こんにちは、ソラ先生です。

前回は、ChatGPTを使って問い合わせ、見積、受注までの営業活動を分析し、お客様との仕事がどの段階で進み、どこに改善の余地があるのかを考えました。

今回は、その分析をもう一歩進めて、お客様との取引そのものに注目してみましょう。

テーマは「顧客分析」です。

皆さんは、こんな疑問を持ったことはありませんか？

「新規のお客様は増えているのに、継続取引が増えない」

「毎年注文してくださるお客様と、一度だけの取引で終わるお客様には、どのような違いがあるのだろう」

「売上の大きいお客様ばかりに注目しているけれど、それでよいのだろうか」

「以前は定期的に注文があったのに、最近連絡がないお客様がいる」

「どのような相談から、長く続く仕事が生まれているのか知りたい」

お客様との仕事には、さまざまな形があります。

初めての技術相談から始まる仕事。

試作品の製作から始まり、追加評価へ進む仕事。

一度だけ必要になる特殊な部品の製作。

毎月、同じ部品を継続して製作する仕事。

数年ぶりに、新しい開発案件の相談をいただく仕事。

こうした取引を、単純に売上金額だけで比較することはできません。

例えば、一度だけの取引でも、お客様の重要な問題を解決できた仕事かもしれません。

一方、毎月注文がある取引でも、原価や納期の条件によっては、対応方法を見直す必要がある場合があります。

ChatGPTは、顧客別の取引履歴を整理し、新規・既存顧客の傾向や、継続取引へつながる可能性のある要因を分析する手助けができます。

今回は、**「顧客データを整理する → 新規・既存を区別する → 取引履歴を分析する → 継続や休眠の傾向を調べる → 背景を確認する → 次の対応を考える」**という流れを学びましょう。

1．顧客分析は、何のために行うのでしょうか？

顧客分析というと、売上の大きい取引先を順位づけすることだと思われるかもしれません。

しかし、それだけではありません。

例えば、新規のお客様が、どのような相談をきっかけに取引を始めているのかを調べることができます。

また、継続的に注文をいただいているお客様について、どのような製品や仕事が中心になっているのか整理することもできます。

さらに、以前は取引があったものの、最近は注文がないお客様について、取引の経過を確認する方法もあります。

こうした分析によって、次のようなことを考えられます。

どのような相談が新しい取引につながっているのか。

初回取引から次の注文まで、どの程度の期間があるのか。

継続している仕事には、どのような特徴があるのか。

取引が減った場合、実際に何が変わったのか。

そして、お客様との仕事をより良くするために、何ができるのか。

顧客分析の目的は、お客様に順位を付けることではありません。取引の実態を理解し、適切な対応へつなげることです。

実践プロンプト①

「製造業の顧客分析を行いたいです。新規顧客、既存顧客、継続取引、取引が途切れた顧客について、どのような情報を整理すれば実際の仕事の特徴を理解できるか考えてください」

2．最初に「顧客」の単位を決める

顧客分析を始める前に、確認したいことがあります。

それは、何を一つの顧客として数えるのかということです。

例えば、同じ会社の異なる部署から、別々に注文を受けている場合があります。

また、同じ企業グループでも、会社が異なる場合があります。

このような場合、どの単位で分析するかによって、顧客数や取引金額が変わります。

例えば、

法人単位。

事業所単位。

部署単位。

発注担当部門単位。

などです。

経営全体の売上構成を確認するなら、法人単位で集計する方法が考えられます。

一方、どの研究開発部門から相談が多いのかを調べたいなら、部署単位の情報が役立つ場合があります。

ただし、集計の目的によって適切な単位は変わります。

そこで、顧客IDを設定し、必要に応じて事業所や部署の情報を関連づける方法があります。

実践プロンプト②

「同じ会社の複数部署から注文を受けています。法人、事業所、部署、案件を区別できる顧客管理方法を考えてください。顧客数や売上高を集計するときに、同じ取引を二重計上しない構成にしてください」

3．新規顧客と既存顧客をどう区別する？

新規顧客とは、一般に初めて取引するお客様を指します。

しかし、「初めて」という言葉にも確認が必要です。

例えば、初めて問い合わせがあったお客様でしょうか。

初めて見積を提出したお客様でしょうか。

それとも、初めて正式に受注したお客様でしょうか。

これらは異なります。

例えば、昨年初めて問い合わせがあり、今年になって初めて注文をいただいた場合です。

問い合わせを基準にすると、昨年の新規顧客です。

初回受注を基準にすると、今年の新規取引先になります。

そのため、どの数字を集計したいのか、定義を明確にする必要があります。

例えば、

新規問い合わせ顧客

初めて問い合わせがあった顧客。

新規受注顧客

初めて正式な受注が確定した顧客。

既存顧客

過去に取引履歴がある顧客。

このように区別する方法があります。

ChatGPTには次のように質問できます。

実践プロンプト③

「新規問い合わせ顧客、新規見積顧客、新規受注顧客、既存顧客について、集計上の定義を整理してください。初回問い合わせ日と初回受注日が異なる場合にも対応できる管理項目を考えてください」

4．実践例｜20社の顧客を分析する

ここからは、架空の製造会社を題材に考えてみましょう。

ある会社では、一年間に20社のお客様から注文を受けました。

その内訳を、次のように仮定します。

顧客区分	顧客数	年間売上高
既存顧客	12社	3,600万円
新規受注顧客	8社	800万円
合計	20社	4,400万円

※学習用の架空データです。新規・既存は、その年の初めまでに受注実績があったかどうかで区別しています。

この表から、何が分かるでしょうか。

顧客数では、新規顧客が8社です。

全体20社の40％になります。

一方、売上高では、新規顧客が800万円です。

全体4,400万円の約18.2％です。

既存顧客の売上高は3,600万円。

全体の約81.8％を占めています。

つまり、この例では、既存顧客が売上高の大きな割合を占めています。

ただし、これだけで既存顧客の方が重要だと判断することはできません。

新規顧客の中には、今後継続的な仕事へ発展する可能性がある案件も含まれているかもしれません。

また、既存顧客の中でも、取引金額や仕事内容には違いがあります。

5．売上構成比をグラフにする

先ほどの顧客別売上を、グラフで確認してみましょう。

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このグラフを見ると、既存顧客からの売上が大きな割合を占めていることが分かります。

しかし、売上構成が分かっただけでは、次のことは判断できません。

利益率はどう違うのでしょうか。

どのような技術や加工が必要なのでしょうか。

一回限りの製作と、継続製作の割合はどうなっているのでしょうか。

また、新規顧客が今後どのような仕事を依頼するかについても、この数字だけでは分かりません。

そこで、売上高だけでなく、取引内容や履歴も分析する必要があります。

6．顧客数が増えれば、経営は安定する？

例えば、取引先が10社から20社へ増えたとします。

顧客数は2倍です。

それなら、経営も安定したと判断できるでしょうか。

必ずしもそうではありません。

例えば、新しい10社との取引が、すべて一回限りの少額案件だった場合です。

また、新規取引の対応に多くの時間が必要になり、既存顧客への対応が難しくなる可能性もあります。

一方、特定のお客様への売上依存が大きい場合には、複数のお客様との取引が増えることで、リスクを分散できる可能性があります。

そのため、顧客数だけでなく、次のような情報を確認する必要があります。

顧客別売上高。

顧客別の利益。

取引回数。

仕事の種類。

取引の継続性。

売上の集中度。

こうした情報です。

実践プロンプト④

「取引先数が10社から20社へ増えました。顧客数の増加だけでなく、顧客別売上高、利益、取引頻度、売上集中度、対応負荷などを考慮して、経営への影響を分析するための項目を整理してください」

7．顧客別の売上を順位づけする

顧客分析では、取引先別の売上高を並べる方法があります。

例えば、次のような架空の結果です。

顧客	年間売上高
A社	1,200万円
B社	800万円
C社	600万円
D社	400万円
その他16社	1,400万円
合計	4,400万円

この表では、A社の売上高が最も大きくなっています。

全体4,400万円のうち、

1,200万円÷4,400万円×100≒27.3％。

つまり、A社が約27.3％を占めています。

また、上位3社の売上高は、

1,200万円＋800万円＋600万円＝2,600万円。

全体の約59.1％です。

このように、売上が特定の顧客へ集中しているか確認できます。

ただし、上位顧客への売上集中が、必ず悪いことだとは限りません。

長期的で安定した取引関係がある場合もあります。

一方、特定のお客様の生産計画変更が、会社の売上へ大きく影響する可能性もあります。

顧客別売上の分析では、集中していること自体よりも、その集中がどのような意味を持つのか理解することが重要です。

8．取引回数から顧客の特徴を調べる

次に、売上高ではなく、取引回数を確認してみましょう。

例えば、二つのお客様があったとします。

A社の年間売上高は500万円。

受注件数は2件です。

B社の年間売上高は300万円。

受注件数は20件です。

売上高だけならA社の方が大きくなっています。

しかし、取引回数はB社の方が多くなっています。

この違いから、何が考えられるでしょうか。

A社は、大きな案件を年に数回発注する取引かもしれません。

一方、B社は、小さな部品を継続的に注文する取引かもしれません。

ただし、実際の仕事内容を確認する必要があります。

例えば、B社の20件が、すべて同じ製品のリピート注文とは限りません。

毎回異なる試作部品を依頼している可能性もあります。

そこで、取引回数と製品の種類を組み合わせて分析します。

実践プロンプト⑤

「顧客別の年間売上高と受注件数を分析したいです。高額・少数案件、少額・高頻度案件、継続的な同一製品の発注、新しい開発案件の繰り返しなどを区別するための項目を考えてください」

9．継続取引とは、何を指すのでしょうか？

継続取引という言葉は、業務内容によって意味が異なる場合があります。

例えば、毎月同じ製品を発注するお客様がいるとします。

これは継続取引として理解しやすいでしょう。

一方、年に一度だけ、重要な設備部品を発注するお客様もいるかもしれません。

さらに、研究開発案件では、最初の試作から半年後に追加試作が発生する場合があります。

こうした取引を、単純に毎月注文があるかどうかだけで分類することは難しい場合があります。

そこで、継続取引の定義を考えます。

例えば、

一定期間内に2回以上受注した顧客。

同じ製品について追加発注がある顧客。

複数の案件で継続して相談がある顧客。

年間を通じて定期発注がある顧客。

こうした分類が考えられます。

重要なのは、分析目的に合わせて定義を統一することです。

実践プロンプト⑥

「試作加工と継続生産の両方を行う製造会社について、継続取引を定義したいです。毎月の定期発注、同一製品のリピート、開発案件の追加試作、年に一度の定期的な製作を区別できる分類を考えてください」

10．初回取引から二回目の受注までを分析する

顧客分析では、初回受注から次の受注までの期間を調べる方法があります。

例えば、ある年に新規顧客8社から初めて受注したとします。

その後、同じ年のうちに3社から追加の注文がありました。

この場合、単純に計算すると、

3社÷8社×100＝37.5％。

です。

ただし、この37.5％という数字を継続率として使う場合には注意が必要です。

例えば、1月に初回受注したお客様と、12月に初回受注したお客様では、その年のうちに再注文する機会が異なります。

12月の新規顧客は、観察期間が短いからです。

そこで、初回受注後3か月、6か月、12か月など、同じ観察期間を設定する方法があります。

ただし、仕事の種類によって、適切な期間は異なります。

実践プロンプト⑦

「新規顧客の初回受注から二回目の受注までを分析したいです。初回受注月ごとに顧客をまとめ、3か月後、6か月後、12か月後までの再受注状況を比較する方法を考えてください。観察期間の違いによる偏りを防いでください」

11．コホート分析を顧客管理に活用する

ここで、少し専門的な分析方法を学びましょう。

同じ時期に初回取引を行った顧客を一つの集団として、その後の取引を追跡する方法があります。

これをコホート分析と呼ぶことがあります。

例えば、1月に初回受注した顧客を「1月新規顧客グループ」とします。

次に、その顧客が2月、3月、4月以降に再び注文しているか確認します。

同じように、2月や3月に初回受注した顧客も追跡します。

これにより、初回受注から一定期間後に、どの程度の顧客が再び注文しているのか比較できます。

ただし、製造業では、仕事の種類によって発注周期が大きく異なる場合があります。

例えば、試作品と定期交換部品では、再注文までの期間が違うでしょう。

そのため、必要に応じて、製品や案件の種類ごとに分析することが役立ちます。

12．取引が途切れた顧客をどう考える？

例えば、毎年注文があったお客様から、今年はまだ注文がないとします。

この場合、取引が終了したと判断してよいでしょうか。

まだ分かりません。

例えば、お客様の生産計画が変更された可能性があります。

使用していた設備が更新され、部品が不要になったかもしれません。

また、製品の在庫が十分に残っている可能性もあります。

一方、別の製作方法や取引先へ変更された場合も考えられます。

そのため、取引がなくなった理由を勝手に決めつけないことが重要です。

まず、過去の発注周期を確認します。

例えば、毎月注文があった顧客なら、数か月の空白に意味があるかもしれません。

一方、2年に一度しか注文しない顧客なら、半年間の空白は通常の状態かもしれません。

そこで、顧客ごとの取引周期を理解する必要があります。

実践プロンプト⑧

「以前は継続して取引していた顧客から、最近注文がありません。過去の受注日、発注周期、製品の種類、最終取引日を整理し、取引減少の可能性を検討してください。理由を推測で決めつけず、確認すべきことを示してください」

13．休眠顧客をどう定義する？

営業管理では、一定期間取引のない顧客を「休眠顧客」と分類することがあります。

しかし、何か月注文がなければ休眠とするのかは、会社の仕事によって異なります。

例えば、毎月消耗品を購入するお客様なら、半年間の取引がないことは大きな変化かもしれません。

一方、設備の交換部品を数年ごとに購入するお客様なら、半年間注文がなくても不自然ではありません。

そこで、取引の種類に合わせて基準を設定する方法があります。

例えば、

定期発注型。

不定期の試作・開発型。

設備更新・交換型。

単発案件型。

といった分類です。

そのうえで、取引が途切れているかどうかを判断します。

ただし、「休眠」という管理上の分類が、お客様との関係が終了したことを意味するわけではありません。

14．RFM分析という方法

顧客分析の方法として、RFM分析があります。

RFMは、次の三つの項目の頭文字です。

R：Recency

最後に取引したのは、いつか。

F：Frequency

一定期間に何回取引したか。

M：Monetary

一定期間に、どの程度の金額を取引したか。

例えば、次のような顧客を考えてみましょう。

顧客	最終取引	年間受注回数	年間売上
A社	1か月前	12回	600万円
B社	8か月前	2回	500万円
C社	2か月前	15回	150万円
D社	18か月前	1回	100万円

※架空のデータです。

この表では、A社は比較的最近まで取引があり、受注回数も多くなっています。

B社は年間売上が大きいものの、最後の取引から8か月経過しています。

C社は、売上金額はA社やB社より小さいですが、受注回数は最も多くなっています。

このように、三つの視点を組み合わせることで、売上高だけでは分からない特徴を整理できます。

ただし、RFM分析を使えば、すべての顧客の価値を正確に評価できるわけではありません。

特に、多品種少量の試作や長期間の開発案件では、発注回数や最終取引日だけでは説明できない場合があります。

実践プロンプト⑨

「顧客別の最終取引日、一定期間の受注件数、売上高からRFM分析を行いたいです。製造業の試作案件や不定期の開発案件では、どのような点に注意するべきか整理してください」

15．RFM分析の点数だけで判断しない

RFM分析では、最終取引日、取引頻度、金額などを段階的に点数化する場合があります。

例えば、最近取引がある顧客へ高い点数を付ける。

受注回数が多い顧客へ高い点数を付ける。

売上金額が大きい顧客へ高い点数を付ける。

こうした方法です。

しかし、点数が高いからといって、必ず重要なお客様だと判断できるわけではありません。

例えば、研究開発に関する重要な試作案件を、一度だけ依頼された場合です。

年間売上や取引頻度は小さいかもしれません。

しかし、その仕事が新しい技術への挑戦につながっている可能性もあります。

また、将来の製品開発へ進むかもしれません。

もちろん、将来の取引が確定しているわけではありません。

大切なのは、RFM分析を顧客理解の一つの視点として使うことです。

顧客を数字だけで評価しないことが重要です。

16．売上の大きい顧客が、利益の大きい顧客とは限らない

例えば、次の二つのお客様を考えてみましょう。

A社の年間売上高は1,000万円。

B社の年間売上高は500万円。

売上高ではA社が2倍です。

しかし、製作に必要な材料費や外注費、加工工数が異なる場合があります。

そこで、案件別の採算を集計します。

例えば、次のような架空の結果です。

顧客	年間売上高	集計対象原価	差額
A社	1,000万円	850万円	150万円
B社	500万円	300万円	200万円

この例では、売上高はA社の方が大きくなっています。

しかし、設定した原価との差額はB社の方が大きくなっています。

ただし、この差額が、そのまま会社全体の利益になるとは限りません。

原価に含めていない費用や、共通費の配賦方法によって結果が変わる場合があります。

また、技術的な価値や取引の継続性など、金額だけでは評価しにくい要素もあります。

そこで、顧客別売上と案件別原価を組み合わせて分析することが役立ちます。

実践プロンプト⑩

「顧客別の売上高と案件別原価を集計し、取引の採算を比較したいです。売上高の大きさと利益の大きさを区別し、共通費の配賦方法や、金額だけでは評価できない要素についても整理してください」

17．顧客の業界別に分析する

製造業では、お客様が属する業界によって、相談内容や仕事の進め方が異なる場合があります。

例えば、

産業機械。

半導体関連。

医療・分析機器。

食品関連設備。

研究開発。

電子機器。

などです。

ただし、同じ業界でも、お客様の課題や要求条件は異なります。

例えば、医療・分析機器分野では、装置に組み込む部品の精度や材料特性が重要になる場合があります。

一方、食品関連設備では、洗浄条件や使用環境が重要になる場合もあります。

しかし、こうした条件は個々の製品によって異なるため、業界名だけで判断してはいけません。

そこで、業界別に次の情報を整理する方法があります。

相談内容。

使用材料。

製作数量。

必要な技術。

受注までの期間。

継続取引の有無。

こうした情報です。

ChatGPTには次のように質問できます。

実践プロンプト⑪

「製造業の顧客について、業界別に問い合わせ内容、受注件数、売上高、材料、加工技術、製作数量を分析したいです。業界名だけで要求条件を決めつけず、実際の案件情報から特徴を整理する方法を考えてください」

18．最初の相談内容と、その後の取引を結びつける

ここで、もう少し顧客分析を深めてみましょう。

例えば、あるお客様から、最初に次の相談があったとします。

「図面はまだ完成していないのですが、樹脂部品の製作について相談できますか？」

その後、仕様を整理し、試作品を製作したとします。

さらに評価結果をもとに、追加試作が発生したとしましょう。

このような取引の流れを記録しておけば、どのような相談が次の仕事へつながっているのか分析することができます。

例えば、

初回相談の内容。

図面の有無。

要求仕様の確定状況。

初回製作の内容。

追加試作の有無。

継続製作への移行。

こうした項目です。

ただし、最初の相談内容が、その後の取引を直接決めたと断定することはできません。

お客様の開発計画や、評価結果なども関係しているからです。

重要なのは、仕事の経過を理解することです。

19．顧客分析から、対応方法を考える

ここまでの分析によって、さまざまな顧客の特徴が見えてきます。

例えば、

継続して同じ製品を注文しているお客様。

毎回異なる開発案件を相談するお客様。

初回の試作だけで取引が終了したお客様。

過去に取引があり、最近は注文がないお客様。

こうした違いです。

では、すべてのお客様へ同じ対応を行うべきでしょうか。

例えば、同じ製品を継続製作しているお客様なら、過去の製作条件や変更履歴を整理しておくことが役立つかもしれません。

一方、新しい開発案件を相談するお客様なら、目的や技術的な条件を確認することが重要でしょう。

また、以前取引があったお客様から新しい相談があれば、過去の仕事の記録を確認することで、必要な情報を早く整理できる可能性があります。

ただし、取引回数が少ないという理由だけで、対応の質を下げることは適切ではありません。

顧客分析は、相手によって対応を雑に変えるためではなく、必要な情報を理解し、それぞれに適した対応を考えるために使います。

20．顧客が離れた理由を確認する

例えば、以前は定期的に取引していたお客様から、注文がなくなったとします。

その理由を知りたい場合、どのように考えればよいでしょうか。

まず、取引履歴を確認します。

最終受注日はいつか。

どのような製品を製作していたか。

過去の発注周期はどうだったか。

直近の見積や問い合わせはあったか。

納期や品質に関する問題は発生していなかったか。

こうした情報です。

そのうえで、必要に応じてお客様の状況を確認する方法があります。

ただし、注文がなくなった理由を、価格や品質の問題だと決めつけてはいけません。

お客様の製品が生産終了になった可能性もあります。

また、設備更新によって部品が不要になった場合も考えられます。

ChatGPTには次のように相談できます。

実践プロンプト⑫

「以前は定期的に取引していた顧客から、最近注文がありません。過去の取引履歴、製品の種類、発注周期、見積履歴、品質や納期の記録を整理し、取引減少の理由を確認するための項目を考えてください」

21．顧客管理を複雑にしすぎない

顧客分析では、多くの項目を管理できます。

例えば、

問い合わせ日。

初回見積日。

初回受注日。

最終受注日。

年間受注件数。

累計売上高。

案件別の利益。

製品の種類。

業界。

取引頻度。

こうした情報です。

しかし、すべてを手入力で管理すると、事務作業の負担が大きくなる場合があります。

そこで、すでに存在する受注管理表や売上データを活用する方法があります。

例えば、顧客IDを共通にすることで、受注履歴から顧客別の売上を集計できます。

また、初回受注日や最終受注日も、受注履歴から計算することができます。

重要なのは、同じ情報を何度も入力しないことです。

実践プロンプト⑬

「顧客分析に必要な情報を、受注管理表や売上データから集計したいです。顧客IDを共通キーとして、初回受注日、最終受注日、受注回数、売上高を自動集計し、二重入力を減らすExcelの構成を考えてください」

22．Excelで顧客分析表を作る

例えば、Excelで次の三つの表を管理する方法があります。

顧客マスター

顧客ID、会社名、事業所、業界などの基本情報。

案件・受注履歴

案件ID、顧客ID、受注日、受注金額、製品、案件の種類。

顧客分析表

初回受注日、最終受注日、受注回数、年間売上高、取引状況などの集計結果。

このように分けることで、個々の取引と顧客全体の情報を区別できます。

例えば、受注履歴に顧客IDを記録しておけば、同じ顧客の注文をまとめることができます。

ただし、会社名の表記が変わった場合や、事業所の統合があった場合には、顧客マスターの管理方法を確認する必要があります。

また、個人情報や取引先の機密情報を扱う際には、適切な管理が必要です。

実践プロンプト⑭

「Excelで顧客マスター、案件・受注履歴、顧客分析表を作成したいです。顧客IDと案件IDを使い、初回受注日、最終受注日、受注回数、年間売上高、新規・既存区分を集計できる構成を考えてください」

23．顧客分析をダッシュボードにまとめる

ここまでの情報を、ダッシュボードへ整理する方法があります。

例えば、次のような指標です。

年間取引顧客数。

新規受注顧客数。

既存顧客数。

新規・既存別売上高。

顧客別売上構成。

再受注の状況。

一定期間取引のない顧客数。

こうしたものです。

ただし、数字を並べるだけでは、改善に必要な情報が見えにくくなる場合があります。

そこで、重要な変化や確認事項も整理します。

例えば、

「新規顧客は増えているが、二回目の受注につながる件数は少ない」

という変化が見つかったとします。

この場合、初回取引後の経過や、案件の種類を確認する必要があるかもしれません。

一方、

「既存顧客の売上が増えているが、特定顧客への集中度も高まっている」

という状況なら、取引先別の売上構成を確認することが考えられます。

ChatGPTには次のように相談できます。

実践プロンプト⑮

「顧客分析ダッシュボードを作成したいです。新規・既存顧客数、売上構成、取引頻度、最終取引日、再受注状況、顧客別売上集中度を整理し、経営上の確認事項が分かる構成を考えてください」

24．今日の実践課題｜顧客データから取引の特徴を見つけよう

今回は、ChatGPTを使って、架空の製造会社の顧客分析を行う練習です。

ステップ① 顧客の定義を決める

ChatGPTに質問します。

「製造業の顧客分析を行うため、法人、事業所、部署、案件を区別する管理方法を考えてください」

ステップ② 新規・既存を分類する

「年間取引顧客20社のうち、既存顧客12社、新規受注顧客8社です。構成比を計算してください」

ステップ③ 売上構成を分析する

「既存顧客の年間売上高3,600万円、新規顧客800万円です。売上構成比を計算してください」

ステップ④ 顧客別売上集中度を確認する

「年間売上高4,400万円のうち、上位3社の売上高が1,200万円、800万円、600万円です。上位3社の売上構成比を計算してください」

ステップ⑤ 取引頻度を調べる

「顧客別の年間受注回数と売上高を比較し、高額・少数案件と少額・高頻度案件を整理してください」

ステップ⑥ 再受注状況を確認する

「初回受注から3か月、6か月、12か月後までの再受注状況を分析する方法を考えてください」

ステップ⑦ RFM分析を行う

「最終取引日、受注回数、売上高を使って顧客の特徴を整理してください。ただし、仕事の種類による発注周期の違いも考慮してください」

ステップ⑧ 取引が途切れた顧客を調べる

「以前取引があった顧客について、最終受注日、発注周期、製品の種類から、確認が必要な顧客を見つける方法を考えてください」

ステップ⑨ 利益との関係を確認する

「顧客別売上高と案件別原価を組み合わせ、売上金額だけでは分からない採算の違いを分析してください」

ステップ⑩ ダッシュボードを作成する

「新規・既存顧客数、売上構成、再受注状況、売上集中度、取引頻度をまとめた顧客分析ダッシュボードの構成を考えてください」

ステップ⑪ 次の行動を考える

「分析結果から、顧客の仕事の特徴や確認が必要な事項を整理し、営業活動や情報提供の改善へつなげる方法を考えてください」

この練習では、取引先を売上順に評価することだけを目的にしないでください。

どのようなお客様から、どのような相談を受け、どのような仕事が継続しているのか理解することが目的です。

25．ChatGPTで顧客分析を行うときの注意点

ChatGPTは、顧客別売上や受注回数、最終取引日、再受注率などの集計を支援できます。

しかし、数字だけから、お客様の考えや今後の行動を正確に理解できるわけではありません。

例えば、取引が途切れている理由について、価格や品質の問題があったと推測することはできます。

しかし、実際に確認していなければ、原因として断定することはできません。

また、顧客別売上高が大きいからといって、利益も大きいとは限りません。

さらに、顧客データには会社名や担当者、取引内容など、重要な情報が含まれる場合があります。

AIで分析する際には、必要な範囲の情報を適切に管理することが重要です。

実際の顧客対応では、分析結果を参考にしながら、相手との対話によって必要な情報を確認することが大切です。

26．顧客分析の本当の目的は何でしょうか？

最後に、顧客分析について考えてみましょう。

会社にとって、お客様との取引は重要です。

しかし、すべてのお客様との仕事が、同じ形で進むわけではありません。

最初の試作品から、長く続く仕事へ発展する場合があります。

一度の製作で目的を達成し、取引が終了する場合もあります。

数年間取引がなくても、新しい開発案件によって再び相談が始まる場合もあるでしょう。

こうした仕事の違いを理解することが重要です。

例えば、継続的な発注があるお客様には、過去の加工条件や変更履歴を整理しておくことが役立つかもしれません。

新しい技術相談をいただいたお客様には、目的や要求条件を理解することが重要になります。

また、以前の取引先から再び相談があった場合には、過去の経験が次の仕事に役立つこともあります。

このように、顧客分析は、単に売上金額を集計するだけのものではありません。

お客様との仕事の積み重ねを理解し、次の対応へ活かすためのものです。

まとめ｜顧客の数字から、仕事の関係を理解する

今回は、ChatGPTを使って顧客分析を進める方法を学びました。

重要なポイントは、次のとおりです。

1. 顧客分析の目的を明確にする。
2. 法人、事業所、部署など、顧客を集計する単位を決める。
3. 新規問い合わせ顧客と新規受注顧客を区別する。
4. 新規・既存顧客の売上構成を確認する。
5. 顧客別売上高から、取引の集中度を把握する。
6. 売上高だけでなく、取引回数や仕事の種類も確認する。
7. 継続取引の定義を、実際の仕事に合わせて設定する。
8. 初回受注から再受注までの期間を分析する。
9. コホート分析やRFM分析の考え方を活用する。
10. 取引が途切れた理由を、推測だけで決めつけない。
11. 顧客別売上と案件別原価を組み合わせて考える。
12. 業界や初回相談内容による仕事の特徴を調べる。
13. Excelで顧客マスターと受注履歴を整理する。
14. ダッシュボードを使い、重要な変化を確認する。
15. 分析結果を、お客様への適切な対応へつなげる。

顧客分析では、売上金額や受注回数など、さまざまな数字を確認できます。

しかし、それらの数字だけでは、お客様との仕事のすべてを理解することはできません。

一回だけの取引にも、大切な技術的な経験があるかもしれません。

継続的な仕事の中にも、改善すべき課題があるかもしれません。

また、しばらく取引がなかったお客様から、新しい相談が始まることもあります。

だからこそ、数字と実際の仕事の内容を組み合わせて考えることが重要です。

ChatGPTは、顧客情報の整理、取引履歴の分析、再受注率の計算、顧客別の特徴の比較などを支援できます。

しかし、実際のお客様の目的や状況を理解するには、取引の記録や対話が必要です。

顧客分析で大切なのは、お客様に点数や順位を付けることではありません。どのような相談から仕事が始まり、どのような価値を提供し、どのような関係が続いているのかを理解することです。

AIと一緒に取引履歴を整理し、数字の変化を確認し、お客様との仕事を振り返る。

そして、次の相談や仕事へ活かしていく。

その積み重ねが、中級編で身につけていきたい実践的なAI活用です。

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次回【中級編・第49回】

「ChatGPTで顧客の声を分析する方法｜問い合わせ・アンケート・相談内容から本当の課題を見つける実践講座」

次回は、売上や受注回数などの数字だけでなく、お客様が実際に伝えている言葉へ注目します。

問い合わせメール。

技術相談。

アンケート。

納品後の意見。

こうした情報を整理し、繰り返し現れる困りごとや、サービス改善につながるヒントを見つける方法をChatGPTと一緒に学んでいきましょう。