Google Sheetsで実践！売上を増やす顧客セグメンテーションの基本
データ分析に関心をお持ちの皆さまにとって、顧客データは最も身近で重要な資産の一つではないでしょうか。しかし、多くの企業では顧客データが蓄積されていても、それを十分に活用できていないのが現状かもしれません。全ての顧客に同じアプローチをしても、期待通りの効果が得られないことは少なくありません。ここで役立つのが「顧客セグメンテーション」です。
このセグメンテーションは、顧客を特定の基準でグループ分けし、それぞれのグループに合わせた戦略を立てるためのデータ分析手法です。通常、高度な分析ツールが必要と思われがちですが、実は普段から使い慣れている表計算ソフト、特に無料のGoogle Sheetsでも、基本的な顧客セグメンテーションを実践することが可能です。この記事では、Google Sheetsを活用した顧客セグメンテーションの基本的な考え方と具体的な手順を解説します。データに基づいた顧客理解を深め、業務改善や売上向上につなげるための一歩を踏み出しましょう。
顧客セグメンテーションとは？なぜ無料ツールで始める価値があるのか？
顧客セグメンテーションの概要
顧客セグメンテーションとは、顧客全体を共通の特徴や行動に基づいて、いくつかの意味のあるグループ（セグメント）に分割することです。例えば、購買頻度が高いグループ、新規顧客グループ、特定のカテゴリの商品をよく買うグループなどが考えられます。
なぜセグメンテーションが重要なのでしょうか。それは、顧客一人ひとりのニーズや価値観は異なるため、画一的なマーケティングやサービス提供では効果が薄いためです。セグメンテーションを行うことで、それぞれのセグメントの特性を理解し、以下のようなメリットを得られます。
- パーソナライズされたコミュニケーション: セグメントごとに最適化されたメッセージやキャンペーンを展開できます。
- 効率的なリソース配分: 価値の高いセグメントに注力するなど、限られたリソースを効果的に活用できます。
- 新たなビジネス機会の発見: 見過ごされていた顧客層のニーズを発見できることがあります。
- 顧客満足度の向上: 個々の顧客に寄り添った対応が可能になります。
無料ツール（Google Sheets）で始めるメリット・デメリット
高価な専用ツールや複雑なプログラミング言語を使わなくても、Google Sheetsにはセグメンテーションの基本を行うための十分な機能が備わっています。
メリット:
- コストゼロ: Googleアカウントがあれば誰でも無料で利用できます。
- 手軽さ: 普段から表計算ソフトを使っている方にとって、新しい操作を覚える負担が少ないです。
- 直感的な操作: フィルター、ソート、ピボットテーブルなど、視覚的に理解しやすい操作でデータ集計が可能です。
- 共有と共同作業: チームメンバーとのデータ共有や共同での分析が容易です。
デメリット:
- データ量に限界: 大規模なデータセット（数十万行以上など）の処理は重くなり、現実的ではありません。
- 高度な統計分析は困難: クラスタリングなどの機械学習を用いた複雑なセグメンテーションはできません。
- リアルタイム性に限界: 定期的な手動またはApps Script等による更新が必要です。
これらのメリット・デメリットを踏まえると、Google Sheetsは「まずは顧客セグメンテーションの考え方を学びたい」「少〜中規模のデータで基本的なセグメント分けを試したい」という段階に最適なツールと言えます。
Google Sheetsを使った基本的な顧客セグメンテーションの手順
ここでは、具体的な顧客データを例に、Google Sheetsの関数や機能を使ったセグメンテーションの基本手順を解説します。
ステップ1：データの準備と確認
まず、Google Sheetsに顧客データを整理してインポートします。必要なデータは、顧客ID、購買金額、購買回数、最終購買日、地域、年齢、性別など、セグメンテーションに使いたい項目です。
| 顧客ID | 購買金額 (円) | 購買回数 | 最終購買日 | 地域 | 年齢 | 性別 | | :----- | :------------ | :------- | :--------- | :----- | :--- | :--- | | A001 | 55000 | 12 | 2023/10/20 | 関東 | 30 | 女性 | | A002 | 12000 | 3 | 2024/01/15 | 関西 | 45 | 男性 | | A003 | 2500 | 1 | 2024/03/10 | 九州 | 22 | 女性 | | A004 | 150000 | 25 | 2024/03/12 | 関東 | 50 | 男性 | | A005 | 8000 | 5 | 2023/12/01 | 中部 | 35 | 女性 | | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
データが正しい形式で入力されているか、欠損値はないかなどを確認します。日付データはGoogle Sheetsで日付として認識されている必要があります。
ステップ2：セグメンテーション基準の設定
どのような基準で顧客をグループ分けするかを決めます。これはビジネスの目的（例: 新規顧客の囲い込み、優良顧客の育成、休眠顧客の掘り起こしなど）によって異なります。よく用いられる基準には以下のようなものがあります。
- デモグラフィック（人口統計学的属性）: 年齢、性別、地域、職業など。
- ジオグラフィック（地理的属性）: 国、地域、都市など。
- ビヘイビアル（行動特性）: 購買頻度、購入金額、最終購買日、利用サービス、閲覧履歴など。（RFM分析もこれに分類されます）
- サイコグラフィック（心理学的属性）: 興味関心、価値観、ライフスタイルなど。（これはデータ取得が難しい場合が多いです）
今回は、行動特性とデモグラフィック属性を組み合わせた基本的なセグメンテーションを例に進めます。
ステップ3：基準に基づいた顧客の抽出・分類（関数を活用）
設定した基準に基づき、Google Sheetsの関数を使って特定のセグメントに該当する顧客を抽出したり、フラグを立てたりします。
例えば、「購買金額が累計5万円以上」かつ「最終購買日が過去3ヶ月以内」の「関東」在住の「優良顧客候補」セグメントを抽出したいとします。
FILTER 関数を使うと、条件に合う行を簡単に抽出できます。
=FILTER(A2:G, B2:B>=50000, D2:D>=TODAY()-90, E2:E="関東")
A2:G: 抽出対象のデータ範囲（ヘッダー行を除く）B2:B>=50000: 購買金額が50000円以上の条件D2:D>=TODAY()-90: 最終購買日が今日から90日前（約3ヶ月前）以降の条件 (TODAY()は今日の日付を取得)E2:E="関東": 地域が「関東」の条件
この関数を新しいシートやシート内の別の場所に記述すると、条件に合致する顧客データだけが一覧表示されます。
あるいは、元のデータシートに新しい列を追加し、各顧客がどのセグメントに属するかを示す「セグメントフラグ」や「セグメント名」を付けることもできます。IFS 関数や AND, OR 関数を組み合わせると便利です。
例えば、「購買回数が1回」の顧客に「新規顧客」というセグメント名を付けたい場合、新しい列（例：H列）に以下の数式を入力します。
=IF(C2=1, "新規顧客", "")
さらに、「購買回数が10回以上」かつ「累計購買金額が10万円以上」の顧客を「ロイヤル顧客」としたい場合は、IFS 関数で条件を追加できます。（複数の条件に当てはまる場合の優先順位は考慮が必要です）
=IFS(AND(C2>=10, B2>=100000), "ロイヤル顧客", C2=1, "新規顧客", TRUE, "その他")
AND(C2>=10, B2>=100000): 購買回数10回以上 かつ 購買金額10万円以上の条件C2=1: 購買回数1回の条件TRUE, "その他": 上記のどの条件にも当てはまらない場合「その他」とする（IFS関数の最後の条件として便利）
これらの数式を各行にコピーすることで、顧客ごとにセグメントを割り当てることができます。
ステップ4：セグメントごとの特徴の分析（ピボットテーブルを活用）
セグメントに顧客を分類したら、それぞれのセグメントのサイズや平均値などを集計し、特徴を把握します。ここではピボットテーブルが非常に強力なツールとなります。
- データ範囲を選択します（ヘッダー行を含む全データ）。
- メニューから「挿入」>「ピボットテーブル」を選択します。
- 新しいシートにピボットテーブルが作成されます。
- 画面右側の「ピボットテーブルエディタ」で設定を行います。
- 行: ステップ3で作成した「セグメント名」の列を追加します。
- 値:
- 「顧客ID」の列を追加し、集計方法を「COUNTA」（個数を数える）に設定します。これで各セグメントの顧客数がわかります。
- 「購買金額」の列を追加し、集計方法を「AVERAGE」（平均）に設定します。これで各セグメントの平均購買金額がわかります。
- 必要に応じて、「購買回数」の平均なども追加します。
このように設定することで、各セグメントに何人の顧客がいるのか、平均購買金額はいくらか、といったサマリーデータを簡単に確認できます。これにより、例えば「ロイヤル顧客セグメントは全体の10%だが、平均購買金額はその他のセグメントの5倍だ」といった洞察を得ることができます。
ステップ5：セグメントに基づいたアクションの検討
ピボットテーブルで各セグメントの特徴を把握したら、その洞察に基づいて具体的なアクションを検討します。
- ロイヤル顧客: 限定オファーの提供、先行セールへの招待、特別な情報配信など、離反を防ぎさらに満足度を高める施策。
- 新規顧客: 利用ガイドの提供、初回購入特典の案内、サポート体制の強化など、リピート購入を促す施策。
- 休眠顧客: 過去の購入履歴に基づいたおすすめ商品の提案、限定的な割引クーポンの配布など、再購入を促す施策。
- 高頻度購買だが低単価な顧客: アップセル（高額商品の購入）やクロスセル（関連商品の購入）を促す施策。
これらのアクションは、ステップ3でFILTER関数を使って抽出したセグメントリストに対して、メール配信や広告配信リストとして活用する形で実行に移すことができます。
まとめ：Google Sheetsでデータ分析の第一歩を踏み出す
Google Sheetsを使った顧客セグメンテーションは、データ分析の専門知識がなくても、普段の業務の中で顧客データを活用し、より効果的な施策を考えるための一歩となります。複雑な分析手法に挑戦する前に、まずは身近なツールでデータを触り、顧客を異なる視点から見てみることから始めてみてはいかがでしょうか。
今回ご紹介した関数（FILTER, IFS, AND, OR, TODAYなど）やピボットテーブルは、顧客セグメンテーションだけでなく、様々なデータの抽出、集計、分析に応用できます。これらの機能を活用することで、データに基づいた意思決定の精度を高め、ビジネスの成果向上につなげることが期待できます。
Google Sheetsでの分析に慣れてきたら、さらに大規模なデータを扱える無料のデータベース（BigQueryの無料枠など）や、より高度な可視化ができる無料BIツール（Looker Studio, Tableau Public）と組み合わせて活用することで、データ分析の可能性をさらに広げることができるでしょう。ぜひ、この記事を参考に、お手元の顧客データを使った分析にチャレンジしてみてください。