「属性分析」をAIに任せて「本質分析」に集中せよ

1.1. 属性分析：どんな人が買っているの？

属性分析とは、商品やサービスを買っている人が「どんな人なのか」を調べることです。例えば、年齢、性別、住んでいる場所、職業、年収など、その人の基本的な情報（属性）を分析します。

あるお菓子を例に考えてみましょう。属性分析をすると、「このお菓子を買っているのは、20代から30代の女性が多い」「特に都心部に住んでいる人がよく買っている」「SNSをよく利用する人が多い」といったことが分かります。

このように、属性分析は「誰が」商品を買っているのかを把握するのに役立ちます。

1.2. 本質分析：なぜその人が買うの？

一方、本質分析とは、「なぜその人がその商品を買うのか」という理由を深く掘り下げることです。単にどんな人が買っているかだけでなく、その人が何を求めているのか、どんな課題を解決したいと思っているのか、といった心理的な要素やニーズを理解しようとします。

先ほどのお菓子の例で考えると、「なぜ20代から30代の女性は、このお菓子を買うのだろう？」という疑問を持つのが本質分析です。例えば、「仕事で疲れた時に、ちょっとしたご褒美が欲しいからかもしれない」「おしゃれなパッケージで、SNSに載せたいからかもしれない」「健康志向で、原材料にこだわっているからかもしれない」といった理由が考えられます。

本質分析は、「なぜ」その人が買うのかを理解することで、より効果的なマーケティング戦略を立てるためのヒントを与えてくれます。

1.3. なぜ属性分析をAIに任せるべきなのか

これまでの属性分析は、アンケートを取ったり、売上データを手作業で集計したりと、時間と手間がかかる作業でした。しかし、AIの技術を使うことで、これらの作業を自動化し、効率的に行うことができるようになりました。

例えば、ECサイトの購入データやWebサイトのアクセスログなどをAIに読み込ませれば、瞬時に顧客の属性情報を集計し、傾向を分析してくれます。SNSの投稿内容を分析して、どんな人が商品に興味を持っているかを把握することもできます。

AIに属性分析を任せることで、僕たちは時間や労力を大幅に節約できます。そして、その空いた時間を使って、AIではなかなか難しい「なぜ？」を考える本質分析に集中することができるようになるのです。

2.1. 顧客データから性別や年齢層を自動で分析

企業が持っている顧客データ（例えば、会員登録情報や購入履歴など）をAIに読み込ませることで、顧客の性別や年齢層の分布を自動的に分析できます。これにより、「どんな年齢層の男性が最も商品を購入しているか」といった情報を簡単に把握できます。

2.2. 購入履歴や行動履歴から興味関心を把握

ECサイトなどでは、顧客が過去にどんな商品を購入したか、どんな商品を閲覧したかといった行動履歴がデータとして残っています。AIはこれらのデータを分析することで、顧客がどんなことに興味を持っているのかを推測できます。「特定のスポーツ用品をよく購入する人は、アウトドアにも関心があるかもしれない」といった推測が可能になります。

2.3. Webサイトのアクセス状況やSNSの反応を分析

Webサイトへのアクセス状況（どのページをよく見ているか、どこから来たかなど）や、SNSでの商品に関する投稿やコメントの内容をAIが分析することで、商品に関心を持っている人の属性や意見を把握できます。ポジティブな意見が多い層、ネガティブな意見が多い層などを特定できます。

2.4. 競合の顧客層を分析する

自社だけでなく、競合企業のWebサイトのコンテンツやSNSでの情報発信、顧客の反応などをAIが分析することで、競合企業の顧客層の特徴を把握することができます。これにより、自社との違いや、まだ開拓できていない顧客層を見つけるヒントが得られます。

3.1. 顧客の深層心理を探る

属性分析で「20代女性がよく買っている」ということが分かったとしても、それだけでは十分ではありません。なぜその20代女性がこの商品に魅力を感じているのか、その背景にある感情や欲求を想像することが大切です。「可愛いものが好き」「友達に自慢したい」「手軽に気分転換したい」など、様々な可能性を考えます。

3.2. 顧客の課題やニーズを理解する

顧客はどんな課題を抱えていて、何を求めているのかを深く理解することが、本質分析の重要な部分です。例えば、ある健康食品がよく売れている場合、属性分析では「健康に関心のある中高年男性が多い」と分かります。しかし、本質分析では「加齢による体の変化に不安を感じている」「手軽に健康を維持したいと考えている」といったニーズが見えてくるかもしれません。

3.3. 競合との違いや自社の強みを見つける

[Image comparing a company’s product with competitors’ products, highlighting strengths]

属性分析と本質分析を組み合わせることで、競合他社の顧客層やニーズと、自社の顧客層やニーズの違いが明確になります。これにより、「競合にはない、自社ならではの強みは何か」「どんな顧客に対して、自社の強みが最も響くのか」といったことが見えてきます。

3.4. 新しいターゲット層を発見する

既存の顧客層の分析だけでなく、まだアプローチできていない潜在的な顧客層を発見することも、本質分析の重要な役割です。属性分析の結果や、顧客の潜在的なニーズを深く考えることで、「もしかしたら、こんな人たちにもこの商品の価値が伝わるのではないか」という新しい発見につながることがあります。

4.1. ECサイトA社のパーソナライズ戦略

ECサイトA社は、顧客の購入履歴や閲覧履歴をAIが分析し、一人ひとりの興味やニーズに合わせた商品をトップページやメールマガジンで推薦しています。これにより、顧客は自分にぴったりの商品を見つけやすくなり、購入率が大幅に向上しました。属性分析だけでなく、「以前購入した商品と関連性の高い商品は何か」「最近よく見ている商品は何か」といった行動データに基づいた本質的なニーズの分析も行われています。

4.2. 小売業B社の顧客体験向上

小売業B社は、実店舗に訪れた顧客の過去の購買データをAIが分析し、その顧客に合わせたクーポンを提供したり、おすすめの商品を案内したりしています。これにより、顧客はよりパーソナルな購買体験を得られ、満足度が向上しました。属性だけでなく、過去の購買傾向から「次にどんな商品を求めているか」という潜在的なニーズをAIが予測しています。

4.3. サービス業C社の新規顧客獲得

サービス業C社は、既存の顧客データをAIが分析し、共通する属性や行動パターンを持つ人々を新たなターゲット層として特定しました。そして、そのターゲット層に合わせた広告配信や情報発信を行うことで、効率的に新規顧客を獲得することに成功しました。属性分析を基に、「どんな人がこのサービスに価値を感じてくれるのか」という本質的な理解を深めたことで、効果的なアプローチが可能になりました。

5.1. AIはあくまでも道具

AIは大量のデータを高速に分析することができますが、人間のような感情や創造性、深い洞察力を持つことはできません。AIが出した分析結果は、あくまでも僕たちがより深く考えるための材料です。AIを上手に活用するためには、僕たち人間がその結果をどのように解釈し、どのように行動につなげるかが重要になります。

5.2. 人間の発想力と洞察力が鍵

AIによる分析結果から、顧客の表面的な属性や行動パターンは理解できますが、その背景にある真の理由や潜在的なニーズを見抜くためには、人間の発想力や洞察力が不可欠です。「なぜそう思うのだろう？」「本当は何を求めているのだろう？」という問いを持ち続けることが大切です。

5.3. データに基づいた仮説と検証の重要性

AIによるデータ分析と、人間の発想や洞察力を組み合わせることで、より深い顧客理解に基づいたマーケティング戦略を立てることができます。そして、立てた戦略を実行したら、その結果を再びデータで検証し、改善を繰り返していくことが重要です。データに基づいた仮説を立て、実行し、検証するというサイクルを回すことで、マーケティングの精度を高めていくことができます。