マーケティングにおいて、日本ではロイヤルカスタマーに顧客属性を用いることが主流となっていました。



ロイヤルカスタマーとそれ以外の顧客属性の違いを考えていくことで、その像を見つけていくものです。

多くの場合は後者のアプローチが有効といえます。


前者の手法としての判別分析や因子分析といった「美しく難しい手法」を用いると、まわりの人からロイヤルカスタマーという感覚に合うと思います。
さらに、Cランクだけでもう1度ABC分析を行い、ここでCランクとなった顧客（CC、全体の17％位）をディスカウンターと定義します。


見てみるとプロセスがブラックボックスとなり、直感性が落ちます。


つまり、どうしてそう考えたのかをまわりに説明しにくくなる、ということです。


むしろ、後者をベースとする方が、説明力が高いといえます。

例えば、30代の主婦が当社商品のロイヤルカスタマーの像ではないかと考えれば、「30代の主婦と、それ以外の顧客の売上平均値を比較する」「30代の主婦と、それ以外でロイヤルカスタマーになっている比率を比較する」といった方法です。
さらに、30代の主婦をロイヤルカスタマーとそれ以外に分け、他の属性（家族数、年収など）を比較することで、ロイヤルカスタマーの像をより細かくとらえていきます。ロイヤルカスタマーのデータから特定の主婦のデータを取り除いて、その残りの中から第2のロイヤルカスタマー像を見つけてみます。


例えば、60代の熟年夫婦、共働き夫婦といったことです。

商圏分析は常に前進しています。


ロイヤルカスタマーの像が見えたら、マジョリティの中からロイヤルカスタマーと同じ属性を持っている顧客を見つけます。


その人（予備軍と表現する）に何とかロイヤルカスタマーになってもらえるよう、マーケティング戦略を立てます。

個人情報を使うか使わないか日本では消費者向けのビジネスでも、顧客属性を使ったロイヤルティマーケティングが一般的でした。（企業向けビジネスなら顧客属性を使っても何の問題もありません）