1．顧客データ分析とは

顧客データ分析とは、自社が持つ顧客に関するさまざまな情報を分析することです。
顧客データ分析を行うことで、製品やサービスの改善に役立ち、顧客満足度を向上させることができるというメリットがあります。

顧客データ分析の重要性

顧客データ分析の重要性には、下記が挙げられます。

客層を正しく把握できる

顧客の年代や性別、居住地などを分析することで、自社の顧客について詳しく知ることが可能です。
今まで考えていた優良顧客の層と、分析結果からわかった優良顧客の層が異なっている可能性もあります。
データに基づいて正確に顧客層を知ることで、ニーズに合った最適なアプローチが可能となり、効率的にターゲット層へ働きかけることができます。それぞれの顧客にカスタマイズされたマーケティング戦略を展開することで、顧客の関心を引き付け、ロイヤルティの向上にもつながります。

顧客のニーズを把握できる

各商品を、どんな層の顧客が購入しているか分析すると、顧客のニーズも見えてきます。
最初に意図していたターゲット層とは別の層が商品を購入している場合、そこには意外なニーズが隠れているかもしれません。
ニーズにマッチしたアプローチを行うことで、効率的にターゲット層へ働きかけることができるほか、パーソナライズされたマーケティング戦略を展開することで、ロイヤルティの向上にも繋がります。

効果的なマーケティング戦略を立てられる

分析結果を活用することで、より効果の高いマーケティング戦略を考えることが可能です。
これにより、顧客のニーズに合わせたターゲティングが可能となり、無駄のない効率的なアプローチが実現できます。
今まで気づかずにいた意外な人気商品の販促に力を入れることができ、逆に、これまで実行していたものの効果が薄かった施策を中止するという的確な判断もスムーズに行えるようになります。

実行したマーケティング施策の効果がわかる

マーケティング戦略を立てたあと、それを実行し、本当に効果があったかどうかの測定も簡単に行うことができます。
具体的なデータをもとに、次のステップや改善策を考えることができるため、常に最適な施策を続けていくことが可能です。
分析結果を活用して、戦略の軌道修正や新たなアイデアの導入に役立てましょう。

顧客データとして収集すべき情報とその種類

顧客データ分析の精度を高めるには、適切な情報収集が不可欠です。主なデータの種類は以下の通りです。

• 属性データ：
  年齢、性別、居住地、職業、家族構成など、顧客の基本的なプロフィール情報で、顧客セグメントの基礎となります。
• 行動データ：
  Webサイト閲覧履歴、アプリ利用状況、メール開封・クリック履歴、SNSでの反応など、顧客の興味関心や行動パターンを把握できるデータです。
• 購買データ：
  購入商品、購入日時、購入金額、購入頻度、決済方法、返品履歴など、顧客の購買に関する情報で、優良顧客の特定やクロスセル・アップセルの機会発見に繋がります。
• 問い合わせ/サポート履歴：
  顧客からの問い合わせ内容やサポート対応履歴は、顧客の課題や不満点を把握し、サービス改善に役立ちます。

これらのデータは、Webサイトのアクセス解析ツール、CRM/SFAシステム、POSシステム、アンケート、会員登録フォームなど多様なチャネルを通じて効率的に収集可能です。収集したデータを適切に統合・整理し、顧客データ分析の目的に合わせて活用することで、深いインサイトを獲得し、売上向上や顧客満足度向上に繋がる具体的な施策へと結びつけることができます。データの種類を正確に理解し、目的に応じた適切な分析手法を選択することが、成功の鍵となります。

会員データ分析と比較して

「顧客データ分析」と「会員データ分析」は混同されがちですが、対象範囲が明確に異なります。

• 顧客データ分析：
  会員登録の有無を問わず、自社サービス利用の「全顧客」が対象。購買履歴やWeb閲覧、問い合わせなどあらゆる接点データから顧客全体の行動やニーズを把握し、潜在顧客獲得から既存顧客育成まで幅広いマーケティングに活用します。
• 会員データ分析：
  特定の会員プログラムに登録した「会員」に特化。登録属性、会員ID紐付けの購買履歴、ポイント利用、メルマガ開封率など構造化データを活用し、会員ロイヤルティ向上、パーソナライズプロモーション、離反防止策を目的とします。

会員データ分析は顧客データ分析の一部であり、より詳細に特定の顧客層に焦点を当てた分析です。

2．顧客データ分析の主要な方法とフレームワーク

顧客データ分析を行う際には、フレームワークと呼ばれる、考え方の「型」を使うと便利です。
フレームワークはたくさんありますが、ここでは、代表的なものを5つ紹介します。

RFM分析

RFM分析とは、Recency（直近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Money（購入金額）の3項目で顧客をグループに分ける分析方法です。グループ化することで、優良顧客や一般の顧客、そして離れていったかもしれない顧客を把握できます。
ただし購入頻度や金額だけでは、顧客の細かいニーズまではわからないため、ほかの分析方法と組み合わせて使うとよいでしょう。

デシル分析

デシル分析とは、自社の顧客を、購入金額の高い順に並べて10等分のグループにわける分析方法です。
デシルは、ラテン語で10等分という意味です。
顧客が1万人いる場合、デシル分析で1,000人ずつのグループが10個できます。
もっとも購入金額が高いグループから順番にデシル1、デシル2、デシル3という名前がつけられます。
それぞれのデシルが、自社の売上の何パーセントを占めているかを調べることで、特に大事にしたい優良顧客を見つけることが可能です。デシル分析は購入金額ごとに顧客を並べるだけでよいため、比較的取り組みやすいというメリットがあります。

バスケット分析

バスケット分析とは、文字通り顧客のバスケット（買い物かご）の中身について分析する方法です。
ネットショップの購入履歴や、実店舗のPOSデータを利用して実施します。
バスケット分析を行うと、「どの商品を一緒に購入しているパターンが多いのか」の把握が可能です。
RFM分析やデシル分析だけではわからない、顧客のリアルな行動を把握でき、商品の陳列方法を変えたり、「ついで買い」を促進したりといった施策のヒントを見つけられます。

CTB 分析

CTB分析とはCategory（カテゴリ、種類）、Taste（好み）、Brand（ブランド）の3つをもとにして顧客をグループ化する方法です。
顧客がどんな商品を好んでいるのかを把握できるため、今後の売れ行きの予測や、新商品の開発に役立ちます。
ただしCTB分析を行う際には、まず自社の商品をカテゴリわけする必要があり、やや手間がかかる点がデメリットです。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客の住所や年齢、店舗を訪れた時間などのデータをもとに分類し、グループを作る方法です。
どの情報を使って分類するかによって、得られる結果が異なります。
年齢や性別で分類してニーズの違いを把握したり、地域ごとの売れ筋商品の違いを分析したりといった活用方法があります。

初心者向け！ 小売業のデータ分析【基礎編】売上の因数分解から始めよう｜小売の未来につなげる知見 プリズマジャーナル

多くの小売業や外食業では、売上をアップさせるため、日々試行錯誤を繰り返しているかと思います。私自身も前職では、営業現場およびマーケティングの責任者として、売上向上の為の仮説と検証を繰り返してきました。そこで今回は、基礎的なことではありますが奥の深い、データ分析の為の“売上の因数分解”について解説します。

3．顧客データ分析をする上で重要な「顧客セグメント」とは？

顧客セグメントとは、特定の共通の特性やニーズに基づいて分類された顧客グループのことです。企業がすべての顧客に一律のアプローチを行うのではなく、顧客を意味のあるグループに細分化することで、よりパーソナライズされたマーケティング戦略やサービス提供が可能になります。

顧客セグメントを分析する目的

顧客セグメントを分析する主な目的は、顧客一人ひとりの行動、購買履歴、属性、心理的特徴などを深く理解し、それぞれのセグメントに最適化されたコミュニケーションや商品・サービスを提供することにあります。これにより、限られたリソースをより効果的な顧客層に集中させ、顧客満足度の向上、顧客ロイヤルティの強化、ひいては売上の最大化を目指すことが可能になります。

セグメント化された顧客グループは、多岐にわたる基準で作成されます。具体的には、デモグラフィック情報（年齢、性別、居住地など）、サイコグラフィック情報（興味、価値観、ライフスタイルなど）、行動情報（購買履歴、Webサイト閲覧履歴、利用頻度など）などです。これらの情報を用いることで、顧客の潜在的なニーズや行動パターンを予測し、効果的な先回りアプローチが可能となります。

セグメント分析のやり方を簡単に解説

顧客理解と最適なアプローチのためのセグメント分析のプロセスは以下の通りです。

• 目的の明確化：解決したい顧客課題や達成目標を具体的に設定します。
• データ収集と整理：顧客の属性、行動、購買履歴などの関連データを収集し、分析しやすい形に整理します。
• セグメント基準設定と分類：収集データに基づき顧客分類基準を設定し、複数のグループに分けます。
• 施策実行と効果測定：各セグメントに合わせた施策を実行し、その効果を測定します。結果をもとに改善を繰り返します。

これらのステップを通じて、企業はターゲット顧客への効率的なアプローチと、顧客満足度・売上向上を目指します。

4．顧客データ分析を効率化するツール

顧客データ分析は、現代ビジネスにおいて売上向上や顧客満足度向上に不可欠な要素となっています。しかし、膨大なデータを人の手で分析するには限度があり、効率的なツールや技術の活用が不可欠です。

本章では、顧客データ分析を支援する様々なツール、例えばExcelからCRM/SFA、さらにはBIツールやAIといった最新技術までを網羅的にご紹介します。これらのツールを適切に活用することで、会員データ分析を含むあらゆる顧客データの分析作業を効率化し、より深く、より迅速なインサイト抽出が可能になります。

また、今後の顧客分析がどのような進化を遂げていくのか、その展望についても解説します。

Excel(エクセル)を用いた顧客データ分析

Excelは、特別なツールなしに手軽に顧客データ分析を始めたい場合に有効です。顧客データを整理し、SUM/COUNTIF関数などで売上集計や顧客数推移といった基礎分析が可能で、小規模ビジネスや限定的なキャンペーン測定に適しています。

しかし、データ量増大で処理が遅くなり、複雑な多変量分析、リアルタイム連携、複数人での共同作業には不向きという限界があります。大規模データや高度な分析には、CRM/SFAツールやBIツールといった専門ソリューションへの移行が、データ活用の効率と精度向上に重要となります。

CRM/SFAツールの活用

CRM/SFAは、顧客情報一元管理、営業自動化、データ分析を可能にするソリューションです。顧客属性・履歴・問い合わせなど多様なデータを統合管理し、個別の状況把握とパーソナライズアプローチを効率化。営業活動の可視化・ボトルネック改善で戦略的意思決定を支援し、顧客満足度向上と売上拡大に貢献します。

BIツールやAIを活用した高度な分析

BIツールやAIは、膨大な顧客データを高速に処理し、複雑な分析や高精度な予測を可能にします。BIツールは、多様なデータを統合して直感的なダッシュボードで可視化することで、ビジネス状況のリアルタイム把握や多角的な深掘り分析を支援し、迅速な意思決定を促します。

一方、AIは機械学習を活用し、顧客の購買行動や離反リスクを予測したり、パーソナライズされたレコメンデーションを自動生成したりすることで、顧客データ分析に革新をもたらします。これにより、従来の分析では見過ごされがちだったインサイトを発見し、マーケティング戦略や商品開発に新たな価値を生み出すことが可能になります。例えば、AIによる離反予測で早期に顧客を特定し、適切なアプローチでLTV向上を図る事例が増えています。

5．顧客データ分析の成功させるポイントと活用事例

成功のためのポイントと注意点

顧客データ分析を成功させるには、以下の点が不可欠です。

•  分析ツール選定：目的と規模に最適なCRM、BIツール等を選び、効率的な環境を構築。
• データ品質確保：不正確な結果を避けるため、収集からクレンジングまで品質管理を徹底。
• PDCAサイクル：分析結果を基に施策実行、効果測定、改善を繰り返し、データ活用を深化。
• データ管理/セキュリティ：個人情報保護のため、厳格な対策と法規遵守を徹底。

顧客データ活用成功事例

顧客データ分析は、単なるデータ収集に留まらず、売上向上や顧客満足度向上に貢献する戦略的な活動です。その具体的な活用事例をご紹介します。

• サンリオ
  株式会社サンリオは、ライセンス、店舗、EC、テーマパークと多岐にわたる事業を展開しています。以前は顧客データが部署ごとに分散し、総合的な分析が困難でした。
  この課題を解決するため、サンリオはシステム基盤（prismatix）を利用して顧客IDを統合。全チャネルのデータ分析が可能となり、社内にデータ活用による新しい取り組みを生み出す機運が生まれました。今後はデータを活用し、顧客理解に基づいた商品・サービス展開を目指しています。

サンリオ様の顧客情報一元化で全ての顧客接点を跨いだ「サンリオ体験」の実現事例| プリズマティクス

株式会社サンリオの、店舗、オンラインショップ、テーマパークを跨ぐ共通のポイントシステムの導入により「顧客情報」を一元管理し「顧客理解」を深めた事例をご紹介します。

• セブン＆アイ・ホールディングス（共通ID「7iD」）
  セブン＆アイ・ホールディングスは、グループ共通ID「7iD」を導入。これにより、7iD会員と非会員の行動（購入金額、購入回数、残T存率など）を比較分析することが可能になりました。分析の結果、会員がより高いパフォーマンス（LTV）を示すことをデータで確認。この分析結果に基づき、アプリの決済機能追加など、顧客とのデジタルにおけるつながりをさらに強化する施策を推進しています。

6．まとめ

ここまで、顧客データ分析や会員データ分析の重要性、分析フレームワーク、そして効率的なデータ管理方法について解説してきました。
これらの分析を通じて顧客のニーズや行動パターンを深く理解し、適切な顧客セグメントに対するパーソナライズされたコミュニケーション施策を展開することが、現代のビジネス成長には不可欠です。
顧客データ分析を強化することで、顧客理解を深めながら、より効果的で無駄のないマーケティング施策を実現できます。

データ活用を次のステップへ：fannalyのご提案

顧客データ分析が完了したら、次に必要なのは「分析結果をどのように具体的な施策に落とし込み、顧客との関係性を強化していくか」という課題への取り組みです。
そこで、顧客ロイヤルティ向上に特化した会員・クーポン・ポイント管理システム「fannaly（ファンナリー）」が効果を発揮します。

fannalyの最大の強みは、記事で重要性を説いた「データの一元化」を実現しつつ、さらに「購買以外の行動」も捉え、ファン化を促進する仕組みを構築できる点にあります。

・POSやECなど複数のチャネルでバラバラに管理されている会員情報を統合できます。
・WebサイトへのアクセスやSNSでのシェアなど、顧客の「愛着行動」をポイント付与の対象とすることで、エンゲージメントを高めます。

分析結果に基づき、優良顧客や休眠顧客といったセグメントごとに、ポイントをクーポンや限定特典に交換できる柔軟なプログラムを提供し、パーソナライズされた関係性強化を可能にします。
顧客データ分析を単なる知識で終わらせず、具体的なLTV最大化と「ファン化」の実現に繋げたいとお考えの企業は、ぜひfannalyを活用ください。