顧客データの分析は何のために行う？

公開日：2025年12月01日 / 更新日：2025年12月01日

「顧客は何を求めているのか？」
「売上を伸ばすためにどんな施策が有効か？」
「市場の変化にどう対応すればよいのか？」

私たちが日々のビジネスで直面する課題の答えは、実は「顧客データ」に隠されています。
しかし、「顧客データを分析する」という言葉には少し難しそうなイメージがあるかもしれません。「どこから手を付ければいいのかわからない」「何が得られるのかわからない」と思っている方も多いのではないでしょうか。

本日は、なぜ顧客データの分析が重要なのか、そしてそれがどのようにビジネスの成功につながるのかをわかりやすくご案内していきます。

1 顧客データ分析は、なぜ必要か
2 分析に用いられる2種類の顧客データ
3 顧客データ分析の主な手法
4 顧客データ分析を「行動」に変える
5 まとめ

顧客データ分析は、なぜ必要か

まず、顧客データを分析することがなぜ重要なのでしょうか。

顧客を深く理解するため

顧客データは、顧客がどのようなニーズや嗜好を持っているかを明らかにする「宝庫」です。
購買履歴やウェブサイトの行動データを分析することで、顧客がどのような製品やサービスを求めているのか、どのようなタイミングで購入を決断するのかが見えてくることで、より適切なターゲティングやカスタマイズが可能になります。

効果的なマーケティングとセールスの実現

データを活用することで、顧客ごとに最適化されたメッセージやキャンペーンを展開することができます。たとえば、顧客の購買パターンをもとにしたプロモーションメールや、関心を引く商品のレコメンデーションなどを通してリードからのコンバージョン率を向上させ、売上アップにつなげることができます。

顧客体験の向上

顧客データを分析することで、顧客がどのような課題や不満を持っているのかを特定できます。
それをもとに、サービスやプロセスを改善することで、顧客満足度を高め、ロイヤルティを向上させることができます。

意思決定をデータドリブンにする

直感や経験だけに頼るのではなく、データを活用することで、意思決定の精度を高めることができます。
どの製品が最も売れているのか、どのチャネルが最も効果的なのかをデータで示せば、限られたリソースを最も効果的な場所に配分できます。

競争優位性の確保

データ分析を行うことで、競争が激しい市場、データを活用してトレンドや顧客の動向を把握して、競合他社よりも迅速に市場の変化に対応することで、新たなビジネスチャンスを見つけることができます。

顧客データの分析は、単に情報を集めるだけでなく、それを活用して顧客との関係を深め、ビジネスの成長を後押しする重要なステップです。
企業の成功には、顧客を知り、彼らが何を求めているかを理解することが欠かせません。
そのためには、顧客データ分析が必須なのです。

分析に用いられる2種類の顧客データ

顧客データを分析する際には、「定量データ」「定性データ」の2種類が用いられます。
これらはそれぞれ異なる特徴と用途を持ち、分析の目的や状況に応じて使い分けることで、顧客理解を深め、より効果的な意思決定をサポートします。

定量データ（Quantitative Data）

定量データは、購買履歴における購入回数・金額・購入頻度・購買時期・ウェブサイトのアクセス数やページ滞在時間・クリック率・アンケート結果から得られる満足度スコア・NPS（ネットプロモータースコア）などのデータや、人口統計データなどの数字や数値で表される測定可能で客観的な情報です。

これらのデータは統計的手法を用いて分析することができ、売上の推移や購入傾向を分析して次の施策を計画するトレンド分析や、顧客を特定のグループに分類して最適化したアプローチを実施するセグメンテーション、さらには顧客獲得コスト（CAC）や顧客生涯価値（CLV）を計測してビジネスの成果を評価するKPIの設定と追跡などに活用されます。
定量データは数値として明確に把握できるため信頼性が高く、他のデータとの比較や相関分析が容易であるというメリットがあります。

定性データ（Qualitative Data）

定性データは、アンケートの自由記述欄や口コミ・レビューなどの顧客の意見や感想・ウェブサイトでの動線・購入時の迷いといった行動の観察結果・製品やサービスを選ぶ理由・背景を探るインタビュー結果・ソーシャルメディア上の顧客のブランドや製品に対する意見や感情など、言葉や文章、画像として表される数値化しにくいデータです。

これらの主観的なデータは、顧客の不満や要望を把握してサービスや製品を改善する顧客体験の改善や、顧客の声をヒントに新しい製品やマーケティング施策を考案するアイデアの発見、さらにはポジティブまたはネガティブな感情を読み取ってブランドイメージを向上させる感情分析などに活用され、数値では表せない顧客の感情や行動背景、意識や価値観に深く迫ることができるというメリットがあります。

これらのデータ収集や分析には時間がかかる場合があり、最も効果的な活用方法は、定量データで「何が起きているか」を特定し、定性データで「なぜそうなっているのか」を探るという組み合わせ方です。

顧客データ分析の主な手法

顧客データ分析を行うには、セグメンテーション分析・バスケット分析・RFM分析・デシル分析などいくつかの方法がありますが、最も重要なものは「RFM分析」です。
RFM分析は、顧客の購買行動を基にセグメンテーションを行い、効果的なマーケティング施策や顧客管理を実現するための手法です。

RFM分析とは？

RFM分析とは、「Recency（最近性）」「Frequency（頻度）」「Monetary（金額）」の3つの指標を用いて顧客を評価し、顧客の購買行動や価値を数値化することで、各顧客の特徴を明確にし、セグメント化する手法です。
「最近性」は顧客が最後に購入した日からの経過日数を示し、直近で購入した顧客ほど再購入の可能性が高いと判断します。
「頻度」は一定期間内に購入した回数を表し、購入回数が多いほど顧客ロイヤルティが高いとされます。
「金額」は一定期間内の購入総額を示し、収益への貢献度を評価します。

この3つの指標をスコア化し、組み合わせて顧客をセグメント化することで、たとえば「高頻度かつ高金額を支払うロイヤル顧客」には特別な特典を提供し、「最近購入が途絶えている顧客」には再購入を促すキャンペーンを実施する、といったターゲティングが可能になります。

このように、RFM分析は顧客ごとに適切な施策を実行するための具体的な基盤を提供し、売上の向上や顧客ロイヤルティの強化に寄与する効果的な手法と言えます。

RFM分析の重要性

RFM分析の重要性は、顧客ごとの価値や行動を定量的に把握し、効率的で効果的なマーケティング施策を実行できる点にあります。

顧客の優先順位を明確化

RFM分析では、顧客を「最近性」「頻度」「金額」の観点からスコア化するため、限られたリソースを最も収益に貢献している顧客や、成長が見込める顧客に集中させることができます。これにより、ROI（投資対効果）の高い施策が可能になります。

ターゲットに応じた施策が可能

顧客をセグメント化することで、それぞれのニーズや行動に応じたカスタマイズされたアプローチが可能になります。例えば、ロイヤル顧客にはVIP特典を提供し、休眠顧客には再購入を促すキャンペーンを実施するなど、的確なターゲティングができます。

売上アップやロイヤルティ向上に直結

顧客の価値を正確に評価し、それに基づいて適切な施策を実行することで、リピート購入率の向上やアップセル・クロスセルの成功率が高まります。また、顧客満足度が向上することで、長期的な顧客ロイヤルティの強化にもつながります。

データドリブンな意思決定を実現

直感や経験に頼らず、顧客データをもとにした分析結果に基づいて意思決定を行うことで、施策の精度や成功率が向上します。
また、施策実施後の効果測定にも活用できるため、継続的な改善が可能です。

マーケティングコストの最適化

最も価値の高い顧客や、効果的な施策が必要な顧客を特定することで、マーケティングコストを適切に配分できます。
これにより、無駄なコストを削減し、限られた予算内で最大の効果を得ることができます。

RFM分析は、顧客データを活用して顧客理解を深め、具体的なアクションに変えるための強力なフレームワークです。
これを活用することで、短期的な売上向上だけでなく、長期的な顧客関係の構築やビジネスの持続的成長を実現することができます。

顧客データ分析を「行動」に変える

顧客データ分析は、単なる数字や情報を集めることではなく、それをもとに「顧客を理解し、行動する」ことが目的です。
難しい分析手法を使わなくても、既存顧客の基本情報（年齢、性別、住所など）を洗い出し、グルーピングするだけでも十分な成果が得られる場合があります。
重要なのは、分析によって得られた知見を活用し、マーケティング施策に落とし込むことです。

顧客データ分析を効果的に活用するためには、「新規顧客の獲得」や「既存顧客のロイヤルティ向上」など具体的に分析の目的を設定し、その分析結果を「誰に」「何を」「どう伝えるべきか」という具体的なアクションプランに変換していくことです。

さらに実施した施策の効果を測定してデータをもとに次の改善策を計画するPDCAサイクルを通じて継続的な改善を行うこと。