デシル分析とは
分析手順とメリット・デメリットを解説
ニーズが多様化する現在においては、多くの顧客に向けた画一的なマーケティング施策の展開は効率的ではありません。売上への貢献度から顧客をグルーピングし、注力すべき層を可視化する「デシル分析」をマーケティングに取り入れてみましょう。
デシル分析は顧客分析の方法のひとつであり、シンプルなロジックであることから、エクセルなどでも実行できるのが特徴です。デシル分析のやり方やメリット・デメリット、他の分析方法との違いなどをみていきます。
デシル分析とは
デシル分析とは、売上データをもとに全顧客を累積の購入金額の高い方から10のランクに等分し、購入比率や売上高構成比、1人あたり購入金額などをランクごとに算出する分析方法です。なお、デシルとはラテン語で「10分の1」という意味があることに由来します。
現在のマーケティングにてデシル分析が重要視されているのは、デシルランクによるグループごとの売上構成比を算出することで、どのグループに対して重点的にアプローチを図るべきか、売上を効率よく伸ばせるかを戦略的に考えられるためです。一般的に新規顧客を獲得するよりも、既存顧客をリピーターとして育てる方が、マーケティングのコストがかからないことも背景にあります。
エクセルを使ったデシル分析のやり方
デシル分析はエクセルを使って行うことも可能です。エクセルでのデシル分析は、次の手順で進めていきます。
- 顧客を購入金額の多い順に並べる
- 上位から10分の1ずつグループ分けする
- 各グループの売上構成比を出す
1. 顧客を購入金額の多い順に並べる
デシル分析に必要な情報として、まずは売上データから下記の項目のリストを作成します。
- 注文番号
- 顧客ID（顧客名）
- 購入日
- 購入金額
使用する売上データの期間は、1ヶ月や3ヶ月、6ヶ月、1年、あるいは1年以上の一定期間など、任意で設定します。
続いて、顧客ごとの購入金額の合計を算出するため、ピボットテーブルを用いて、行ラベルに「顧客ID（顧客名）」、値ラベルに「購入金額」をドラッグします。
顧客ごとの購入金額の合計が自動集計されたら、金額が大きい順になるように、降順で並べ替えます。
2. 上位から10分の1ずつグループ分けする
顧客を「購入金額」が多い順に順位付けをします。
ここでは顧客30名を10ランクに分けるため、「購入金額」の上位から3名ずつに分けてランク付けします。「購入金額」が最も高いグループがデシルランク1、最も低いグループがデシルランク10になります。
3. 各グループの売上構成比を出す
デシルランクごとに、「顧客数」「合計購入金額」「合計購入金額比率（売上構成比）」をまとめた表を作成します。「合計購入金額」の算出にはSUMIF関数を用います。
各ランクの「合計購入金額」を全体の合計購入金額で割ったものが、「合計金額購入比率（売上構成比）」になります。「合計金額購入比率（売上構成比）」を円グラフにすると、視覚的に理解しやすくなるでしょう。
デシル分析のメリット
デシル分析は、顧客を購入金額から10等分にして分析するシンプルな方法です。複数の指標を用いる分析方法は複雑な作業が発生しがちですが、デシル分析は購入金額という1つの指標のみを用いるため、分析が比較的容易な点は大きなメリットになるでしょう。
また、ランクによるグループごとに個別のマーケティング施策を展開することが可能です。たとえば、上位グループにのみクーポンを発行する、グループごとに異なる内容でメールマガジンを配信するといった方法が挙げられます。
実際は、売上への貢献度が高い上位グループを優先して、マーケティング予算を割くことが一般的です。デシルランク1・2で売上構成比の8割を占めているのであれば、デシルランク1・2に絞ってアプローチを行う、デシルランク1～5までで8割を占めているケースでは、デシルランク1～5まで広げてアプローチを図るといった方法が考えられます。
また、上位グループのこれ以上の売上の増加が見込めない場合などに、あえて中位・下位グループに予算を配分して、売上の底上げを図る戦略をとるケースもあります。
デシル分析のデメリット
デシル分析を行っても、必ずしも売上アップに有効な分析結果が得られるとは限りません。デシル分析でわかるのは優良顧客層のみのため、ニーズ分析やマーケティング施策の効果測定を行ったり、中長期的な戦略の立案に活用したりするのには不向きです。また、一度だけ高額商品を購入した顧客が上位グループに入るなど、実態にそぐわないケースもあります。
そのため、ABC分析やRFM分析、CTB分析といった他の手法も組み合わせ、マーケティング施策の効果を高めていく必要があります。
その他の顧客分析との違い
デシル分析と関連する分析として、次の3つの方法を見ていきます。
- RFM分析
- ABC分析
- CTB分析
RFM分析
RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの指標ごとにランクづけを行い、顧客をグルーピングする方法です。デシル分析は購入金額のみを指標としていますが、RFM分析は最終購入日と購入頻度という指標が加わるという違いがあります。
時系列の概念を有するRFM分析では、顧客を「優良顧客」「休眠顧客」「新規顧客」といったグループに分けることができます。たとえば、デシル分析では過去に一度だけ高額商品を購入した顧客は優良顧客になりますが、RFM分析では休眠顧客に分類します。
RFM分析は、より顧客の実態に即したグループ分けを可能とするもので、休眠顧客や新規顧客といったグループへのアプローチの材料にもなります。
ABC分析
ABC分析は売上や販売個数、利益などの指標から重視する項目を決めて、A・B・Cの３つにグルーピングして商品の在庫管理を行う方法です。
売上を指標とする場合には、商品の売上が高い方からA・B・Cのグループ分けを行います。そして、Aグループの商品は在庫切れを起こさないように重点的に在庫管理を行い、Bグループの商品は現状維持とします。また、Cグループの商品は取り扱いをやめることを検討します。
デシル分析もABC分析もグループ分けを行う手法ではありますが、デシル分析は顧客に軸を置いているのに対して、ABC分析は商品の売上などをもとにした在庫管理の方法という大きな違いがあります。
CTB分析
CTB分析は「Category（カテゴリー）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標を用いて、購入履歴から顧客をグルーピングする分析方法です。CTB分析により顧客の好むものを把握して、購買予測にもとづいたマーケティング施策を展開できます。
デシル分析は顧客の購入金額を指標としているのに対して、CTB分析は顧客が購入した商品をもとにした分析方法という違いがあります。
POSシステムを使った顧客データ分析
多くの小売店で導入されているPOSシステム（POSレジ）は、レジ機能を効率化するだけのものではありません。会計時に取得・集積するデータを分析し、マーケティングに施策に活用できます。
POSシステムによって管理されるデータには、商品が販売された日時や店舗、商品名、個数、価格などさまざまな情報があります。また、ポイントカードなどによる顧客管理を行っている場合には、顧客の年齢層や性別といったデータも蓄積可能です。
このように、POSシステムから取得できるデータは、デシル分析やRFM分析などの分析方法に必要な要素を網羅しています。消費者の嗜好が多様化している昨今では、POSデータの利活用によるマーケティング施策の重要性がより高まっていくでしょう。
これからのデータ分析には、属人性を極力排除した定量的なアプローチが求められます。エクセルを用いたデータ分析では、関数などの専門知識が必要なため、対応できる人材が限られています。POSデータを多角的に分析し、効果的な店舗運営施策を提案する弊社システム「データソリューション」の導入をぜひご検討ください。
まとめ
デシル分析は顧客の購入金額のみを指標とする、比較的簡単な分析方法です。デシル分析によって、優良顧客をグルーピングして、優先してアプローチを図るといったマーケティング施策に活用できます。ただし、デシル分析の活用にあたっては、購入金額のみを指標としていることによるデメリットも踏まえておくことが前提となります。
POSデータを活用したデシル分析などの顧客分析をマーケティング施策に活用することを検討してみましょう。
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