顧客データを活用し、顧客を識別するための全体像

CRMなどに顧客データを蓄積していくと、次に行いたいのは顧客を識別することです。
誰が優良顧客なのか？離脱してしまいそうな顧客は誰なのか？
顧客を識別するための全体像を、まずはお伝えします。
（主にB to Bの企業を想定しています）

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Contents

顧客識別のスタートは全体を把握すること
自社の基準を設ける
グループ分けを行う

顧客識別のスタートは全体を把握すること

顧客を識別するには、まず全体像の把握から始めます。
識別してグループ分けするのは、グループごとに異なる施策を打ちたいからです。（後述）
逆に言えば、打ち手が全顧客で同じならば、顧客識別＆グループ分けは不要です。

実際にはデータにはなっていなくても、経営者や営業の感覚として、各お客様の特徴は押さえているかもしれません。

間違いなく自社にとって必要な顧客（優良顧客）
時間が多く取られて、売上の割に利益がない顧客
1度は取引があるものの、関係が長く続かない顧客

こういう感覚では理解している顧客をデータによって分類していきます。
全体を把握するためには、以下のようなデータを確認します。

顧客別の累積売上（利益）、直近1年間の売上（利益）
取引頻度
最終取引日からの経過日数

その他にも気になる項目があれば入れておきます。

例えば顧客ごとに商談発生から受注までの日数（≒営業コスト）が大きく異なる場合には、それも可能な限りデータ化しておきます。
商品種別が多くて、顧客だけでなく商品分析も同時に行いたい場合には、商品ごとのデータも取っておくと良いでしょう。

自社の基準を設ける

上述の売上・利益、取引頻度、最終取引日からの経過日数は、ビジネスによって大きく変わります。

コピー用紙などのオフィスサプライであれば、取引頻度は高く、売上額がそんなに大きくなりません。
企業研修などのサービスであれば、年に多くても数回程度。
システム開発であれば、一度開発が終われば、次のプロジェクトまで数年間空くこともあります。

したがって、自社（事業が複数ある場合は事業ごと）にとっての最適な数値はどのくらいか？を全体データから読み取ります。

ザックリと把握するにはパレートの法則を活用します。ニハチの法則とも言われるアレです。
上位20%の顧客が、売上の80%を構成すると言われています。
実際には20:80ではなく、30:70だったり、10:90だったりします。
売上（利益）の上位から顧客を並べてみると、優良顧客と呼べるラインが見えてきます。

購買頻度や、最終取引日からの経過日数なども、どこが8割網羅するのか？（どこがボリュームゾーンなのか？）を確認しておくと良いでしょう。