【事例集】3C分析を具体的に解説！テンプレートよりも簡単なやり方

3C分析とは、市場・顧客（Customer）、自社（Corporation）、競合（Competitor）の3つの視点から対象を分析する方法です。マッキンゼーの大前研一氏が提唱したもので、マーケティング分野では特に有名な分析手法の一つとして挙げられます。

以下では、ビジネスにおける3C分析の目的とメリットを解説します。

3C分析の目的は、3つの観点から多角的にビジネスを分析し、現状を把握することです。それぞれ、以下の点を分析します。

市場・顧客（Customer）の分析：「市場はあるか？」「主な顧客は誰か？」という問いかけで、市場規模や顧客のニーズを探ります。既存顧客にデータ分析を用いると効果的です。

自社（Corporation）の分析： 自社の商品・サービスを分析。強みや弱み、市場の機会、脅威を考えます。

競合（Competitor）の分析：「競合はどこ？」「競合に勝てる？」という問いかけで、競合他社の売上や強み・弱み、事業戦略などを探ります。

3C分析のメリットは、今後の戦略を考えられる点です。顧客のニーズを満たし、競合に勝てる商品・サービスを考えたり、競合の広告を踏まえて自社ブランドを確立したりと、多岐にわたるアプローチが可能です。

注意点として、3C分析の根拠となるデータ収集に誤りがあると、分析から導き出される戦略のピントがズレかねません。正確なデータ収集で、効果的な戦略を練ることが重要です。

具体的な事例を3つ紹介します。

喫茶店（カフェ）業界、国内最大手のスターバックス。競合には、「ドトールコーヒー」や「コメダ珈琲」が挙げられます。

■Customer（市場・顧客）
・喫茶店業界はおよそ1兆〜1.2兆円で推移し、2020年はコロナ禍で減少
・主な顧客は、「流行に敏感な20~30代キラキラ女子」、「自分磨きも趣味も満喫、デキるビジネスマン」

■Company（自社）
・国内約1,700店舗（2022年3月末時点）、売上高1位。価格帯は安価で、年配層の利用者は少ない
・商品のバリエーションが豊富で、季節性イベントにも対応

■Competitor（競合）
・ドトールコーヒー：国内約1,300店舗（2022年5月末時点）、売上高2位。価格帯は安価で、老若男女問わず利用
・コメダ珈琲：約950店舗（2022年5月末時点）、売上高3位。価格帯はやや高く、ファミリーや高齢層に人気

■戦略例
・高齢者層を取り込む、和スイーツの提供
・デキるビジネスマン向けに書籍コーナーの展開

実際に書店の「TSUTAYA」に併設するスターバックスも存在します。3Cを踏まえ、どのような戦略をとるか、アイデアを出すことも重要です。
顧客の分析では、最新のマーケティングデータ分析ツールを用いています。詳しくは下記の記事をご参考ください。

大手企業に勝つための中小企業の戦略にも、3C分析は用いられます。

■Customer（市場・顧客）
・アパレル総小売市場規模：2015年〜2019年は約9兆円で横ばいだったが、2020年に約7.5兆円に縮小
・小柄（170cm以下）な男性向けにサイズの合うアイテムが少なく、ファッションを楽しめない顧客が存在

■Company（自社）
・大手に比べて小資本で、大量生産による安価な商品提供が難しい
・20〜30代の男性に利用されることは多いが、特別な訴求力はない

■Competitor（競合）
・百貨店や量販店が苦戦を強いられる一方で、通販サイトやECモールは好調
・サイト上に店員のコーディネート例を掲載し、購入イメージの喚起に成功

■戦略例
・小柄な男性向けに特化したアパレルブランドを展開
・小柄な俳優やミュージシャンに着てもらい、SNSで拡散

分析の一例ですが、小柄な男性向けに特化したアパレルブランドは実在します。「顧客をどのようにセグメントをするか」も3C分析を考える上で重要です。

ビジネスだけでなく、恋愛でも3C分析は有効です。流行りのマッチングアプリを、男性が利用した場合で考えます。

■Customer（市場・顧客）
・市場（利用しているアプリのユーザー）は20代女性がメイン
・「20代前半のアウトドア好き」の女性と付き合いたい

■Company（自社）
・28歳男性で年収は人並み
・多趣味でアウトドアが得意

■Competitor（競合）
・他の男性ユーザーは、20代前半で、高収入の男性が人気

■戦略例
・アウトドアを楽しませる、頼りがいのある年上男性をアピール

無料で使えるテンプレートをダウンロード可能です。

3C分析の要となるのは、「正確な情報収集」と「時間の確保」です。
市場・顧客、自社、競合、いずれの分析にしても、正確なデータを集めなければ、戦略の方向性はズレてしまいます。また、情報収集や分析には、膨大な時間が必要となります。忙しい合間をぬって時間を確保することにハードルを感じるかもしれません。

3C分析の注意点を防ぎ、正確かつ効率よく進めるためにおすすめなのが最新マーケティングデータ分析ツールの「Dockpit」です。

以下では、Dockpitのサービス内容や活用方法について、専門の担当者が解説します。

「Dockpit」は3C分析をたった一つのツールで行えるマーケティングダッシュボードサービスです。

一般的なアクセスログ解析では、自社のみのデータに止まりますが、この「Dockpit」では競合の分析だけでなく、「自社にも競合のWebサイトにも訪れていないけれども市場には存在している消費者のニーズ」をも把握できる点が最大のポイントです。

「Dockpit」に実装されているデータは次の通りです。ヴァリューズでは250万人規模のモニターを有し、利用許諾を得たインターネット行動ログデータを実装しています。

＜ログデータの内容例＞

⚫︎一人ひとりのモニター会員が
⚫︎どんな検索ワードで
⚫︎どんなWebサイトを
⚫︎どれくらい見たか

＜データ詳細　〜3つの観点から〜＞

①　どういった流入経路で、どのWebサイトに入ってきたか、URL単位でのデータ取得が可能
②　モニター会員の詳細な属性情報を保持
③　拡大推計処理（インターネット人口構成比に則し、居住地域と性年代で調整し算出）

「Dockpit」のご活用方法は、企業様によってさまざまです。

リサーチとして市場・競合環境の把握に用いられたり、マーケティングとして検索集客の強化や施策の効果測定などに使用するなど、多岐にわたってご活用いただいています。

「Dockpit」の利用方法をよりイメージしていただくために、分析事例をご紹介します。
今回は、競合（Competitor）と市場・顧客（Customer）についての分析例です。

まずは「競合ECサイトのCV分析」のケースです。

左から「トップページ」「カートページ」「サンクスページ」を設定し、それぞれの地点の分析結果を横並びに算出、比較した表が下図になります。これにより、ユーザーのカート遷移率、購入割合を確認することができます。

自社のECサイトをお持ちの方は、どこをCV目標にするか悩まれることも多いかもしれません。このような形で「Dockpit」を用いて競合他社のCV率を算出し、その数字を参考に自社を評価していくといった使い方もできます。

続いて、「市場・顧客分析例」のご紹介となります。

一つ目は特定業界の市場動向を知りたいというテーマで、「旅行業界の市場動向がどのように変化しているのか、全体感を把握したい」というニーズに対しての分析となっています。このような場合は全体のユーザー推移をまず確認するのが良いでしょう。

下図上段のグラフは、「旅行」検索者の推移を表しています。GOTOトラベルに東京が追加になった2020年10月のタイミングをピークに下降、以降は横ばいであるという市場全体の動きが見て取れます。

また、下段のグラフは業界内の各プレイヤーのパワーバランスを表した図です。
「Dockpit」ではプレイヤーのシェア推移も知ることが可能です。

続いての分析は不動産業界における「商材別ターゲットユーザーを把握したい」というケースの分析となります。こちらは業界全体という規模からさらにブレイクダウンして、各種商材を属性別に分析し、どのユーザー層にどのようなニーズがあるのかを見ていきます。

今回は「戸建て」「土地」「リフォーム」の3つのキーワードを用いて、それに対して「ユーザー数推移」「性年代別」「居住地域」といった属性別の分析をおこないました。

結果、「土地」は男性比率が多く、「戸建て」には30代、「リフォーム」は40代以上といった性年代別のボリュームゾーンが異なることが現れました。

このように、業界一括りとしてみるのではなく、商材別にも分析をおこなうことで、当該ユーザー層の違いが現れてきます。このデータを把握することで、それぞれの商材への有効な施策に繋げられるのではないでしょうか。

さらに「属性別の検討行動の違いを把握したい」というケースでの分析をみてみましょう。属性別に訴求軸が違うということは多々あることかと思います。

今回は「移住」というテーマで検討行動の違いを把握するために、キーワード分析の属性別マップを活用しました。「移住」と同時に検索されたワードに基づき、縦軸が性別、横軸を年代としてマッピングした結果、やはり性年代別で様々な違いがあるのが見て取れます。

まとめてみると女性は海外関連の検索が多く、高齢層は地方の検索が多いのが特徴的です。

このようにして性年代別に分け、誰に対してどのような訴求が有効かということを確認することも、有効な施策策定の判断材料の一つになると考えます。

最後に、「消費者の各ファネルにおける検討行動の違い」の分析例をみてみましょう。下図は不動産投資を例にした分析例です。こちらはキーワード分析のワードネットワークを用いています。

「不動産投資」と同時に検索されている「初心者」というワードにフォーカスし、この繋がりをエントリー層と仮定します。そのエントリー層とした下図右側のネットワーク図を見てみると、「始め方」「本」「ブログ」と言ったワードとの繋がりが見えます。このことから、エントリー層は「不動産投資の始め方」に関心が高い様子が見て取れます。

このような結果を参考にすることが、「ブログ」を通じて情報提供をする、「初心者向け」セミナーをおこないアプローチするといった、エントリー層を有効に取り込む施策案にも役立てられるのではないでしょうか。

訴求ポイントを可視化するようなデータも提供できるのが、「Dockpit」の大きなメリットの一つです。

「Dockpit」は無償版のご提供が可能です。実際にお使いいただくことで多くの発見やデータの利便性にご納得頂けるかと思います。

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