デシル分析は顧客データを一定の売上額ごとに10等分し、効率よく施策を打ち出していけるようになる分析手法です。マーケティングにおいてはよく話題にあがる手法ですが、そのメリットや実践方法については、よくわかっていないという方も多いのではないでしょうか。そのような方に向けて、今回はデシル分析のメリットや実践方法についてお伝えしていきます。
デシル分析についておさらい
デシル分析とは、顧客の購入金額を高い順に10等分し、各セグメントの構成比を算出できる分析方法です。ラテン語に訳すとデシルは10等分の意味です。顧客を購買データごとに分類して10のグループに分けることで、優良顧客層を明確にできるのです。さらにグループごとに合う施策を検討し、効率の良いマーケティングを実施していくことができます。デシル分析のメリット
デシル分析の最大のメリットは、シンプルで簡単に分析できるという点です。指標が1つであるため、特殊なBIツールなどを用いなくても簡単に分析できます。デシル分析の基本は、購入金額が一番高いグループに多くの予算を割くという施策です。パーソナライズされたクーポン配信、メルマガ配信などで関係性をより強固に保って離脱を防ぎ、アップセルやクロスセルで売上拡大を狙います。顧客全体の底上げをしたい場合は、購入金額が下位の複数グループを狙っていきます。デシル分析のデメリット
デシル分析は、細かい分析には向いていません。顧客が商品を購入する際には、さまざまな要素から購入を決定します。その意思決定のプロセスは単純ではありません。購入から数年経過している高額商品購入者が上位デシルに入る場合もあります。デシル分析はこうした詳細な状況分析には不向きです。
デシル分析の実践方法
デシル分析は、次の手順で実践します。（1）顧客ごとの購入金額データを算出し、10のグループに分ける
（2）顧客データを購入金額データ順に並べ替えて一定範囲の金額ごとに10等分し、上から順に「デシル1」「デシル2」…「デシル10」と名前をつけていく
（3）各デシルにおいて売上構成比や購入比率を算出する
売上構成比が高いデシルはリピート購入に繋がりやすいと考えられるため、クーポンや金額が高い商品の紹介などを実施していきます。一方、売上構成比が低いデシルにアプローチするなら、低価格の商品を紹介することで安さやお得さの訴求をするとよいでしょう。
具体的にExcelを使用してデシル分析を実施する場合、必要になるのは以下4点の情報です。
・商品の注文を識別できる注文番号
・顧客を識別できる顧客ID
・購買日
・購買金額
このデータに対してデシル分析を実施することで、購買金額や売上構成比などの各種データをまとめられます。
デシル分析と似た分析手法
以下の3点の分析手法はデシル分析と似ている点を持ちます。それぞれ手法の内容をみていきましょう。RFM分析
RFM分析は、最新の購入日時・購買頻度・購入金額の3つの指標で、顧客をグループに分ける手法です。優良顧客・新規顧客・安定顧客・離反顧客・非優良顧客といった顧客に関する属性を把握できます。RFM分析を実施することで、注力すべき製品・地域などが判明します。例えば、優良顧客が多く住んでいるエリアが判明すれば、新規出店も視野に入るのです。CTB分析
CTB分析とは、Category（カテゴリ）、Taste（テイスト）、Brand（ブランド）の3つの指標で顧客を分類する手法です。顧客がどんな商品を購入するかを高い精度で予測できます。分類は、次のような内容で実施します。・カテゴリでは、大分類・中分類・小分類などの一定のグループで分類
・テイストは、色、模様、形、風合い、サイズなどで分類
・ブランドはメーカー名やキャラクターなどで分類
上記3つの指標を基にして顧客を分類していきます。
ABC分析
ABC分析とは、売上高、販売個数、売上利益などの多くの指標の中から重要視するポイントを決めて分析していく手法です。例えば販売個数をポイントにした場合の在庫管理においては、1000個/週以上をA、1000個～100個/週をB、100個/週以下をCとします。この分析を実施すると、Ａは良く売れるので頻繁に補充し、Ｃは状況を見て在庫を増やすといった対応が取れるのです。また、売上が高い製品やサービスを可視化し、Ａの在庫数を増やし、Ｃの販売を見直すという方法もあります。デシル分析のメリットや実践方法を理解して効率的な分析を
デシル分析は分析対象のデータを10のセグメントに分けて分析する手法です。手軽に分析を進められる一方、詳細なマーケティングには向かないという特徴もあります。デシル分析のメリットや実践方法を理解して効率的な分析をしていきましょう。クロス・マーケティングでは、デシル分析のほか、RFM分析やABC分析などの手法を用いたデータ分析を支援しています。また、顧客視点での統合データ分析「ジャーニーデータ分析」やアンケートによって顧客理解を深める支援なども行っておりますので、顧客データの活用についてご興味のある方はぜひ一度クロス・マーケティングへご相談ください。
■参考サイト：
https://n-works.link/blog/marketing/decile-analysis
https://engage-mate.jp/article/know-how/decyl-analysis/
https://receiptreward.jp/solution/column/decylanalysis.html
https://www.wowcom.co.jp/blog/1454/
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/marketing/customer_product_analysis/decyl_rfm
https://makefri.jp/work/7735/
https://www.synergy-marketing.co.jp/glossary/decyl-analysis/
https://lab.kutikomi.com/news/2021/04/06/decileanalysis/
