「会員データ」を自社の戦略に活用しよう｜予約管理システムの会員データ活用方法も解説

業種・業態や組織規模の大小を問わず、ビジネスにおいて顧客データや会員データを収集してマーケティングに活用することには、とても大きな意義があります。

本記事では、会員データを収集し、活用することの重要性や実際の分析方法、活用できるツールなどについて網羅解説しています。

※この記事は、「予約の知見」と「サービスの現場」を共創し、そこに眠る価値を発見・創造していく、日本で唯一の予約研究機関【予約ラボ】が監修を行っています。

会員データを有効活用するとはどういうことか

サービスを利用したり、商品を購入したりといった過程で会員になってくれた顧客に関するさまざまなデータは、自社にとって非常に有用なデータです。

蓄積されたせっかくの会員データを、例えばただ会員向けのサービス提供時のリストとしてだけ扱っていたのでは、有効活用といえないどころか、企業にとって大きな機会損失といっても過言ではないでしょう。

会員データは自社の「マーケティング」や「ブランディング」をするうえで、とても大切な情報源であり、施策をうつ際の有用な検討材料となります。

会員データをさまざまな観点で読み解いていくことによって、例えば以下のようなメリットを得られます。

• 顧客全体、顧客個々の行動や属性を確認することにより、自社顧客の「ニーズ」の統計データを得られたり、一人一人の「ウォンツ」を伺い知れることで企業の戦略立案の材料となる
• 自社の顧客について深く知り、分析を行うことで顧客属性ごとの最適なマーケティングアプローチ、ロイヤルカスタマー醸成を図れる
• 自社の顧客がどんな人たちであるかを知ることによって、自社が目指すべきブランドイメージもおのずと見えてくる

上記はあくまで一例ですが、このように会員データは企業の戦略立案にとても役立つ、大切な情報源なのです。

会員データを有効活用する際の流れ

ここではまず、実際に自社の会員データを有効活用しようと考えた場合に、イメージするべき大まかな流れをご紹介します。

会員データを収集する

まずは、活用すべき会員データが蓄積されていないことには始まりません。

自社のサービスを申込してもらう際の手続き内で入力してもらう、商品を購入してくれた顧客へのアンケートを展開する、自社サービスを検討している段階の見込み顧客へ資料を提供し、資料ダウンロード時に情報を入力してもらう、プロモーションで自社SNSのフォローをしてもらう、予約時に予約者情報を入力してもらうなどさまざまな方法で、さまざまな方面から情報を集められる可能性があります。

情報を集められたなかで、さらに会員登録のメリットを感じてもらえるような施策を展開し、自社の会員になってもらえれば、そこで会員データの蓄積となります。

尚、顧客に関するデータには、大きく分けて「定量データ」と「定性データ」があります。

ひとりの顧客に対して、定量データと定性データのいずれも提供してもらえることが理想です。

定量データ

端的にいうと、数値や定型のテキストとして残せておけるデータのことです。

住所や職業、年齢や性別、属性（家族構成、趣味カテゴリなど）、購入履歴・予約履歴や金額といったデータのほか、例えば自社サイト内でどのようなページ遷移をたどったか、どこで離脱したかといった行動ログデータも定量データにあたります。

定量データは、会員登録時の必要項目の入力や、回答選択式アンケート、購入履歴やアクセスログの確認といった手段で収集可能です。

定性データ

前述の定量データにあたらない類のデータ、つまり定型テキストで残すことや数値化しておくことが難しいデータを指します。

例えばアンケートで回答してくれた内容のうち、選択式などではない自由記述式の回答、クレーム、Web上での自社商品・サービスに関するレビューやSNSでの投稿内容といったデータが定性データにあたります。

定性データは、自由記述式アンケート、クレーム履歴や、商品やサービスのレビューサイトの確認のほか、SNSや検索エンジンで自社商品やサービスに関する情報を検索したり、顧客のSNS投稿内容を確認したりすることで得られます。

会員データを一元管理しておく

収集した会員データは、ただ保存・蓄積できていればよいというわけではなく、一元的に管理できる仕組みが必要です。

膨大に蓄積された会員データのなかから、いつでも必要なときに必要なデータへたどりつけるようにしておくことで、最大限効率的で効果的なデータ分析がおこなえます。

特に定性データに関しては、単純な数値化・定型テキスト化ができない類のデータであるため、管理方法をしっかり確立できていないと、検索性が著しく低い、持ちぐされのデータとなってしまいかねません。

膨大なデータを一元管理するにあたって、大切な考え方となるのが「データガバナンス」です。データガバナンスとは、端的にいうと「データ管理のルールをしっかりと決めておき、そのルールどおりにデータを運用していく」こと、つまりデータの取り扱いについてしっかり社内で統制しておくことを指します。

データの収集時からあらかじめデータガバナンスをしっかりおこなっておき、データガバナンスに沿ってデータを保存しておくことが大切です。

データガバナンスという考え方は、データの有効活用という観点以外に、「煩雑なデータ管理や統制されていない運用が原因で起こる情報漏えいのリスクを防止する」といった点でも企業にとって非常に大切です。

会員データを分析する

一元管理している会員データを分析する際には、特別なスキルや知識を有する担当者が専門的な分析をおこなう場合もありますが、一般的に多くの企業では、データ分析用のツールが用いられています。

データ分析ツール、BIツールなどと呼ばれる専門のツールを活用しつつ、会員データを効率的に分析し、出力されたレポートが自社のマーケティング施策のための検討材料となります。

会員データを活用する

会員データの分析が終われば、いよいよ本来の最終目的である「データ活用」の段階となります。

具体的には、分析によって明らかになった「会員の傾向」「会員の属性」「会員が自社に求めていること」などを材料としながら、マーケティングやブランディングを改善するための施策をうっていきます。

マーケティングやブランディングの改善案を検討するにあたっては、「カスタマーサクセス」と「USP」という概念が参考になるでしょう。以下に概要を説明します。

カスタマーサクセス

単に自社のサービスや商品を利用・購入してもらうことをゴールとするのではなく、利用・購入を通じて「顧客に成功体験を得てもらうこと」をゴールとする考え方です。

サービスや商品そのもので顧客が得られる効果のみならず、例えば「検討から購入までの一連の流れでの体験」「問い合わせやクレームに対する企業の対応」といった部分の体験までを含めて、クオリティを意識して付加価値として顧客へ提供します。

このカスタマーサクセスへつなげるためにはどういった対応をとるべきか、という点を検討するにあたって、前述の工程で収集・分析した会員データを活用します。

成功体験を得られた顧客は、自社のサービスや商品のリピーター、やがてはファンとなってくれる可能性が高まります。

USP

USP（Unipue Selling Proposition）とは、端的にいうと「他社にはみられない、自社独自の強み」といったことです。

例えば業界一の吸引力を誇る掃除機、値段以上の価値を感じてもらえる高品質な家具など、広く知られている企業のなかには自社のUSPを確立し、ブランディングに成功している事例が多くあります。

こういったUSPを根拠としたブランディングは、すなわち「顧客が同業他社の製品は選ばず、その企業の製品だけを選び続ける」強い理由ともなり得ます。

USP確立にあたっては自社のもつ元来のビジョンのほか、顧客が自社に何を求めているのか、何を理由に自社が選ばれたのか、自社を選んでくれた顧客の傾向、といった、前述の収集・分析した会員データがやはり重要な材料となります。

会員データ分析を行う際の分析方法

ここでは、会員データや顧客データを分析する際に用いられることが多い、いくつかの代表的な手法をかんたんにご紹介します。

先に述べたように、実際にデータ分析をおこなう際には専門の分析ツールを導入し、出力されたレポートで結果をわかりやすいかたちで確認する場合も多いため、必ずしも詳細を把握しておく必要まではないでしょう。

分析ツールを選定する際や機能を確認する際、およびツールをなるべく使いこなすためのひとつの材料として、ご参考ください。

セグメンテーション分析

年齢や住所、性別といった「定量データ」に基づいて、顧客をグループ分けする方法です。

バスケット分析

「バスケット＝買い物カゴ」の名のとおり、顧客の購入履歴やお気に入りリストなどから、「一緒に購入されやすい組み合わせ」などの傾向を分析する方法です。

RFM分析

R（Recency：最終購入日）、F（Frequency：購入頻度）、M（Monetary：購入金額）の3つの指標をもとに、顧客をランク分けする方法です。

デシル分析

購買金額などをもとにして顧客を上位から10等分したうえで、各ランクの購入比率、売上構成比などを算出し、現在注力すべき顧客をグループ化する方法です。

会員データをマーケティングに活用する方法

前項では会員データを分析する際の手法についてご紹介しましたが、この項では「分析したデータをどう活用すべきか」「分析結果をもとに何を目指すべきか」にあたる、重要な考え方をいくつかご紹介します。

クロスセル・アップセル

分析したデータをもとに結びつけるべきマーケティング施策のなかに、「クロスセル」と「アップセル」があります。

「クロスセル」とは、商品を単品購入してくれた顧客に、商品のセット購入や購入後の追加購入などをしてもらえることを目指すマーケティング施策です。

「アップセル」は、購入してくれた商品の同種・上位にあたる商品を購入してもらうことや、現在加入してくれているサービスプランから上位プランに乗り換えてもらうことを目指すマーケティング施策です。

クロスセルとアップセルはいずれも、客単価の向上、ひいては売上の向上を果たすための施策といえます。

行動データ活用

行動データ、すなわち顧客のこれまでの購入履歴や問合せ履歴、Webサイト上でのアクセスログなどのデータをもとに、それぞれの顧客に最適なタイミングで、適した内容のメールを送るといった方法で効果的なアプローチを狙います。

データドリブン

データドリブンとは、端的にいうとあらゆる種類のデータを蓄積したうえで分析し、企業の意思決定をおこなう業務プロセス自体のことを指す言葉です。

これまでご紹介したような、データ収集から蓄積・活用までに至る考え方・方法論を活用して、自社にとって最適な「データドリブン」を実現することによって、企業としての大きな利益を得られる可能性が高まるのです。

会員データの集約管理に最適なツール

ここでは、会員データを効果的に集約管理するために役立つツールについて、いくつかの種類をご紹介します。

各種類のなかで、よく使われている著名なツールの例もご紹介していますので、ぜひご参考ください。

CRM（顧客管理システム）

CRM（顧客管理システム）とは、大まかにいうと「ただ顧客のデータを単なるデータとして管理するのではなく、企業と顧客との関係性までを管理する」という意義をもった、多角的な機能を有するツールのことです。

具体的にCRMのなかで採用されている機能としては、顧客の氏名、企業や役職・部署などの属性の一元管理のほか、名刺管理や人脈管理、商品情報管理やリードナーチャリングといった機能が挙げられます。

多くの企業に広く使われている著名なCRMとしては、「Salesforce」「kintone」「HubSpot」などがあります。

SFA（営業支援システム）

SFA（営業支援システム）は、顧客との取引履歴や、プロジェクトの状況など、いわゆる「案件化された状態」を軸として情報管理をおこなうという意義をもったツールです。

例えば進行している商談やプロジェクトを円滑に進めるために、進捗状況や契約までの目安の期間を自動算出したり、商談化の決定材料となる対応履歴を網羅的に確認できたり、といった機能をもっています。

近年では、SFAも前述の「CRM」もそれぞれが多機能化、統合ツール化している傾向にあり、いずれかにはっきり分けることが難しいツールも多く登場しています。

そのため、CRMの項で例に挙げた「Salesforce」「HubSpot」などは、SFAとして名が挙がることも多くなっています。

CRMもSFAも、営業支援、顧客との関係管理や構築のための統合的な管理ツールという位置づけとして覚えておくほうが、現在の状況に適しているかもしれません。

CRMの項でご紹介した以外に、広く使われている著名なSFAとしては、「Dynamics 365 Sales」「JUST.SFA」などがあります。

MA（マーケティングオートメーション）

MA（マーケティングオートメーション）は、購入意欲のある顧客や、商談化する可能性が高い顧客を自動的に見いだすことによって、リードナーチャリングを支援する機能をもつツールです。

例えば当該顧客に対しての「いつ、どのような内容のメッセージをどのような手段で届けるか」といった判断や、実際にその日時・方法での連絡までを自動化できます。

多くの企業に広く使われている著名なMAとしては、「Marketing Cloud Account Engagement」「SHANON MARKETING PLATFORM」「Adobe Marketo Engage」などがあります。

会員データの活用事例

ここまでのご説明で、会員データを活用するという概念や、その手法について概ねご理解いただけたでしょうか。

この章では、実際に会員データを活用したうえで、事業の最適化や利益の最大化へつなげることができた成功例をいくつか、かんたんにご紹介します。

ぜひ、自社で会員データを活用する際の成功イメージとして、ご参考ください。

公式アプリから取得した会員データをもとに、会員ごとの好みに応じたクーポンやメールを送付&仕入れを最適化

TVゲームや家電などの買取販売・新品販売、DVD・コミックの買取販売やレンタルなどをおこなっているA社では、ビッグデータ活用という課題を掲げ、自社の公式のスマートフォンアプリからのかんたんな会員登録によって収集した会員データをもとに、趣味嗜好や売上別にデータを分類し、分類した顧客層ごとに内容を分けたクーポンやメールを配信することによって、集客効果を最大化しました。分類した顧客情報の管理にはCRMを活用しています。

あわせて仕入れも最適化し、業績を大きく伸ばすことに成功しました。

レジのPOSやポイントサービスから得た会員データを顧客の嗜好性分析へ活用

コンビニエンスストアを全国展開するB社では、レジのPOSや、自社独自のポイント会員サービスで得られた顧客の情報をもとに、商品ごとの顧客の細かい嗜好性などを分析し、それにあわせた商品を開発して、定期的に店頭でリリースしています。

会員データの分析にあたっては、自社内で分析できる人材を育成し、収集するデータも絞り込むことによってコストを最適化しています。

顧客の細かな嗜好性にターゲットを置くという施策は、とあるヒット商品で「その商品の売上の半数以上が、1割の顧客によってリピート購入されている」という結果を生み出すことになりました。

顧客全体を細かく分類しターゲットを明確にしたうえで、その分類したターゲットの嗜好にしっかりヒットする商品を開発できた好例といえるでしょう。

ロングテールを前提として会員データを活用、商品ジャンルの細分化で売上増加

幅広い商品を網羅的に取り扱うECサイトを運営するC社では、さまざまな商品の管理を最適化してそれぞれの販売機会を最大化するために、ロングテールを前提とした会員データ解析に注力しました。

ロングテールとは、売れ筋の主力商品の売上を、あまり売れない傾向にあるニッチな商品群の売上合計が上回ることを指します。

C社ではECサイト上の商品ジャンルを顧客の傾向に応じてさらに細分化し、細分化した各ページの更新頻度を従来よりも短縮することで、ニッチな商品の売上を増加させることに成功しました。

予約管理システムの会員データと販売実績・販売チャネルを組み合わせ精度の高い需要予測を実現

予約制の食品販売店を全国展開するD社では、もともと自社商品の予約受付で使用していた予約管理システムで会員制のサイトを構築しました。

会員制の予約の仕組みを経て収集した細かな顧客データをもとに、販売実績や販売チャネルと組み合わせて、従来よりも精度の高い需要予測をおこなうことに成功しています。

購入の傾向やリピートの頻度など、顧客ごとに分析した精度の高い需要予測により材料の仕入れや商品の製造を最適化でき、売上を大きく伸ばすことができました。

「予約管理システム」を活用すれば会員データの取得や集約が容易に

前項の最後の事例でご紹介したように、自社の商品やサービスの予約受付のために活用される「予約管理システム」は、システム自体がそもそも、顧客自身が目的やニーズに応じて項目を選択したり、情報を入力してくれるような仕組みを実現できるシステムです。

予約受付にともなって実効性が非常に高い情報を自然に集められる予約管理システムは、顧客データ活用、会員データ活用の観点でも非常に有用なツールとなります。

さまざまな予約管理システムの中には、かんたんに会員制サイトを構築できるシステムもあります。

本記事では最後に、そのような予約管理システムのひとつとして、「ChoiceRESERVE」をご紹介します。

予約管理システム「ChoiceRESERVE」での会員データ活用方法

株式会社リザーブリンクが提供する予約管理システム「ChoiceRESERVE」は、さまざまな業種・業態に適応した予約受付サイトをかんたんに制作でき、受付業務や日程調整、自動メール送信などの関連業務をほぼ自動化できるツールです。

CSV出力やAPI連携でCRMなど外部システムへ簡単にデータを連携可能

「ChoiceRESERVE」で蓄積された予約データや会員データは、CSVデータとして出力できるほか、API連携で対応する外部システムとのリアルタイム連携も可能なため、情報を分析するためのCRMやSFAへデータを共有することが容易です。

例としてSalesforceの場合では、「ChoiceRESERVE 予約連携」によってシームレスな予約情報連携が可能であり、予約管理システム上の会員データに紐づいた仔細なマーケティングや案件管理を実現できます。

完全会員制サイトも運用可能

「ChoiceRESERVE」ではゲストユーザーや新規来訪者を含めた広い顧客層へ提供する一般的な予約サイトを構築できるほか、完全会員制の予約サイトを運用することも可能です。

完全会員制の予約受付サイトであれば、より多くの情報、趣味嗜好や今後のニーズなども含めた細かな情報を入力必須情報として設定し、ユーザーから収集することも容易です。

既存の会員制サイトと予約システムを連携することも可能

「ChoiceRESERVE」の「会員連携機能」では、企業がすでに運用している既存の会員制サイトで取り扱われている会員情報と、予約受付サイトを連携させることが可能です。

既に収集されている会員情報とかんたんに連携をおこなえ、統合的な会員制予約サイトを実現できるこの仕組みは、化粧品メーカーの来店・オンライン相談や、百貨店などの会員限定サービス予約、結婚式場の相談およびアニバーサリーイベントなど、幅広い業種で活用されています。

基本情報属性やカスタム属性、予約利用状況など条件ごとに検索しやすい会員一覧画面

会員データの一元管理、企業に利益をもたらすデータドリブンという観点では、蓄積した情報の検索性が高いことはとても重要です。

「ChoiceRESERVE」の会員一覧画面では、さまざまな属性や条件ごとにスムーズな検索をおこなえます。

属性や予約利用状況で絞り込んでメルマガ一斉配信も可能

前項の会員検索にあたっては、そのまま同条件に絞ったメルマガ一斉配信も可能です。

ターゲットの絞り込みとマーケティング施策の実行を、ひとつのシステムで完結できます。

予約管理システムを導入すれば、会員データの取得＆活用も可能

本記事では、ビジネスにおいて会員データを活用することの重要性や、実際の分析・活用時の考え方、有効なツールなどをまとめてご紹介しました。

ぜひ今回解説した内容をご参考に、自社にとって最適なデータドリブンを実現してください。