データ、位置情報サービスなどを活用すれば、商圏内の潜在顧客の規模や特性を把握できます。

外部データを統合する際は、重複排除・期間合わせ・カテゴリー体系の統一といった品質管理が成功のカギとなります。住所表記の揺れを統一したり、異なるデータソースの集計期間を合わせたりする前処理を丁寧に行うことで、正確な分析結果を得られます。

顧客属性に基づく分析を成功させるポイント

顧客属性データを収集しても、適切に活用できなければ意味がありません。ここでは、分析を成功させるために必要な3つの重要なポイントを押さえておきましょう。

目的を決めておく

分析を始める前に、分析の目的を明確にしておくことが何より重要です。「売上を上げたい」という漠然とした目標ではなく、「平日の来店客数を20％増やす」「客単価を1,000円上げる」といった具体的な目標を設定します。「何を変えたいか→どの指標を動かすか→どの属性を使うか」の順で設計すれば、必要なデータと分析手法が明確になり、効率的に施策立案まで進められます。

必要に応じて情報を更新する

顧客属性の中でも、住所や職業など、変化する可能性のある情報（動的属性）は定期的に更新する必要があります。古いデータのまま分析を続けると、実態とかけ離れた結果になってしまいます。年に1回の更新キャンペーンや、来店時の変更確認により、データの鮮度を保つことができます。

プライバシーに配慮する

個人情報の取り扱いに細心の注意を払い、セキュリティ対策を徹底することは企業の社会的責任です。個人情報保護法を遵守し、必要最小限のデータのみを収集・保管します。データの利用目的を明確に伝え、お客様の同意を得たうえで活用し、不要になったデータは適切に削除する体制を整えることで、お客様との信頼関係を維持できます。

顧客属性の把握に役立つ「BUYZO」

顧客属性の重要性は理解できても、実際にデータ収集から分析まで自社で行うのは簡単ではありません。そこで活用したいのが、グローリーが提供する「BUYZO（バイゾー）」です。BUYZOは、店舗に設置したAI Beaconにより来店客のスマートフォンを検知し、来店人数や新規・リピーターの判別、居住地分析などを自動で行います。

競合店舗の利用状況も把握できるため、自店舗の強み・弱みを客観的に評価し、差別化戦略を立てることも可能です。

まとめ

顧客属性とは、性別・年齢・居住地・購買履歴など、お客様を理解するための基本情報です。人口動態・地理・心理・行動履歴の4つの観点からお客様を分類し、RFM分析・デシル分析・セグメンテーション分析などの手法を活用することで、精度の高いマーケティング施策が実現します。

成功のポイントは、明確な目的設定、継続的なデータ更新、プライバシーへの配慮です。これらを押さえた上で、適切なツールを活用することで、分析から実行まで効率的に進められます。

BUYZOのような先進的なツールを導入することで、今まで見えなかったお客様の行動パターンや商圏の実態が明らかになり、根拠に基づく戦略立案が可能になります。顧客属性の理解と活用は、これからのマーケティングに欠かせない要素です。ぜひ自社の状況に合わせて、最適な方法で顧客属性分析に取り組んでみてください。