顧客分析とは？分析手法・フレームワーク・ツールを解説
現代のビジネスにおいて、顧客分析は欠かせないプロセスです。どのような顧客が自社の商品やサービスに興味を持ち、どのタイミングでアプローチをすべきか、分析によって得られるインサイトは、売上や顧客満足度の向上に直結します。
しかし、顧客分析と一言で言っても、さまざまなフレームワークや手法が存在し、それぞれに適したツールや使い方を理解することが成功への鍵となります。本記事では、顧客分析の基本的な定義から、実務に役立つ主要な分析手法や活用ツール、そして営業活動への応用方法までを詳しく解説します。
顧客分析とは？
顧客分析とは、顧客に関するさまざまなデータを収集・分析し、顧客の行動、ニーズ、嗜好、購買傾向などを理解するプロセスです。ターゲット顧客が求める製品やサービス、適切なアプローチ方法を見極め、効果的なマーケティング戦略や営業活動に役立てます。
現代のビジネスでは、顧客の多様化やデジタル化に伴い、顧客データが増大しています。このため、顧客分析は企業の競争力を左右する重要な役割を担っています。顧客分析を行うことで、企業は顧客の満足度向上やリピート率の向上、LTV（顧客生涯価値）の最大化を図るといった目的を達成することが可能です。また、営業活動やマーケティング施策における効果を可視化するための基盤ともなります。
顧客分析を行う目的
顧客分析を行う目的は、顧客の深い理解に基づいた施策を実施し、ビジネスの成果を最大化することです。具体的には、以下のような目標があります。
売上の最大化と顧客満足度の向上
顧客の購買傾向や嗜好を理解することで、リピート購入や追加購入の促進が可能になります。また、顧客のニーズに即したサービス提供により、満足度の向上や口コミによる新規顧客の獲得も期待できます。
マーケティングおよび営業戦略の最適化
顧客分析に基づくデータドリブンなマーケティング戦略は、無駄のない効率的なリソース配分に役立ちます。例えば、広告を打つタイミングやチャネルの選定を顧客データに基づいて調整することで、キャンペーンの効果を最大化できます。
顧客ロイヤリティとLTVの向上
LTVを高めるために、長期的な関係構築に繋がる施策を展開するのも顧客分析の目的です。顧客が一度購入した後も、アフターサポートや追加提案を通じてリピート購入を促し、長期的な利益を生み出すことが可能になります。
顧客分析のフレームワークと手法
ペルソナ設定
ペルソナ設定とは、ターゲット顧客を代表する「典型的な人物像」を描き出す手法です。年齢や職業、趣味、ライフスタイル、価値観、購買動機など、詳細なプロフィールが含まれます。例えば、「30代女性で、健康志向の高いオーガニック食品愛好家」といったように、ペルソナが持つ特徴を設定し、実際の顧客像に合わせた戦略立案が可能になります。
ペルソナ設定により、顧客の潜在的なニーズや行動パターンが予測しやすくなるため、コンテンツ制作やメッセージの一貫性を保ちながら、ターゲットに応じた施策の最適化が図れます。
カスタマージャーニー
カスタマージャーニーは顧客が商品やサービスと関わりを持つすべての段階を段階的に可視化したもので、「認知」「興味」「検討」「購入」「アフターサポート」のステージに分けられ、それぞれの段階での顧客の行動や感情、接触点（タッチポイント）を把握します。
顧客がどのようなプロセスを通じて意思決定に至るのかが理解でき、各ステージにおいて適切なメッセージやコンテンツを提供することが可能になります。また、顧客が購買を迷うタイミングや離脱しやすい接点を把握することで、ターゲットのエンゲージメントを高め、購入を促進するための施策を実施できます。
RFM分析
RFM分析は顧客を以下の3つの要素で評価し、分類する手法です。
- Recency（最新購買） – 最後に購買した時期の新しさ。最近購入した顧客は関心が高いと考えられます。
- Frequency（購買頻度） – 購買の頻度。頻繁に購入する顧客ほどロイヤリティが高い傾向があります。
- Monetary（購買金額） – 累計購買金額。高い金額を支払っている顧客はビジネスにとって重要な存在とみなされます。
これらの要素に基づき、顧客をスコアリングし、優先的にフォローすべき顧客層やターゲットから外すべき層を識別します。最近かつ頻繁に購入し、かつ金額が高い顧客にはロイヤリティ向上のための特別なオファーやフォローアップを行うと効果的です。
LTV分析
LTVは、一人の顧客が生涯を通じて企業にもたらす総利益を評価する指標です。顧客価値が高い層に対して、より手厚いサポートやクロスセル・アップセルを行うことが可能となり、リソースを効率的に配分することができます。LTVの算出には、以下のような要素が考慮されます。
- 平均購買単価：一回の購入あたりの平均金
- 購入頻度：一定期間内における購入回数。
- 顧客維持期間：顧客が企業と関わる平均的な期間
長期的な利益を生む顧客層にフォーカスすることで、営業やマーケティング施策のROIを最大化できるほか、リピーターやファン層を育成するための施策にもつなげることができます。
CTB分析
CTB分析とは、以下のような3つのフェーズに基づいて顧客を分類し、各フェーズに応じた施策を実行する分析手法です。
- Current（現在顧客） – 現在の顧客層。リテンション施策やクロスセル・アップセル施策を重点的に行い、既存顧客の価値を最大化します
- Target（目標顧客） – 新たに獲得を目指す顧客層。この層に対して、ターゲットを絞ったマーケティングや営業活動を展開し、顧客基盤の拡大を目指します
- Broaden（拡大顧客） – 将来的に可能性がある新しい市場や顧客層。潜在的なニーズや関心を把握し、それに合わせた情報提供やリーチ活動を行い、将来的な収益源の拡大を図ります
顧客を成長の段階ごとに管理し、各層に適したアプローチを行うことで、効率的なリソース配分が実現します。特に、既存顧客のリテンション向上、新規顧客の獲得、潜在顧客へのアプローチ戦略策定において効果的です。
パイプライン分析
営業プロセス内でリードや商談がどの段階にあるのかを追跡し、各フェーズでの顧客の進行状況を把握する手法です。一般的なパイプラインのステージは、「リードの獲得」「見込み客への育成」「商談開始」「成約」といった流れで構成され、各段階ごとのリード数や成約率を分析します。
例えば、特定の段階でリードが停滞している場合、そのフェーズにおけるフォローアップ方法や営業トークを見直すことが求められます。どのリードにリソースを集中させるべきかが明確になり、営業活動の優先順位を効果的に管理できます。また、成約までのボトルネックが解消されることで、営業プロセス全体が効率化されます。
セグメンテーション分析
顧客を年齢、地域、購買頻度、興味関心など、特定の共通項でグループ化する手法です。各セグメントの特徴に合わせたプロモーションや営業トークを設計でき、各グループが求める情報やサービスを適切に提供することができます。
例えば、購買頻度の高いセグメントにはロイヤリティプログラムを、若年層セグメントにはSNSを活用したプロモーションを展開するなど、それぞれのニーズに合わせた施策が可能です。
コホート分析
特定の条件でグループ化された顧客（例：特定の期間に新規登録した顧客）を追跡し、行動の推移や購買傾向を時系列で分析する手法です。同じ条件のもとでの顧客行動を比較できるため、例えば新規顧客のリピート率や解約率の変動を分析しやすくなります。
特定のキャンペーンやプロモーションが長期的にどのような効果を持つのかが把握できるため、顧客維持や再購買を促進するための戦略に役立ちます。また、解約率の高いコホートを特定することで、離脱防止策を講じるきっかけにもなります。
デシル分析
全顧客を購入金額の高い順に並べ、購入額に基づいて10%ずつ10グループに分ける手法です。最上位の10%に属する顧客は「デシル1」、次の10%が「デシル2」となり、最下位の10%は「デシル10」に分類されます。このように分けることで、最も収益に貢献する上位層（デシル1）と、購買額が少ない下位層（デシル10）の特性や施策の効果を明確にすることができます。
上位層に対してはロイヤリティプログラムや特別なサービス提供などの優遇施策を行い、下位層には再購入を促すキャンペーンやニーズに合わせたプロモーションを実施するのに役立ちます。
コンジョイント分析
顧客が製品の各要素（例：価格、機能、デザイン、ブランド）に対してどのような価値を置いているかを分析する手法です。顧客に異なる組み合わせの製品要素を提示し、どの組み合わせを好むかを調査することで、各要素が購入意欲に与える影響度を明らかにします。
「価格を重視する層」と「機能を重視する層」のように、異なる価値観を持つ顧客に対して、それぞれに適したプロモーションやメッセージを展開することが可能です。コンジョイント分析は新製品の開発時や、既存製品の改良を検討する際に、顧客ニーズに基づいたデータドリブンな意思決定をサポートする手法として有効です。
感情分析（センチメント分析）
SNSやレビュー、アンケート回答などのテキストデータを解析し、顧客がブランドや製品についてどのように感じているかを定量的に評価する手法です。アルゴリズムがテキスト内のポジティブ、ネガティブ、中立といった感情の傾向を判別し、数値化することで、顧客の本音や潜在的な不満、ポジティブな評価ポイントを把握できます。
顧客分析ツールの紹介
顧客分析を効率的に行うためには、目的に応じた適切なツールを活用することが重要です。以下に、各フレームワークや手法に適した主要なツールを紹介します。
ペルソナ設定
- HubSpot Buyer Persona Tool
- 無料で利用できるペルソナ作成ツールで、ターゲット顧客像の可視化を支援します。
- MakeMyPersona（HubSpot提供）
- 簡単にペルソナの作成ができ、ターゲットの理解を深めるためのプロフィールを作成できます。
カスタマージャーニー
- Lucidchart
- カスタマージャーニーマップ作成機能を持ち、複雑な顧客のプロセスを視覚化します。
- Googleスプレッドシート/Excel
- 簡易なジャーニーマップの作成が可能で、手軽にカスタマージャーニーを描くことができます。
RFM分析
- Salesforce CRM
- RFM分析に必要な顧客データを効率的に管理・分析するためのCRMツールです。
LTV（顧客生涯価値）分析
- Google Analytics（eコマース機能）
- 顧客のLTVを測定でき、特にオンラインショップでの長期的な顧客価値を追跡するのに有用です。
- Shopify（LTV分析機能）
- eコマース特化型のプラットフォームで、顧客生涯価値の把握に役立つ機能を提供しています。
CTB分析
- Salesforce CRM
- 顧客の成長段階を追跡し、ターゲティングに基づいた営業活動を展開するのに適しています。
- HubSpot CRM
- 顧客のフェーズごとのデータ管理と分析が可能で、ターゲット戦略の立案に活用できます。
パイプライン分析
- Salesforce CRM
- 営業パイプラインを管理し、リードの進捗や成約率の改善を支援します。
- HubSpot Sales Hub
- 営業プロセスの各フェーズを可視化し、効果的なリソース配分が可能です。
セグメンテーション分析
- Google Analytics
- 顧客属性や行動データに基づいたセグメント分析が可能で、広告やマーケティング施策の最適化に役立ちます。
- Salesforce Marketing Cloud
- 顧客の特性に合わせたマーケティング施策を設計できるツールで、セグメントごとのアプローチに有効です。
コホート分析
- Google Analytics（コホートレポート）
- 時系列での顧客行動を追跡し、キャンペーンや施策の効果測定に役立ちます。
- Mixpanel
- Webやアプリの利用者行動を追跡し、コホートごとの変化を分析するためのツールです。
デシル分析
- Salesforce
- 購入金額に基づいて顧客を分類し、上位顧客への施策に活用できます。
コンジョイント分析
- IBM SPSS Conjoint
- 顧客の選好データを解析し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援します。
- Qualtrics
- アンケートデータを活用したコンジョイント分析ができ、顧客ニーズの深掘りに役立ちます。
感情分析（センチメント分析）
- Hootsuite Insights
- SNS上の顧客の声を分析し、ブランドや製品に対する感情を可視化します。
顧客分析を営業活動に活かす方法
顧客分析で得られたインサイトを活用することで、営業活動の効率化や成約率の向上が期待できます。ここでは、各分析手法を営業活動にどのように応用できるかを解説します。
ペルソナ設定
作成したペルソナに基づき、顧客ごとに適切なメッセージや営業トークを用意します。各営業担当者がペルソナを共有することで、営業戦略の一貫性を保ちつつ、ターゲットごとのニーズに合った効果的なアプローチが可能です。
カスタマージャーニー
顧客の認知から購入、アフターサポートまでのプロセスを可視化し、各接点（タッチポイント）での顧客ニーズを把握します。例えば、購買前段階で情報収集が多い場合、そのタイミングで有益な情報提供を行い、意思決定を促すことが可能です。
RFM分析
RFM分析によって特定された優良顧客やリピート顧客に対し、特別なフォローアップや限定オファーを提供することでリピート率の向上を目指し、特に価値の高い顧客層へのロイヤリティを強化できます。
LTV分析
LTVが高い顧客層に対してリソースを集中することで、営業のROIを最大化します。特に将来価値の高い顧客にはクロスセルやアップセルの機会を見極め、長期的な関係構築を進めます。
CTB分析
- Current（現在顧客）：既存の顧客層に対してリテンション施策やクロスセル・アップセル施策を行い、価値を最大化します。
- Target（目標顧客）：新規顧客獲得を目指す層に、ターゲットを絞ったマーケティングや営業活動を展開します。
- Broaden（拡大顧客）：将来的に新市場として期待される層に対し、潜在ニーズに応じた情報提供を行います。
パイプライン分析
営業パイプラインの各フェーズでのリード数や成約率を分析し、効率改善を図ります。特定の段階でリードが停滞している場合、そのフェーズでのフォローアップ方法を見直すことで成約率の向上が期待できます。
セグメンテーション分析
地域や購買頻度などでセグメントを分け、各セグメントの特徴に合わせた営業トークやプロモーションを展開します。特定の属性を持つ顧客には、リードナーチャリングの施策を実行し、関心を引き続けます。
コホート分析
顧客を特定の時期や共通の行動パターンでグループ化し、時間の経過によるエンゲージメントの変化を追跡して特定のキャンペーンが顧客に与える長期的な影響を把握し、効果的な施策を継続、改善できます。
デシル分析
購入額に基づき顧客を10段階に分類し、上位10%に属する顧客に特別なサービスやロイヤリティプログラムを提供します。上位層と下位層に異なる営業アプローチを実施し、リソースを最適に配分します。
コンジョイント分析
顧客が製品のどの要素（価格、機能、デザインなど）に価値を置いているかを把握し、製品提案やプレゼンテーションに活かします。新製品のプロモーション時には、ターゲット顧客が重視する要素に基づいたメッセージを作成することで、関心を高めることが可能です。
感情分析（センチメント分析）
SNSや口コミでの顧客の意見や感情を分析し、製品やブランドに対する満足度を把握します。ポジティブなコメントを残す顧客にはリファラルキャンペーンやレビュー依頼を行い、ブランドロイヤリティの向上を図ります。
顧客分析を行う際の注意点
顧客分析はビジネスにおける重要なプロセスですが、適切に行わないと誤解やリスクを生む可能性もあります。以下に、顧客分析を行う際の主な注意点を挙げます。
データの信頼性の確保
データの品質が低いと、分析結果も不正確で偏ったものになり、判断を誤る原因になります。信頼性のあるデータを収集するためには、データの収集元や方法、更新頻度、収集範囲などを確認し、最新の情報かどうかをチェックすることが重要です。また、外部データを活用する場合は信頼性を確保するために、信頼できるデータ提供者や調査機関のデータを活用しましょう。
プライバシーとデータ保護への配慮
顧客データを扱う際には、データ保護法や個人情報保護法、GDPRなど、地域ごとに異なる法規制を遵守し、顧客のプライバシーを確保する姿勢が求められます。データ収集の段階から、顧客の同意を得て必要最低限のデータを収集するよう徹底し、適切に保管・管理しましょう。
過剰なデータ収集を避ける
収集するデータが多すぎると、必要な情報を見失いがちですし、精度が低下する可能性もあります。膨大なデータを管理するコストや時間も増えるため、分析の目的に応じた必要なデータのみを収集することがポイントです。KPIに基づいたデータの選定や、実際のアクションに直結する情報のみに焦点を絞ると、より効果的な分析が行えます。
偏りのない分析を行う
一部のセグメントやデータセットに偏った分析を行うと、全体の顧客像を正確に反映できず、施策の効果が限定的になることがあります。これを防ぐためには、データの多様性を確保し、可能であればサンプリング時に偏りが出ないよう調整することが必要です。また、客観的な視点での分析を行い、あらゆる顧客層を公正に捉える姿勢が重要です。
セグメントの細分化に注意
顧客を細かく分けすぎると、リソースが分散して各セグメントへの対応が難しくなるだけでなく、施策の効率も低下する恐れがあります。目的に応じて適切な単位で切り分け、重要なセグメントに重点を置くことが大切です。
結果の解釈におけるバイアスを排除する
分析結果を解釈する際には、先入観や過去の経験がバイアスとして影響を及ぼす可能性があります。データに基づいて客観的に判断する姿勢を持ち、あくまでデータに基づいた合理的な解釈を行うことが重要です。結果が想定外であっても、その理由を多角的に分析し、新たな視点や可能性を探る姿勢が成功のカギとなります。
まとめ
顧客分析とは、お客様の行動やニーズを理解するための大切な取り組みです。いつ、どんな商品を買ってくれるのか、どのくらいの頻度で利用してくれるのかなど、さまざまなデータを分析することで、より良い商品やサービスを提供できるようになります。分析には、最近の購入状況を見るRFM分析や、長期的な顧客価値を考えるLTV分析など、目的に合わせた方法があります。ただし、個人情報の取り扱いには十分な注意が必要です。適切な分析ツールを使い、お客様のプライバシーに配慮しながら分析を行うことで、顧客満足度を高め、企業の成長につなげることができます。
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