個々のライフスタイルを大切にする現代では、N1分析と呼ばれる顧客の購買心理をより深くリサーチできる分析方法が注目されています。

商品開発やビジネス展開に役立つN1分析ですが、具体的に何をすればよいのか分からない企業担当者の方もいるのではないでしょうか。

本記事では、N1分析を検討している企業のマーケティング担当者の方や広報担当者の方に向けて、N1分析の概要や方法、フレームワークの紹介、注意点を解説します。

N1分析への理解が深まり、効率的に行う方法が分かるため、ぜひ読み進めてみてください。

N1分析とは?

N1分析とは、顧客の中から特定の1人だけを抽出して、自社の商品やサービスに対する考えや意見を深掘りするマーケティングの分析手法です。

N1分析の「N1」は「N数(サンプル数)=1」を表しています。

著名なマーケティングコンサルタントの西口一希氏によって提唱されました。

N1分析の特徴は、顧客の購買心理や行動パターンを深く理解する点にあります。

また、比較的新しい手法として現在注目されています。

従来のマーケティングでは、社会をいくつかの属性に分け、その属性内の人物像を想定するのが一般的でした。

一方、N1分析では具体的な1人の実在する顧客に焦点を当てて、より具体的なニーズを探り、事業戦略を立てるのが特徴です。

現在でも従来の方法は用いられていますが、大量生産・大量消費の時代から個々のライフスタイルを重視する時代へと変わり、マーケティングの手法や見方もシフトチェンジしなくてはなりませんでした。

中でも特定の1人に向き合ってビジネス展開の方向性を決めていくN1分析は、ライフスタイルを大切にする現代で注目されている手法です。

N1分析とペルソナ分析の違いは?

N1分析とペルソナ分析の違いは、対象顧客が実在しているかどうかです。

N1分析は、実在する特定の1人を数ある属性から抽出して、商品に対するニーズを深堀りしていきます。

そのため、個々の顧客が何を重視しているのか、どのような動機で購入に至ったのかを具体的に理解し、より深い購買心理の情報を得られるのが特徴です。

一方、ペルソナ分析は複数のデータをもとに設定した架空の人物をリサーチ対象としており、対象顧客が実在しません。

どちらも顧客のニーズを把握するために実施されますが、マーケティング戦略のゴールによって使い分けされます。

使い分けの例は、以下の通りです。

  • N1分析:特定の顧客のニーズを分析し、商品やサービスの開発を行うとき
  • ペルソナ分析:全体の傾向を把握し、事業を広く展開していきたいとき

商品を今後どのように展開していきたいのかによって、どちらの手法を使うかが異なります。

N1分析の目的

N1分析の目的は以下の通りです。

  • 顧客の購買心理を深く聞き出すため
  • 顧客目線でマーケティング戦略を立てるため
  • 商品をリリースする際の根拠となるため

以下で一つずつ紹介します。

顧客の購買心理を深く聞き出すため

N1分析の1つ目の目的は、顧客の購買心理を深く聞き出すためです。

商品の売上を上げるには、顧客がなぜ商品を購入したのか、商品のどの部分が良いと思ったのかなどを探り、戦略を立てる必要があります。

従来のマーケティングでは、複数のデータから「この属性の顧客は、この商品に興味を持つだろう」といった推測で止まりがちでした。

しかし、N1分析では実際に顧客にインタビューを行い、商品に対する興味や関心、感想などをダイレクトに聞き出せるため、当初立てた仮説が成り立つのかを早い段階で検証できます。

インタビューでは、顧客から商品に対する具体的なフィードバックをもらえるため、顧客が何を求めているのか、どのような点に魅力を感じるのかを深く理解できます。

顧客目線でマーケティング戦略を立てるため

N1分析の2つ目の目的は、顧客目線でマーケティング戦略を立てるためです。

自社の商品やサービスを市場に拡大させるには、会社の利益を最優先するのではなく、顧客が商品やサービスを通してどのような価値を得られるかを重視しなければなりません。

例えば、人はスーパーで商品を手に取るとき、その商品が自身のライフスタイルにどう役に立つかを考えます。

手に取った商品の価値が自身のニーズとマッチしていないと感じた場合、顧客は購入しない可能性が高いです。

N1分析で顧客が商品に求めている価値や商品に対する本音を聞き出せば、より顧客の目線に合ったマーケティング戦略を組み立てられます。

また、顧客目線のマーケティング戦略は、顧客の購買意欲を引き出せるだけでなく、最終的に顧客満足度を上げる重要な要素にもなります。

商品をリリースする際の根拠として活用するため

N1分析の3つ目の目的は、商品をリリースする際の根拠として活用するためです。

新商品の開発や販売では、リリース前に会社関係者に商品の説明会を行うのが一般的です。

説明会では、商品が市場に受け入れられるのかを証明するための根拠が求められます。

根拠がなければ、関係者は「この商品は本当に顧客の価値提供につながるのだろうか」と疑問を抱く可能性があります。

N1分析で得た顧客の具体的なヒアリング内容は、商品が実際に受け入れられるかを示す根拠です。

商品説明に加えて、実際の顧客から得た感想や意見をデータとして活用できれば、関係者が商品の価値や将来性を理解できます。

N1分析は、商品の信頼性を高めつつリリース前の根拠として活用するためにも必要です。

N1分析を成功に導く2種類のフレームワーク

N1分析は特定の1人に絞って調査を進めていきますが、属性の中から無作為に1人を選ぶわけではありません。

まずは自社の顧客を大まかに分類し、各層の商品に対する購買意欲や状態を分析していき、最後に特定の1人をピックアップします。

そこで活用されるのが、以下の2種類のフレームワークです。

  • 5セグマップ
  • 9セグマップ

上記のフレームワークは、N1分析を始める前の準備フェーズで活用され、分析効果を高めるために行います。

5セグマップ

5セグマップは、顧客を5つの層に分類するフレームワークです。

顧客ピラミッドとも呼ばれており、一般的に以下の順番で構成されています。

  1. ロイヤル顧客
  2. 一般顧客
  3. 離反顧客
  4. 認知・未購買顧客
  5. 未認知顧客

各層の特性を5セグマップで可視化できれば、マーケティング戦略を立てる際の重要な指標になるため、まずはフレームに沿って顧客を分類するのがポイントです。

以下で、5セグマップの各層の特徴を見ていきましょう。

ロイヤル顧客

ロイヤル顧客は、自社の商品をすでに認知しており、定期的に購入する顧客です。

いわゆるリピーターと呼ばれる顧客で、商品に対する信頼や満足度が高い層を指します。

会社にとって重要な存在であり、会社の収益基盤やブランドを支える役割を果たすロイヤル顧客は、商品のプロモーションや新商品に対しても積極的な反応を示します。

ロイヤル顧客はすでに商品に高い信頼があるため、今後も良好な顧客関係を続けていくには、商品の質の向上やサービスの強化を図ることが重要です。

また、定期的に売上を支えてくれているロイヤル顧客からの意見やフィードバックは、商品の改善点や新規事業を行う上で役立ちます。

一般顧客

一般顧客とは、商品を認知していて購入経験はあるが、定期的な購入には至っていない顧客です。

一般顧客層をロイヤル顧客に移行させるのが、売上アップのポイントとなります。

ロイヤル顧客に移行させるためには、一般顧客の行動や購入履歴を分析し、個別にアプローチを行うことが重要です。

例えば、顧客の関心を引くための特別なキャンペーンを行ったり、購入履歴を分析してより魅力的な商品を開発したりするなどの戦略が挙げられます。

一般顧客に対して商品を定期的に利用する価値を認知してもらえれば、定期購入の促進にもつながり、市場でのシェアも上がっていきます。

離反顧客

離反顧客とは、過去に商品やサービスを購入していたが、現在は購入していない顧客です。

商品購入から離れた理由は多岐にわたるため一概にはいえませんが、価格の変動や商品の質、競合他社商品への乗り換えが影響している可能性があります。

離反顧客を取り戻すには、なぜ商品を購入しなくなったのか、何か理由があったのかを聞き出すことが重要です。

聞き出した内容をもとに、再度彼らの興味を引くために戦略を見直したり、競合他社の分析を行ったりして期待に応える商品を生み出せば、一般顧客に戻せる可能性があります。

また、離反顧客の意見は商品改良や顧客満足度を上げるためにも必要です。

否定的な意見に目をそむけずに向き合うのが、マーケティング戦略成功の鍵になります。

認知・未購買顧客

認知・未購買顧客とは、自社の商品は認知しているものの、まだ実際には購入していない顧客です。

商品に対する関心はあるが、購入する価値を見出せていない状況にいます。

認知・未購買顧客は、自社の商品はすでに認知しているため、どのようなアプローチをすれば購入してもらえるかを考えるのがポイントです。

例えば、購入に至らない理由が「商品のメリットが分かっていない」といった理由の場合、試供品を提供したり、商品のメリットを打ち出す広告を行ったりしていきます。

新規顧客を獲得するために重要な層でもあるため、うまく購入に誘導できれば売上拡大につながります。

未認知顧客

未認知顧客は、自社の商品を全く認知していない顧客層です。

商品を認知していないため、当然購入には至っていません。

現時点で自社とつながりはなくとも、今後の事業拡大に重要な層になります。

未認知顧客に対しては、商品をまず認知してもらうために広範囲にわたる広告キャンペーンや、SNSやメディア、デジタルツールを活用した宣伝などが必要です。

また、イベントやプロモーションを通して商品を知ってもらい、認知度を向上させることで、顧客の関心を引ける可能性があります。

9セグマップ

5セグマップで基本的な顧客分類が終了したら、9セグマップに移ります。

9セグマップは、5セグマップよりもさらに詳細な顧客分析が可能なフレームワークです。

5セグマップの内容に、現在の購買頻度や次回の購買意欲などの項目を追加して分析を行います。

具体的には、以下の9項目に顧客を分類していきます。

  1. 積極 ロイヤル顧客
  2. 消極 ロイヤル顧客
  3. 積極 一般顧客
  4. 消極 一般顧客
  5. 積極 離反顧客
  6. 消極 離反顧客
  7. 積極 認知・未購買顧客
  8. 消極 認知・未購買顧客
  9. 未認知顧客

各項目の特徴を以下の表にまとめたので、顧客を9セグマップに分類する際に活用してみてください。

顧客層特徴
積極 ロイヤル顧客商品に強い関心と愛着を持ち、その商品以外の選択肢がないほどの高いロイヤリティを示す顧客
消極 ロイヤル顧客商品に満足度は感じているが、積極ロイヤル顧客よりも関心と愛着が控えめな顧客
積極 一般顧客商品の使用頻度は高いが、競合商品を使用もしくは探している顧客
消極 一般顧客商品の使用頻度が以前と比べて低下している顧客離反顧客に下がる可能性もある
積極 離反顧客商品の購入意欲はあるが、実際に購入まで至っていない顧客
消極 離反顧客以前は商品を購入していたが、完全に競合商品に移行してしまった顧客現在は、自社の商品を使用していない
積極 認知・未購買顧客商品は認知しており購入したいと思っているが、実際に購入には至っていない顧客
将来的には利用したいと考えている
消極 認知・未購買顧客商品は認知しているが、利用するメリットが見出せず購入に至らない顧客将来的に利用したいとも考えていない
未認知顧客商品を全く認知していない顧客

このように、5セグマップで分類した顧客層も、購買に積極的か消極的かで分類できます。

消極的な層に対しては、なぜ消極的なのかを深く分析し、より購買意欲を引き出せる施策を考えることが重要です。

積極的な層に対してもそのまま様子を見るのではなく、ロイヤル顧客に近づけるための施策を考えて、各層に合ったアプローチをかけていきます。

2種類のフレームワークの意義と活用方法は?

前述で解説した2種類のフレームワークの意義や活用方法を解説します。

5セグマップの意義

5セグマップは、自社の商品やサービスの状況を視覚的に把握し、各顧客層の認知度や購買意欲を分析するために活用されます。

自社の顧客を5つに分類することで、今後どの層に注力すべきか、深堀りしていくかが明確になるため、徹底的に行いましょう。

また、競合他社の顧客分類に5セグマップを活用すれば、自社商品と競合商品の市場での立ち位置を比較できます。

例えば、競合商品よりも認知・未購買顧客の割合が高い場合は「なぜ認知されているのに、購入されないのだろう」と購入に至らない理由を探るのが重要です。

この場合は、ロイヤル顧客層が語る商品への前向きなフィードバックを伝えれば、認知・未購買顧客の商品への興味を引き出せる可能性があります。

9セグマップの意義

9セグマップは、顧客の商品に対する購買意欲を理解し、マーケティング戦略をより細かく設定するために活用されます。

5セグマップで分類した未認知顧客以外の4つの顧客層に「次回も同じ商品を購入したいか」と質問し、購入の積極性や消極性を確かめるフレームワークです。

9セグマップで明確になった各顧客層の購買意欲に対し、最適な施策を計画していきますが、いかに顧客の立ち位置を動かせるかが重要となります。

例えば、積極的な一般顧客に対して購入に積極的な理由を聞き出せば、消極的な一般顧客や離反顧客をどう積極的に変えるか戦略が立てられる仕組みです。

9セグマップを通して顧客の商品へのニーズを理解し、より効果的な方法で購買意欲を上げていきます。

N1分析で必要な仮説立てとインタビューの実施

5セグマップと9セグマップに沿って顧客を分類したら、各層ごとの行動パターンや商品の認知状況を分析していきます。

また、競合他社に対しても分析を行い、1つの仮説を立てます。

仮説を立てた後に行うのが、特定の1人に対するインタビューです。

インタビューは、顧客の行動心理や商品に対するニーズを深堀りするために行います。

具体的な質問内容は、以下の通りです。

  • 商品の魅力
  • 商品の改善点
  • 購入を決めた理由
  • 購入に至らなかった理由

上記以外にも、個人のライフスタイルや価値観、購買決定に影響を与えるものについても聞く場合があります。

インタビューで顧客の奥底にあるニーズを理解できれば、商品の改善点を見つけられるため、質問内容は具体的に決めておきましょう。

また、インタビューは「はい」「いいえ」で答えられるクローズドクエスチョンではなく、顧客が自身の言葉で回答できるオープンクエスチョンをするのが重要です。

理由は、できるだけ顧客の言葉を引き出して、今後の戦略に生かすためです。

インタビューで得られた顧客の意見は、後に商品の信頼性を高める重要な根拠となるため、録画や議事録で音声を記録しておきましょう。

N1分析のインタビュー後は仮説検証・改善を行う

N1分析のインタビュー後は、フレームワークをもとに立てた仮説の検証と改善を行います。

顧客のニーズや意見が仮説と異なっていた場合は、相違点を詳細に分析し、仮説の修正を検討しましょう。

仮説の検証で出た改善点を再度戦略に盛り込み、今後の具体的な方向性や商品の展開方法を決めていきます。

また、インタビューを引き受けてくれた顧客にはお礼を忘れずに伝えましょう。

謝礼としてギフトカードなどを差し上げると丁寧です。

N1分析の注意点

ここからは、N1分析を行う際の注意点を3つ解説します。

  • N1分析の効果を特定の1人のみにとどめない
  • 顧客によってマーケティング戦略を変える
  • 消費者のニーズを効率よく集められるツールの活用を検討する

N1分析の効果を特定の1人のみにとどめない

N1分析では、分析の効果を特定の1人のみにとどめないのが重要です。

N1分析は、数ある顧客層から特定の1人に絞って購買心理を分析する手法ですが、決してピックアップされた1人のみが満足すればよいわけではありません。

N1分析の目的は、その1人を通して得られた情報が同じ層に属する別の1人に適用できるかを確かめることです。

分析で得られたプラスの効果が、他の1人にも見込めると分かったときに初めて仮説が成り立ったと確信できます。

N1分析の効果を特定の1人にとどめずに全体の分析も並行して行えば、最終的な商品の顧客満足度にもつながるため、頭に入れておきましょう。

顧客によってマーケティング戦略を変える

N1分析では、顧客によってマーケティング戦略を変えていきましょう。

インタビュー前に行う5セグマップと9セグマップ上では、未認知顧客層を急にロイヤル顧客層へ移行させるのは、難易度が高いです。

顧客層ごとに商品購入に至る経緯や心理は異なるため、戦略も併せて変更していかなければなりません。

N1分析で顧客層を分類すれば、各層に応じた効果的なアプローチが可能になります。

自社商品が顧客に価値を提供できるよう、顧客層ごとに適切なマーケティング戦略を立案し実行することが重要です。

消費者のニーズを効率よく集められるツールの活用を検討する

N1分析を行う事業の規模が大きいと、どうしても人力だけでは効率よく分析が進まない可能性があります。

時間と労力の削減のためにも、必要に応じてツールを活用するのがおすすめです。

例えば、仮説立てで必要なデータの収集を自社で行うのではなく、デジタルツールを展開している会社に依頼すれば、通常業務と並行して効率的に消費者の声を集められます。

時間の短縮だけでなく「正確でリアルな顧客の声をリサーチしたい」といった場合にも、ツールは有効的です。

N1分析に手間がかかるとお悩みの場合は、正確な数値や市場のトレンド、SNS上の消費者の声をスピーディーに集められるデジタルツールの活用を検討してみましょう。

N1分析でSNSやレビューのデータを集めるなら『KAIZODE』がおすすめ

N1分析とは、数ある顧客層から特定の1人に焦点を当てて、商品に対する購買意欲やニーズを分析するマーケティング手法です。

目的は、顧客が商品購入に至った購買心理を深く聞き出し、顧客目線のマーケティング戦略を立てることです。

また、N1分析で得られた顧客のニーズは商品をリリースする際の根拠にもなるため、徹底的に行う必要があります。

とはいえ「N1分析の仮説立てのための時間が取れない」「データをどこから収集するか分からない」とお悩みの企業担当者の方もいるのではないでしょうか。

そこでおすすめなのが、X(旧Twitter)やInstagramなどのSNS投稿や通販サイトのレビューのテキストデータの分析に強いデジタルツール『KAIZODE』です。

今回紹介したN1分析にも有効で、消費者のステータスごとに商品に対する顧客の変化の分析が可能です。

インターネット上に転がる消費者のリアルなテキストデータをAIが6段階で評価する機能も持っており、サービス改善や施策立案の効率的な意思決定に役立ちます。

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