顧客分析とは
顧客分析とは、自社の商品やサービスを利用している顧客の属性、行動、購買履歴、満足度などの情報を収集・整理・可視化し、顧客理解を深めるためのマーケティング手法です。
データをもとに傾向やパターンを分析すると、顧客ごとのニーズや行動の違いが明確になり、最適なアプローチや施策を立てやすくなります。
例えば、下記のようなポイントを分析することで、広告配信、キャンペーン設計、コンテンツ作成、カスタマーサクセス対応など、幅広い施策に活用できます。
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さらに顧客分析は、顧客満足度の向上やLTV（顧客生涯価値）の最大化、離脱防止などにもつながるため、BtoC・BtoB問わずあらゆる業種で注目されています。
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顧客分析の目的
顧客分析を行う目的は、顧客理解を深めて実効性の高い施策を導き出すことです。主な目的は以下の3点に集約されます。
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以下、それぞれ詳しく見ていきましょう。
現状の課題を発見する
顧客分析を行う第一の目的は、自社の現状や顧客対応における課題を可視化することです。データを基に顧客の離脱率、解約傾向、問い合わせ頻度の高い内容などを洗い出すことで、従来見過ごされていた課題を浮き彫りにできます。
例えば、下記のような傾向が見られる場合、改善すべきポイント発見のヒントになります。
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顧客のニーズを把握する
課題を発見した後は、顧客の本質的なニーズやインサイト（潜在要求）を解明するフェーズに移ります。ここでは、属性別・行動パターン別に分析を行い、「どの顧客が」「当社のどの価値を求めているか」を明らかにすることが目的です。
下記のように、顧客像を具体化することでカスタマイズ施策やターゲティング精度を高められます。
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顧客ニーズを正しく把握することで、不要な施策を省き、投資効率の高いマーケティングを実現できます。
施策の効果測定ができる
実施した施策の効果を正しく評価できる基盤をつくる役割も重要です。顧客を分析する前に、KPI（例：LTV、再購入率、解約率、顧客満足度など）を設定し、施策前後の変化を定量的に捉える仕組みを整えましょう。
上記施策により、どの施策が成果を上げ、どこに改善余地があるかが明確になります。さらに、このフィードバックを次の施策設計に活かすことで、顧客対応やマーケティングの精度を継続的に改善できるようになります。
▼顧客が求める情報を正確に把握することが、CX向上の第一歩です。Helpfeelなら、そのインサイトをマーケティングに活かせます。
顧客分析のフレームワーク7つ
顧客分析を実践する上で、目的や状況に応じたフレームワークを選定・活用することは非常に重要です。適切な手法を用いることで、データから導かれる示唆の質が格段に向上し、効果的なマーケティング施策や営業戦略につなげられます。
ここでは、企業の現場で広く用いられている以下7つの分析フレームワークを紹介します。
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それぞれ、詳しく見ていきましょう。
LTV分析｜顧客の価値を把握する
LTV（Life Time Value／顧客生涯価値）分析は、1人の顧客が取引期間中にどれだけの利益をもたらすかを定量的に把握する手法です。「平均購入単価 × 購入頻度 × 継続期間」で算出でき、リピーターや優良顧客の価値を可視化できます。
LTVが高い顧客に対しては、解約防止施策やロイヤリティ強化施策の投入判断がしやすくなり、利益効率の高いマーケティングが実現可能になります。また、LTVと獲得コスト（CAC）を比較することで、投資対効果の高いチャネルやキャンペーンを特定する材料にもなるでしょう。
▼LTVについては以下の記事で詳しく解説しています。
コホート分析｜行動の変化を時系列で追う
コホート分析は、「特定の時期に同じ行動を取った顧客グループ（例：2024年1月に会員登録したユーザー）」を一つの単位として、時間の経過とともにその行動パターンを比較・分析する手法です。
例えば、下記のような項目を時系列で可視化できます。
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SaaSやサブスクリプション型ビジネスとの相性が良く、オンボーディング施策の改善や解約タイミングの予測と防止に活用されています。
▼コホート分析に関しては以下の記事で詳しく解説しています。
RFM分析｜優良顧客を抽出・分類する
RFM分析は、「Recency（直近の購入時期）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」という3軸で顧客をスコア化し、グループ化する分析手法です。スコアの組み合わせにより、最もロイヤルティが高い優良顧客や、離脱リスクの高い顧客を容易に見分けることができます。
メールマーケティングやセール施策のセグメント配信、ロイヤルティプログラムの設計などで威力を発揮し、個別最適化されたアプローチが可能になります。
行動トレンド分析｜ユーザーの行動パターンを探る
行動トレンド分析は、ユーザーのアクセスログや購買履歴、ページ遷移、クリックなどの行動データを時系列・属性ごとに分析し、特定の傾向やパターンを抽出する手法です。
例えば、下記のようなインサイトを得ることで、配信タイミングや訴求メッセージの改善に直結します。
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特にWebサイトやアプリを運営する企業にとって、ユーザー行動の可視化は改善施策の第一歩となります。
セグメンテーション分析｜属性ごとに顧客を分類する
セグメンテーション分析は、顧客を年齢・性別・職業・購買履歴・居住地域などの属性に基づいて分類し、それぞれのグループに最適な施策を設計するための基礎分析です。
例えば、「20代女性×リピート購入者」「40代男性×新規購入」などのセグメントを作成すれば、メッセージやプロモーション内容を個別最適化できます。ペルソナ設計にも活用されるこの手法は、幅広い業種・チャネルで有効です。
パイプライン分析｜営業プロセスの可視化
パイプライン分析は、営業活動のプロセス全体をフェーズごとに区切り、それぞれの進捗率やボトルネックを可視化する手法です。下記のような各ステージで、案件数や成約率の推移を定量的に把握できます。
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これにより、営業プロセス上のボトルネックを特定し、成約までの歩留まりの改善やリソース配分の最適化が可能になります。SFA（営業支援システム）やCRMツールと組み合わせて使うことで、営業活動の効率化と成約率向上を同時に実現できます。
CTB分析｜購買要因から施策を最適化
CTB分析は、「Category（業種カテゴリ）」「Title（役職・意思決定権）」「Budget（予算規模）」の3要素で顧客を分類し、それぞれに対して最適な営業・マーケティング戦略を設計する手法です。
例えば、「IT業界 × 部長職 × 年間予算500万円以上」のようなセグメントをもとに、提案の粒度や価格帯、導入事例の提示方法などを変えることで、受注率を高めることができます。
法人営業やBtoBマーケティングの現場において、ターゲットに合わせた具体的な戦略立案を行うための強力なフレームワークです。
▼顧客分析を深める方法については以下の記事でも詳しく解説しているので、ぜひ併せてご覧ください。
顧客分析の手順
顧客分析を有効に機能させるには、適切な手順を踏んで進めることが不可欠です。具体的には以下の5つのステップが基本となります。
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以下、それぞれのステップを詳しく見ていきましょう。
目標を設定する
顧客分析において最初に行うべきは、目的・目標を明確化することです。例えば、下記のようなKPI（重要業績評価指標）を定め、それに紐づく仮説を立てると良いでしょう。
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目標が曖昧だと、収集すべきデータや分析手法も定まりません。明確な目標を掲げることで、分析設計や意思決定の指針が定まり、組織の合意も得やすくなります。
分析方法を決定する
目標に基づき、どの分析フレームワークを用いるかを選定します。LTV 分析、コホート分析、RFM分析、セグメンテーション分析などから、下記のように目的に応じた手法を選びましょう。
| 目的 | 適した分析手法 |
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LTV分析 |
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コホート分析 |
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RFM分析 |
さらに、複数の手法を組み合わせて補完的に使うことで、洞察の精度が高まります。分析方法を選ぶ際は、データの量と質、組織の分析体制、ツール対応可否も考慮しましょう。
データを収集する
分析を実行するためには、適切なデータを収集するステップが不可欠です。下記項目のような定量・定性の両面からデータを揃えましょう。
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データソースが散在している場合は、下記ツールを横断して統合する必要があります。
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データ収集時は、個人情報保護やプライバシーの遵守を徹底し、データ品質（欠損・重複・整合性）にも注意を払いましょう。
データを分析する
収集したデータを前処理（クリーニング・正規化・欠損値処理）した上で、選定した分析手法を適用します。
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月次単位で継続率の推移を可視化 |
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スコアリングして顧客をグループ分類 |
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属性別の行動傾向を抽出 |
また、複数手法を組み合わせて多角的な視点で分析することが望ましいです。グラフやチャートなどの可視化ツールを活用して見える化を図り、分析結果から仮説を立て、因果関係に注意しながら洞察を引き出します。
結果を基に施策を策定する
分析結果から導き出された示唆を元に、具体的な施策設計へと進みます。下記のように、顧客セグメントごとにターゲットを絞ったアプローチを設計しましょう。
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施策実行後は、同じ分析手法で効果測定と改善を繰り返し、「分析 → 実行 → 検証→改善」のサイクルを回すことが重要です。
顧客分析をするならHelpfeelがおすすめ
顧客分析の実践において、ただ指標を追うだけではなく、顧客の疑問や行動の裏側を可視化できることが価値を決めます。
Helpfeelは、問い合わせログをベースにユーザーの疑問・不満を可視化し、AIによる検索意図分析やFAQ利用データの蓄積で、継続的なCX改善とマーケティング最適化を支えるプラットフォームです。下記のような特徴が、顧客分析と施策設計の強力な後ろ盾となります。
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Helpfeelを導入すれば「顧客が何を知りたがっているか」「どこでつまずくか」をリアルタイムで捉え、分析からマーケティング施策への落とし込みをスムーズにできます。まずはFAQデータを起点に、顧客理解と体験価値の向上を目指しましょう。
顧客分析をして有効な施策を立案しましょう
顧客の声や行動をもとにした分析は、感覚や経験に頼る施策から脱却し、成果に直結する打ち手を導く第一歩です。LTV・RFM・セグメンテーションなどのフレームワークを活用すれば、現状の課題を可視化し、優先順位を持った施策設計が可能になります。
さらに、分析結果をマーケティングやサポート、商品企画といった各部門に横断的に共有することで、部門間の連携も深まり、顧客体験全体の質を高めることができます。
「何を」「誰に」「どのように」届けるか、顧客分析によってこの軸を明確にし、迷いのない戦略を描いていきましょう。継続的な分析と改善が、顧客との信頼関係を築き、事業成長へとつながる土台になります。
