顧客分析とは？10個のフレームワーク（手法）と基本的な手順、分析に役立つツールを解説

顧客分析とは、企業が保有する顧客データを体系的に収集・分析し、顧客の行動パターンや嗜好、ニーズを明らかにするビジネスプロセスです。この分析には、顧客の購買履歴やデモグラフィック情報、顧客満足度調査の結果など、様々なデータソースが活用されます。

特に近年では、デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、オンラインでの顧客行動データも含めた多角的な分析が可能となり、より精緻な顧客理解とそれに基づくマーケティング戦略の立案が実現できるようになりました。また、AIやビッグデータ技術の発展により、リアルタイムでの顧客行動分析や将来の購買行動の予測なども可能になってきています。

効果的な顧客分析を行うためには、以下の主要な分析項目に注目する必要があります。

継続性のある事業成功には顧客理解が不可欠です。顧客分析を通じて、企業は効果的な戦略立案と収益向上を実現できます。

顧客分析により得られた洞察は、市場での競争優位性確立に直結します。

顧客のニーズを特定することで、競合他社に先駆けた商品開発が可能となります。また、顧客セグメント別の動向を把握することで、各セグメントに最適化されたマーケティング戦略を展開できます。さらに、顧客の購買行動や意思決定プロセスを深く理解することで、タイムリーな商品提案や効果的なプロモーション施策を実施することができます。これらの取り組みにより、効率的な市場シェアの拡大と、持続可能な事業成長を実現することができます。

特に、デジタルマーケティングの文脈では、顧客データの分析を通じて、競合他社との差別化ポイントを明確にし、独自のポジショニングを確立することが重要です。

顧客分析は、顧客体験の質を高める上で重要な役割を果たします。

顧客の行動パターンや好みを詳細に理解することで、パーソナライズされたサービス提供が可能となります。また、顧客の不満や改善要望を早期に特定し、迅速な対応を取ることで、顧客満足度を継続的に向上させることができます。特に、オムニチャネル環境下では、オンラインとオフラインの両方のタッチポイントにおける顧客体験を統合的に分析し、一貫性のあるサービス提供を実現することが重要です。さらに、顧客のライフタイムバリュー（LTV）を最大化するために、各顧客セグメントに適したコミュニケーション戦略を策定し、長期的な関係構築を図ることができます。

これらの取り組みは、持続的な顧客ロイヤルティの構築とブランド価値の向上につながります。

データに基づいた顧客分析により、経営資源の効率的な配分が可能となります。

例えば、顧客セグメント別の収益性分析により、最も投資効果の高い顧客層への重点的なリソース配分が可能となります。さらに、マーケティング施策の効果測定を通じて、投資対効果（ROI）を最大化することも可能です。特に、予測分析を活用することで、将来の顧客ニーズや市場トレンドを予測し、先手を打つ経営判断を行うことができます。他にも、顧客維持のための施策の実施、顧客獲得コストの最適化、在庫管理の効率化などが実現できます。

これらの分析に基づく意思決定により、限られた経営資源を最も効果的に活用し、持続的な収益成長を実現することができます。

顧客分析を実施することで、企業は様々な具体的なメリットを得ることができます。主要な2つのメリットについて詳しく解説します。

顧客分析により、各顧客セグメントの特性や行動パターンを把握することで、効率の良いマーケティング施策の展開が可能となります。これにより、広告費用対効果が向上し、マーケティングコストの大幅な削減が実現できます。また、顧客の反応データをリアルタイムで分析することで、キャンペーンの効果測定と迅速な改善が可能となります。

顧客の購買パターンや嗜好を詳細に分析することで、市場ニーズに合致した商品開発が可能となります。また、季節変動や顧客セグメント別の需要予測に基づく適切な在庫管理により、機会損失の防止と在庫保有コストの削減を同時に実現できます。これは直接的な収益改善につながるだけでなく、商品回転率の向上にも寄与し、経営効率の向上につながります。

RFM分析は、Recency（最終購買日）、Frequency（購買頻度）、Monetary（購買金額）の3つの指標に基づいて顧客を分析するフレームワークです。各指標にスコアを付け、顧客をセグメント化することで、効果的なマーケティング施策の立案が可能となります。

例えば、最近の購買があり、購買頻度が高く、購買金額も大きい顧客は「優良顧客」として分類され、重点的なアプローチの対象となります。一方、最終購買日が遠く、購買頻度や金額が低い顧客は「離反リスク顧客」として、再活性化施策の対象となります。このフレームワークの強みは、客観的な数値データに基づいて顧客の価値を評価できる点にあります。スコアリングの結果に基づき、顧客を「優良顧客」「成長顧客」「新規顧客」「離反リスク顧客」などのセグメントに分類し、それぞれに適したアプローチを実施することで、効率的な顧客管理が可能となります。

＊RFM分析の詳細が知りたい方はこちらの記事をおすすめします。
RFM分析とは？基本的な顧客分析の方法や活用例を紹介

カスタマージャーニーマップは、顧客が商品やサービスと出会ってから購買、利用、再購買に至るまでの一連のプロセスを可視化するフレームワークです。各タッチポイントにおける顧客の行動、感情、課題を時系列で整理することで、顧客体験の全体像を把握することができます。この分析により、各タッチポイントでの顧客のニーズや改善機会を特定し、よりシームレスな顧客体験の設計が可能となります。

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カスタマージャーニーマップとは？基本・作り方を事例・テンプレート付きで解説

デシル分析は、顧客を売上高や購買金額に基づいて10分位に分類し、各グループの特徴や貢献度を分析するフレームワークです。顧客を売上高順に並べ、上位10%から下位10%まで10グループに分けることで、売上貢献度の偏りを可視化することができます。例えば、上位10%の顧客が全体の売上の50%を占めているといった傾向を把握できます。

この分析により、重点的にアプローチすべき顧客層を特定し、適切な営業やマーケティング活動を展開することが可能となります。また、各デシル（分位）の顧客特性を分析することで、売上貢献度の高い顧客の共通点を見出し、新規顧客開拓や既存顧客の育成に活用することもできるでしょう。特に、限られた経営資源の効果的な配分を検討する際に有用なツールとなります。

ペルソナ分析は、自社に取って理想的な顧客像を具体的な人物像として定義し、その人物の特徴や行動パターンを深く理解するためのフレームワークです。年齢、性別、職業といった基本的な属性に加え、ライフスタイル、価値観、悩みや課題、商品選択の基準など、多面的な要素を組み込んで架空の人物像を作成します。例えば、「32歳の共働き主婦で、時短を重視し、品質にはこだわりがある」といった具体的な設定を行います。

このペルソナ設定により、商品開発やマーケティング施策の方向性を明確化することができます。また、社内での顧客像の共有や、顧客志向の意思決定を促進する効果も期待できます。特に新規事業やサービス改善において、ターゲット顧客のニーズや行動を具体的にイメージする上で有効なツールとなります。

コホート分析は、特定の期間に獲得した顧客グループ（コホート）の行動を時系列で追跡・分析するフレームワークです。例えば、2024年1月に獲得した顧客群の、その後の継続率や購買行動の推移を分析することで、顧客の定着率や生涯価値の予測が可能となります。この分析により、顧客獲得時期による行動の違いや、特定の施策の効果を正確に把握することができます。また、季節性や市場環境の変化が顧客行動に与える影響も明確になります。これらの影響を知ることで、マーケティング施策の投資や効果を効率化でき、長期的な事業計画の策定にも活用できます。

＊コホート分析の詳細が知りたい方はこちらの記事をおすすめします。
コホートとは？コホート分析の効果や活用例を徹底解説

バリュープロポジションキャンバスは、顧客の課題やニーズと、それに対する自社の提供価値を体系的に整理するフレームワークです。右側に顧客プロフィール（顧客のタスク、期待利益、顧客の課題）、左側に企業が提案する価値（提供する商品やサービス、創出できる価値、解決できる課題）を配置し、両者の適合性を検証します。このフレームワークを活用することで、顧客ニーズと自社のソリューションのギャップを特定し、商品やサービス改善の方向性を明確にすることができます。また、競合分析や新規事業開発においても、自社独自の価値提案を構築する際に有効なツールとなります。特に、B2Bビジネスやソリューションビジネスにおいて強みを持つフレームワークです。

顧客生涯価値（Life Time Value）モデルは、顧客が将来的にもたらす収益を予測し、分析するフレームワークです。顧客の継続率、平均購買額、購買頻度などの要素を組み合わせて、長期的な顧客価値を算出します。この分析により、顧客獲得コストの適正水準の設定や、投資対効果の高い顧客セグメントの特定が可能となります。また、顧客維持施策の効果予測や、マーケティング予算の最適配分にも活用できます。このフレームワークは特に、サブスクリプションビジネスや定期購入サービスにおいて、事業の持続可能性を評価する上で重要な指標となります。

ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客のロイヤルティを測定するフレームワークです。「友人や同僚にこの商品・サービスを推奨する可能性はどの程度ですか？（0-10点）」という質問への回答に基づき、推奨者（9-10点）、中立者（7-8点）、批判者（0-6点）に分類します。推奨者の割合から批判者の割合を引いた値がNPSとなります。この分析により、顧客満足度の定量的な把握と、競合他社との比較が可能となります。また、スコアの変動要因を分析することで、サービス改善の優先順位付けや、顧客維持施策の効果測定にも活用できます。特に、サービス業や小売業において、顧客体験の改善指標として広く活用されています。

＊ネットプロモータースコア（NPS）の詳細が知りたい方はこちらの記事をおすすめします。
NPS®(ネットプロモータースコア)とは？重要性や測り方を徹底解説！ – 0からわかるカスタマーサクセス用語集

カスタマーエフォートスコアは、顧客が商品やサービスを利用する際に必要な労力を測定、評価するフレームワークです。「この商品・サービスの利用にどの程度の労力が必要でしたか？」という質問に対する顧客の回答を数値化し、サービス改善の指標として活用します。例えば、Webサイトでの商品検索、購入手続き、問い合わせ対応など、各タッチポイントでの顧客の労力を測定することで、改善が必要な箇所を特定できます。

この分析は、顧客満足度（CSAT）やNPS（Net Promoter Score）を補完する指標として、より具体的な改善アクションの立案に役立ちます。

＊カスタマーエフォートスコア（CES）の詳細が知りたい方はこちらの記事をおすすめします。
CES (顧客努力指標)とは？GCR・CSAT・NPSとの違いから重要な理由まで徹底解説！ – 0からわかるカスタマーサクセス用語集

カスタマーセグメンテーションは、顧客を共通の特徴や行動パターンに基づいて分類し、それぞれに適したアプローチを設計するフレームワークです。デモグラフィック属性、購買行動、ライフスタイル、価値観など、複数の軸を組み合わせて顧客を分類します。例えば、「高頻度利用・高単価」「低頻度利用・高単価」「高頻度利用・低単価」などのセグメントを設定し、それぞれに最適なコミュニケーション戦略を立案します。この分析により、限られた経営資源の効果的な配分や、セグメント別の成長戦略の立案が可能となります。特に、マスマーケティングからの脱却を図る企業にとって、重要な戦略立案ツールとなります。

効果的な顧客分析を行うためには、体系的なアプローチが必要です。以下の7つの手順に従って進めましょう。

顧客分析を開始する前に、まず、なぜその分析が必要なのか、どのような課題を解決したいのかを明確にする必要があります。「新規顧客の獲得率を向上させたい」「既存顧客の離反を防ぎたい」「顧客一人当たりの購買額を増やしたい」といった具体的な目標を設定します。この段階では、担当者だけでなく、経営陣や関係部門と綿密な議論を行い、分析の方向性や期待される成果を共有することが重要です。また、分析結果をどのように活用するのか、具体的なアクションプランまで想定しておくことで、より実効性の高い分析が可能となります。

分析目的に応じて、必要なデータの種類と収集方法を決定します。顧客の基本属性（年齢、性別、居住地など）に加え、購買履歴、Webサイトでのアクションデータ、顧客満足度調査の結果、問い合わせ履歴など、多角的なデータ収集を検討します。データの収集方法としては、既存の社内データベースを活用する他、新規のアンケート調査の実施、外部データの購入など、複数の選択肢から最適な方法を選択します。この際、データの精度や信頼性、収集にかかるコストと時間も考慮する必要があります。

収集したデータを分析に使用する前に、適切な整理と品質チェックを行う必要があります。具体的には、データの重複や欠損値の確認、異常値の検出と処理、データ形式の統一化などを実施します。特に、複数のデータソースを統合する場合は、データ間の整合性を慎重に確認することが重要です。また、個人情報保護の観点から、データの匿名化やセキュリティ対策も必要です。この段階の丁寧な作業が、後の分析の精度と信頼性を大きく左右しますので、慎重に進めましょう。

目的に合わせて適切な分析手法を選択し、実際の分析を行います。収集したデータの基本的な統計から、セグメンテーション分析、RFM分析、コホート分析など、状況に応じて複数の分析手法を組み合わせることも有効です。分析の過程では、仮説の設定と検証を繰り返し行い、より深い洞察を得ることを目指します。また、分析結果の妥当性を確認するため、サンプルデータでの検証や、過去データとの比較なども実施することをおすすめします。

データ分析から得られた結果を、ビジネスの文脈で解釈し、実践的なインサイトを抽出します。その際に、単なる数値の変化や傾向だけでなく、その背景にある顧客の行動や心理を理解することが重要です。また、業界トレンドや競合状況、自社の事業戦略なども考慮し、より広い視点での解釈を心がけましょう。この段階では、関係部門との議論を通じて、多角的な視点からの解釈を加えることで、より深いインサイトを得ることができます。

分析から得られたインサイトに基づき、具体的なアクションプランを策定します。施策は、実現可能性、期待される効果、必要なリソース（人員、予算、時間など）を考慮して優先順位付けを行います。施策に複数の部門の協力が必要な場合は、関係者に施策の実施スケジュールや役割担当、KPIなども調整して、明確に設定します。この際、短期的な成果だけでなく、中長期的な顧客価値の向上につながる施策も検討することが重要です。

実施した施策の効果は、定期的に測定し、必要に応じて改善を行います。効果測定では、当初設定したKPIの達成状況を確認するとともに、想定外の影響や副次的な効果についても注意深く観察します。また、市場環境や顧客ニーズの変化に応じて、分析手法や施策内容の見直しも必要です。定期的なモニタリングを行い、関係部門と成果や課題を共有することで、PDCAサイクルを効果的に回すことができます。

効果的な顧客分析を実施するには、以下の4つのポイントを押さえることが重要です。

顧客分析の精度を高めるには、様々なデータソースからの情報収集が不可欠です。定量データ（購買履歴、アクセスログ、会員情報など）と定性データ（顧客インタビュー、アンケート、問い合わせ内容など）を組み合わせることで、より深い顧客理解が可能となります。特に、オンラインとオフラインの両方のタッチポイントからデータを収集することで、顧客行動の全体像を把握することができます。また、時系列データを蓄積することで、顧客の行動変化や市場トレンドの変化も捉えることができます。

顧客セグメントの設定は、分析の目的や活用シーンに応じて適切な粒度を選択することが重要です。セグメントが細かすぎると運用が複雑になり、逆に大きすぎると施策の効果が限定的になってしまいます。例えば、メールマーケティングでは5~7程度のセグメントが実用的である一方、大規模なCRM施策では10~15のセグメントに分けることで、より細かなターゲティングが可能となります。また、セグメントは定期的に見直し、市場環境や顧客ニーズの変化に応じて柔軟に再定義することも重要です。

数値データだけでなく、顧客の声や現場の気づきなど、定性的な情報も含めた統合的な分析が重要です。定量データからは見えてこない顧客の感情や購買に直結するきっかけ、潜在的なニーズなどを理解することができます。例えば、売上データと顧客満足度調査の結果を組み合わせることで、数値の背景にある要因を深く理解することができます。また、SNSでの口コミ分析やカスタマーサポートの対応記録なども、重要な定性情報となります。

分析結果は、具体的なアクションにつながる形で導出することが重要です。単なる現状分析や傾向の把握だけでなく、「どのような施策を実施すべきか」「どの顧客セグメントに注力すべきか」といった、実践的な示唆を得ることを目指しましょう。また、分析結果を関係部門が理解しやすい形で表現して共有すれば、スムーズに施策実行につながるでしょう。KPIの設定や効果測定の方法まで含めて関係者に共有することで、より実効性の高い施策展開が可能となります。

顧客分析を成功に導くためには、上記のポイントと合わせて、以下の4つの注意点にも留意する必要があります。

顧客データは時間の経過とともに劣化するため、定期的な更新と品質チェックが必要です。特に、連絡先情報や属性情報は頻繁に変更される可能性があるため、データの鮮度維持が重要となります。また、データの欠損値や異常値の処理ルールを明確にし、分析の精度を担保することも必要です。定期的なデータクレンジングや検証プロセスの確立及び実行が重要なポイントとなります。

顧客データの取り扱いには、プライバシー保護とセキュリティ確保の観点から細心の注意が必要です。個人情報保護法をはじめとする関連法規の遵守はもちろん、データの匿名化や暗号化、アクセス権限の適切な設定などのテクニカルな対策も重要です。また、データ利用の目的や範囲を顧客に明確に説明し、適切な同意を得ることも必要不可欠です。

顧客分析を行う際には、分析者の主観や先入観が結果に影響を与えないよう、常に客観的な視点を保つことが重要です。特定のデータや仮説に固執せず、様々な視点での仮説検証を行うことで、より正確な洞察を得ることができます。また、サンプルの偏りやデータの欠損による影響も考慮に入れ、適切な補正や解釈を行うことが必要です。そのためには、定期的な外部レビューや複数の分析者によるクロスチェックも有効です。

顧客分析を行う際には、分析者の主観や先入観が結果に影響を与えないよう、常に客観的な視点を保つことが重要です。特定のデータや仮説に固執せず、様々な視点での仮説検証を行うことで、より正確な洞察を得ることができます。また、サンプルの偏りやデータの欠損による影響も考慮に入れ、適切な補正や解釈を行うことが必要です。そのためには、定期的な外部レビューや複数の分析者によるクロスチェックも有効です。

効果的なマーケティング施策を実現するために、顧客データを効率的に管理分析できるCRM/SFAツールの活用方法をご紹介します。

CRM/SFAツールの最大の特徴は、様々なチャネルから得られる顧客データを一元管理できることです。例えば、Salesforceでは、営業活動記録、メール配信の結果、Webサイトでの行動履歴、問い合わせ履歴など、多様なデータを統合的に管理できます。これにより、顧客との各接点でのやり取りを時系列で把握し、より深い顧客理解を関係者で共有することができます。また、AIを活用した予測分析機能により、将来の購買行動や離反リスクの予測なども可能です。

CRM/SFAツールには、データ収集から分析、レポート作成までを自動化する機能が実装されていることが多いです。例えば、HubSpotでは、顧客のWebサイトでの行動を自動でトラッキング、メールマーケティングの自動配信、定期レポートの自動生成などが可能です。これにより、データ収集や分析にかかる工数を大幅に削減し、より戦略的な施策立案に時間を割くことができます。また、リアルタイムでのデータ更新により、最新の顧客動向に基づいた意思決定が可能となります。

実際に、顧客分析がどのように活用され、成果を上げているのかいくつかの事例をご紹介します。

ユニクロは、顧客の購買履歴とアプリのアクションデータを活用し、個々の顧客に最適化された商品レコメンデーションを実現しています。顧客の過去の購入アイテム、アプリでの閲覧履歴、気候データなどを組み合わせた分析により、顧客の好みやニーズに合った商品を提案することです。特に、アプリユーザーの購買データ分析によるアプローチで、来店頻度が2倍以上に増加し、顧客単価も25%向上したとされています。また、季節や天候に応じた商品提案により、適切なタイミングでの購買を促進することに成功しています。これらの取り組みにより、顧客満足度の向上と売上増加を同時に達成しています。

＊参考記事
ユニクロ、アプリ活用し売れ筋開発　購入データ分析（日本経済新聞）

アスクルは、顧客データと配送データの統合分析により、独自のロジスティクス改革「ASYNCUL」を実現しています。従来のBtoB事業で培った約100万社の法人顧客の注文データを分析し、企業規模や業種ごとの購買パターンを把握しました。さらに、エリアごとの配送時間帯の需要予測を行い、配送ルートと在庫配置の最適化を実現しています。この取り組みにより、最短当日配送エリアを従来の23区から東京都下や神奈川県までに拡大し、最短2時間での配送も可能となりました。また、顧客の注文パターン分析により、約2,000万アイテムの在庫最適化も実現し、納期遵守率の向上にも成功しています。

＊参考記事
アスクル株式会社 – 2023年5月期 決算説明会資料

オイシックス・ラ・大地は、機械学習を活用した需要予測システムと顧客の購買行動分析により、食品ロス削減と顧客満足度向上の両立を実現しています。特に、天候データや季節性、顧客の注文パターンを組み合わせた独自の需要予測モデルにより、生鮮食品の在庫を最適化できました。2024年第3四半期では、AI需要予測の導入により食品廃棄率を前年同期比で約35%削減し、欠品による機会損失も約25%改善しました。また、顧客の購買履歴と嗜好データを分析した「パーソナライズドレコメンド」機能により、リピート率が約10%向上、さらに、顧客一人当たりの購入額も前年同期比で約15%増加しています。

＊参考記事
オイシックス・ラ・大地株式会社 2024年3月期 第3四半期決算説明会資料

顧客分析は、ビジネスの成功に不可欠な戦略的ツールとなっています。上で説明したポイントや注意点を考慮しながら、自社に合ったフレームワークを効果的に組み合わせて実行することで、より深い顧客理解と、それに基づく施策の実現が可能となります。

また、最近ではコミュニティサクセスプラットフォーム「Commune（コミューン）」が、新しい顧客分析ツールとしても注目を集めています。従来の定量データ分析に加え、顧客との直接的なコミュニケーションを通じて得られる深い定性的インサイトを組み合わせることで、より立体的な顧客理解が可能となります。

顧客分析の実践において、既存の分析手法と「Commune（コミューン）」を組み合わせることで、より効果的な顧客理解と関係構築が実現できます。

以下のフォームから「3分でわかるCommune」資料を無料でダウンロードできます。気になる方は、ぜひご確認ください。