このページでは、N1の分析とペルソナ分析の違いについて解説をしていきます。
N1の分析を効果的に行う方法も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
N1の分析とは特定の顧客を1人だけ選び、自社の商品やサービスについてどう考えているのか意見や感じていることを探る分析手法。1人の顧客を徹底的に分析することで、その顧客像を把握しやすくなります。
実在する人物にフォーカスするため、その顧客を起点として事業を展開していくことも可能。従来の商品やサービスの改善をはじめ、新たなアイデア等の手がかりを得る方法として、近年注目を集めています。
N1の分析は、実際に存在している顧客をさまざまな視点から分析するのに対し、ペルソナ分析は実像に近い架空の人物を設定して分析を行います。
そのため、N1の分析は1人の顧客を深く理解していくことにより、今までにない新たな一手を見つけるきっかけになる可能性もあります。一方で、ペルソナ分析は実像に近い架空の人物像を設定して分析を行います。
N1の分析は1人の購買行動に着目をして分析をするからこそ、
その人物がどこで何を買ったかを分析できるデータの「深さ」と「広さ」が重要です。
以下では、商品カテゴリやチェーンをまたいだ
購買行動の分析ができる「購買行動分析サービス」を紹介しています。
N1の分析は1人の購買行動に着目をして分析をするからこそ、その人物がどこで何を買ったかを分析できるデータの「深さ」と「広さ」が重要です。
以下では、商品カテゴリやチェーンをまたいだ購買行動の分析ができる「購買行動分析サービス」を紹介しています。
N1の分析とペルソナ分析は、両方とも顧客のニーズや要望を把握するために活用されていますが、重視しているポイントが異なります。
N1の分析は1人の顧客の深層心理まで分析することによって、サービスや商品開発のための情報収集を行うのが目的。しかし、ペルソナ分析はターゲットとするユーザー像を定義することで、ペルソナを軸に事業を展開していくために分析を行います。
N1の分析は個人を選んで情報を得ることがベースになるため、
分析結果をビジネスとして成り立つように活用していくには、選定した1人だけに固執しないことが失敗しないコツです。
消費者の購買行動が分析できるサービスを利用すれば、複数回に分けて調査をする手間を省くことができるでしょう。
N1の分析で選出される人は、無作為に選ぶものではありません。
まず、自社の顧客をチェックし、属性別に大まかに分類。さらに、5セグマップと9セグマップという2種類のセグメントマップによって顧客を細かくグループごとに仕分けて、対象となる個人をピックアップしていきます。
顧客を認知度や購買意欲ごとに分類することで、顧客の属性を可視化。これらの内容を参考にしながら、実際に話を聞ける個人を選出していきます。
調査を実施する対象者に対して簡単な質問をいくつか行い、認知・購買経験・頻度を調査。
購入頻度が高い「ロイヤル層」、購入頻度が中くらいの「一般客層」、購入経験がある「離反客層」、購買経験のない「未購買客層」、認知していない「未認知客層」の5つの属性に区分けします。
そして、市場の顧客層を購買意欲の観点で図式化。一目でどのような顧客層で成り立っているのかが分かるため、アプローチすべき部分が判断しやすくなります。
5セグマップで自社内の商品やサービスを分析するだけでなく、同じ市場にいる競合についてもリサーチが可能。ライバル企業に対する自社商品やサービスの現状をはじめ、自社のポジショニング等もチェックすることができます。
また、分析を活用することで、マーケティング戦略の方向性や課題点などを見つけられるので、ターゲットとする競合に向けた具体的な対策も講じやすくなるでしょう。
9セグマップは顧客層をより深く理解しやすくするために、5セグマップに継続購買に関するカテゴリを追加。未認知顧客層以外のセグメントをさらに分類し、狙っているターゲット層が魅力を感じるものについて、さらに詳しくリサーチしていきます。
そして、顧客を細分化することで、誰に何をアンケートすればどんなアイデアが得られるのかを明確にします。
分類した顧客層において、どのような施策が有効であるかを検討。各層に存在している1人に焦点を当てやすくします。
また、セグメントごとの行動傾向や認知状況の違いも分析。より細分化された調査をしながら、インタビュー等に対応してもらう顧客1人を選定します。
N1の分析を上手く活用していくためには、N1になる適正な顧客を見つけるためのリサーチがとても重要。分析を質の高いものにするためには、ID付きのレシートデータなど、人に紐づいた購買データを活用するのがおすすめです。
従来の分析方法のように集団として顧客をとらえるのではなく、個人単位で顧客の分析を行うことで独創性のあるアイデアを導きやすくなるでしょう。
N1の分析を上手く活用していくためには、N1になる適正な顧客を見つけるためのリサーチがとても重要。分析を質の高いものにするためには、ID付きのレシートデータなど、人に紐づいた購買データを活用するのがおすすめです。
従来の分析方法のように集団として顧客をとらえるのではなく、個人単位で顧客の分析を行うことで独創性のあるアイデアを導きやすくなるでしょう。
レシートデータを活用した顧客分析の方法や、各分析で分かることについてまとめました。
消費者の属性が分かる
(属性分析)
消費者の居住地域や年代、性別、家族構成、職業などの属性を、レシートデータから得られた購買データに掛け合わせることで、ターゲット層の分析やペルソナの深掘りができます。
消費者の購買行動の変化が分かる
(行動トレンド分析等)
過去の購買データから、季節ごとの購買率を算出する分析方法です。
購買行動のデータから、消費者のトレンドを抑えた商品開発が可能になります。
「よく一緒に買われている商品」が分かる
(併買分析)
レシートデータから、対象商品と一緒に購入されている「併買品」も知ることができます。同時購入の相関関係や購入頻度を分析することで、販促施策の立案に役立てることができます。
お試し購入者とリピート率が分かる
(トライアル・リピート分析)
レシートデータから、商品の「トライアル(お試し購入)」と「リピート率」を分析することができます。新商品の反応や、購入者の定着率を把握することで、今後のマーケティング戦略や商品開発に役立てることができます。
どんな顧客に支持されているかが分かる
(RFM分析)
購買履歴(最新の購入日、購買頻度、購入金額)をもとに、顧客を「優良顧客」「安定顧客」などにランク分けし、購買の傾向を探る分析方法です。それぞれのグループの特徴を把握することで、顧客のニーズに合わせたアプローチ方法を考えられます。
購買金額から顧客の属性が分かる
(デシル分析)
顧客の売上金額を上から並べて10等分したランクを作成し、各ランクの累積購入金額比率を算出する分析方法です。
売り上げに貢献している商品や顧客層を知ることができます。
「IDレシートBIツール」は家計簿アプリと提携し、約3万人の会員から月間120万枚以上のレシートデータを継続的に取得しています。
コンビニやスーパー、ドラッグストア、ディスカウントストアなど小売200チェーン350万商品を独自マスタで分類し、複数の業態やチェーンにまたがる消費者の購買行動を分析することができます。
購買データには消費者の年齢や性別などの情報が紐づいているため「どんな人が、どのような商品を、どこで購入しているか」や「自社商品と一緒に購入されているものは何か」をペルソナごとに分析することも可能です。
IDレシートBIツールは、スーパーやコンビニ、ドラッグストア、外食チェーンの情報を網羅的に分析することができます。コンビニ業界大手のセブンイレブン、ローソン、ファミリーマートの購買データを横並びで比較できるのも魅力の1つです。
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