よくわかるCRM分析と活用方法~基本から重要ポイントまで徹底解説~

既存顧客の維持に注力し、顧客価値を最大化するためには顧客分析が必要不可欠です。ところが、「何を分析したらよいかわからない」「分析結果の活かし方がわからない」というマーケティング担当者からのご相談も弊社では多く寄せられます。

そこで本記事では、分析ツールを用いた技術的な分析ノウハウではなく、まずは何のために分析をするのか・どう活かしたいのかと言ったところに主眼を置き、CRMにおける顧客分析の重要性と活用方法についてポイントをまとめています。


CRMにおける顧客分析とは

顧客分析と聞いてイメージするものは、企業や部門、あるいは担当者によって異なってくるのではないでしょうか。マーケティング領域において顧客分析とは、自社商品・サービスがどのような市場にニーズがあるのか外部環境を見るリサーチと、自社顧客(内部環境)に対して行う顧客分析とがあります。では、CRM領域における顧客分析とはどのようなものなのでしょうか?

CRMにおける顧客分析(CRM分析)とは、CRMの概念である戦略的に自社顧客を維持し続けるためのヒントや現状を探るための分析です。自社顧客を対象に、顧客の属性や購買履歴などのデータから、購入サイクルや離反状況など、自社顧客の購買傾向や特性を把握し、施策に活かしていきます。

購買履歴データだけでなく、昨今では、広告やメディア接触、メール、キャンペーンなどマーケティング施策に対する反応も掛け合わせて見るようになりました。この背景には、顧客に関するデータと、マーケティング施策データとのシステム面でのデータ連携ができるようになったことにあります。

『CRM分析』とは、CRMにおいて行われる様々な分析の総称です。
※本記事では、CRMにおける顧客分析=CRM分析を指します。


そもそも顧客分析は何のためにするのか?(目的と重要性)

戦略的に動かす顧客を判別し、顧客関係を保つ

"顧客との関係を長期的に維持することで売上の増加や安定性を保つ戦略"であっても、企業の限られた予算で、顧客維持費用にいくらでもコストをかけられるわけではありません。現実的には、マーケティング活動を何もしなくても一定数は購買を続け、どんな施策をしても一定数は離反していきます。全ての顧客に均一にコストをかけるのではなく、施策によってリピーターにも離反にもなる"動きやすい顧客の購買行動を変える"、それだけで顧客維持率や収益性は大きく変わります。そこで必要になってくるのが、顧客分析です。

顧客分析によって、リピートや優良顧客に至りやすい顧客の傾向、あるいは離反しやすい顧客の傾向など、固定客と流動性の高い顧客とを把握し、施策~検証を繰り返しながら、限られたコストをどこ(ターゲット・施策)に注力すれば効果が高いのかを見極めていきます。顧客分析は、マーケティング投資すべき顧客を判別するのに必要不可欠です。

顧客分析の目的

CRMにおける代表的な顧客分析

代表的な分析...、しかし注意すべきことも

CRMにおける代表的な顧客分析の一例を以下に掲げます。

  • LTV(Life Time Value)、またはCLTV(Customer Life Time Value)
    顧客生涯価、値企業にとって顧客がどのくらいの利益をもたらすかを図る指標、CRMの代表的な指標
  • RFM分析
    「Recency(最終購入日)、Frequency(購入頻度)、Monetary(購入金額)」の3つの指標で顧客をグループ分けし、グループごとに施策を講じるためのセグメンテーション方法
  • デシル分析
    全顧客を購入金額の高い順に10等分し、各デシルにおける合計購入金額が全体売上のどのくらいを占めるのかその構成比を算出することで、自社の売上に貢献している顧客層を把握する分析手法
  • CPM分析(Customer Portfolio Management)
    RFM分析の3つの指標に顧客の「在籍期間」を加えて分析し、10のセグメントに分類する分析手法
CRM分析で注意すべきポイント

CRMに必要な分析は多々あり、また、企業や担当者によって重要視している数値は様々です。何を分析すればよいのだろうと考えたときに、"CRMと言えばRFM分析"と言ったように、初心者は分析用語に翻弄されがちです。しかし実際は、「RFM分析」と言った一つの分析だけで足りることはありません。かと言ってここに記載した代表的な分析を全て行えばよいかというとそういうものではありません。

現実的には、課題や目的に対し、顧客の何を導き出したいかを整理した上で、それに必要なデータを掛け合わせて分析していくことの方が多いです。以下に詳しく解説します。


どんな分析すればよい?4つの分析軸とデータの掛け合わせ

顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸

CRMやマーケティングに必要な分析は、下記に示す4つの軸に分かれると当社では整理しています。CRMは基本的に「顧客軸」で見ますが、顧客の購買行動やチャネルの多様化により、分析結果を具体的に施策に活かすには顧客軸だけでは足らないことも多く、現実的には顧客軸、商品軸、チャネル軸、施策軸、それぞれのデータを掛け合わせて分析します。

CRM分析は戦略からブレイクダウンして顧客の特性を導き出すことにあるため、CRM戦略を全体で捉えるには、各々の分析だけでなく、データの掛け合わせによって様々な切り口から見ることが必要になるのです。

CRM/顧客分析の分析軸:顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸
  • 【顧客軸】顧客属性や、購買パターン、顧客ロイヤリティ(企業貢献度)を見る(LTV、RFM分析など)
  • 【商品軸】売れ筋商品や、併買商品など、商品の購買傾向を見る(ABC分析、マーケットバスケット分析など)
  • 【チャネル軸】リアル店舗やECサイトなど、チャネルの転換率や買い回りなどの傾向を見る
  • 【施策軸】広告やキャンペーン反応など施策の効果を見る
データの掛け合わせ分析

掛け合わせるべきデータは"何を導き出したいか"から

データの掛け合わせとは、先に示した顧客軸・商品軸・チャネル軸・施策軸を掛け合わせることを指します。施策を検討する上で顧客の特性をより詳細に導き出すには、顧客の属性データと、購買履歴、行動データとを掛け合わせて分析していきます。

例えば、下図のように「リピート顧客を増やすには?」と考えた時に、"顧客の現状はどうなのか?"を知る必要があります。購買履歴だけでなく、購入チャネルによる利便性も影響しているのか、施策が影響しているかなど、色んな角度からの分析が必要となってきます。

CRM/顧客分析:顧客属性と行動データの掛け合わせ

上図のように、色んな角度から見るには、顧客の属性データと、購買履歴、行動データとを掛け合わせながら分析することが必要になってくることがわかります。つまり、RFM分析と言った一つの分析手法だけでは足らないことがわかります。

顧客データを掛け合わせ多角的に分析することで、具体的で特徴的な顧客セグメントを生み出します。いくつもの生み出された顧客セグメントは、より顧客に適した施策へ繋げ、また、マーケティングシステムとの連動で、CRM効果を高めます。データを掛け合わせて見ることはマーケティングに活かせるデータを生み出すことになります。


データの種類は多いほど良いのか?

たくさんあっても使えないデータ

デジタルマーケティングが主流となった現代では、顧客の購買データのみならず、デジタル広告やSNSデータなど、顧客分析に使えそうなマーケティングデータは山ほどあるでしょう。企業によっては、チャネルごとにマーケティング施策を行い、多くのデータを保有しているがゆえに、「これだけたくさんのデータがあるのだからすごい分析ができる」と思い込んでいる担当者も少なくありません。しかし、全てが顧客分析に使えるデータではありません。

「どのような顧客が」「どのような購買パターンで」と言った顧客の購買特性を導き出すには、顧客属性とマーケティングデータとを紐づけることが必要です。そのため、どんなにたくさんのデータがあっても顧客に紐づけができなければ顧客分析データとしては使えないのです。
※顧客属性とマーケティングデータとを紐づけるには処理が必要となります。


施策の効果分析にも顧客分析は必要か?

顧客の量と質、両面から見ることが施策に有効

「キャンペーンなどの施策効果を見るのに顧客分析は必要か?」とご質問をいただくことがあります。キャンペーンなど一時的な施策の効果分析では、施策にどれだけの顧客が反応したのか、あるいは、どの経路から流入したのかなど、実施した施策ごとに反応状況を分析します。但し、これだけでは施策の効果は反応数だけでしか評価することができません。CRMやリテンションマーケティング活動において実施した施策では、そこに顧客軸を加えることで施策の効果を多面的に評価していきます。

  • 施策に反応した顧客はどのような顧客(属性や特徴)なのか
  • どのセグメントにいる顧客が最も施策に反応しやすいのか
施策の効果分析にも顧客分析は必要

施策に反応した数(量)を見るだけではなく、施策に反応した顧客層(質)、顧客の動向変化を見ることで、施策効果を総合的に判断し、顧客セグメンテーションや今後の施策に活かしていくことができます。


施策に有効な顧客分析のプロセス

前半ではCRM分析の基本とデータの掛け合わせについて解説してきました。では実際に顧客分析を実施する際の手順と重要なポイントを解説します。

【顧客分析の実施手順】

  1. 課題から何を導き出したいのか「分析目的、仮説の設定」
  2. 目的から具体的に何を分析すればよいか「分析項目の洗い出し」
  3. 分析データの準備・加工
  4. 分析の実行
  5. 分析結果の考察
1.分析目的、仮説の設定

分析プロセスの中で最も重要

「顧客分析結果の活かし方がわからない」、弊社で顧客分析サービスをご提供させていただく中でお客様からこのご相談を受けることがあります。ご相談内容を掘り下げてみると、自分たちで顧客分析を実施しているものの、分析結果を見て「うん、そうだよね...それで...」で終わってしまうのが現状としてあり、その多くは、分析目的がきちんと設定されていない場合がほとんどです。分析目的がぼやけると、考察ポイントもぼやけ、結果的に活かし方がわからなくなるのは当然です。

『分析目的』とは、この分析から得たいこと、読み取りたいことが何なのか具体的な目的、テーマのことを指します。顧客分析の目的には現状把握と仮説検証の大きく二つの役割があります。何を目的とした分析なのか役割を整理した上で、具体的な目的設定をしながら進めていきます。但しその前に、自社の状況を整理しておくことをおすすめします。

■分析目的設定前の課題整理

分析目的を設定するには、事前に自社の状況、課題を整理し、最終課題から目的を設定していきます。

  • 自社の戦略と現状実施している施策の整理
  • 課題の洗い出し

これらを整理しておくことで、分析から何を導き出したいのか目的を明確にすることができます。

■現状把握と仮説検証

今回実施する分析が現状把握のための分析なのか、仮説検証なのかを明確にします。分析結果からヒントが見えてこないと嘆く要因に、この部分が整理できていないことがありますので予め整理しておくことが重要です。

  • 現状把握するための分析、KPI基準値の算出や、課題の発見
    (例:顧客属性やリピート率、購買パターンなど顧客全体構造の把握)
  • 仮説検証や具体的な施策に活かすための分析
    (例:「購入回数が増えるほどA商品購入率が上がる」などの検証)
2.分析項目の洗い出し

目的から分析項目をブレイクダウン

顧客分析をしてみようと、顧客単価、購入回数、購入頻度など、あらゆる項目を一通り洗い出してみることは、まずは一旦顧客の傾向を把握するには十分であり有効です。しかし、分析目的やテーマがないと分析結果のどこを見ればよいのかわからなくなります。

例えば、目的なく「購入頻度」だけを見つめていても「どうすれば顧客が離反しないか?」はわかりません。一方「顧客が離反しないようにするには?」と言った最終課題に対し、では「どの時点で離反傾向が高いのか」、「リピート顧客と離反顧客との違いを明らかにする」と言ったテーマを設定することで、次にそれにはどんな数値を見るべきか具体的な分析項目を洗い出していくことができます。この例ではその分析項目の一つが「購入頻度」となります。

分析項目は目的からブレイクダウン

このように、分析結果を具体的に施策に活かすには、最終課題から目的を設定し、設定した目的からブレイクダウンしていきながら分析項目を洗い出していくことがポイントです。

3.分析データの準備・加工

分析項目確定後、分析するためのデータの準備を行います。
本記事では技術的な部分については割愛します。

4.分析の実行

分析ツールを用いて分析処理を実行します。
本記事では技術的な部分については割愛します。

5.分析結果の考察時のポイント

「1%がもたらす影響軸」を持っておく

分析結果の考察には、基準値を持っておくことをおすすめします。分析結果から得られた数値に対し、例えば「1%」の変化がどのくらいの影響をもたらすのかは、企業や実施した施策によって異なります。「10%」、「1%」、「0.1%」、「0.01%」、あるいは「1回」など、どのくらいの動きによって何にどのくらいの影響をもたらしているのか自社の基準軸を持っておくことで、変化を具体的に捉えやすくなり、次の分析を有効にし、施策改善サイクルを回していくことがスムーズになります。

分析結果考察時のポイント

また、考察には着眼点の経験が伴いますが、自社や商品・サービスから一旦離れて、一度フラットな状態にして客観的に観察してみると違った側面から顧客の傾向を見ることができます。時には異なる部門や担当者などの第三者の視点を入れてみるのも良いでしょう。


CRM分析を最大限にするためのポイント

分析・活用・評価サイクルを繰り返す

リピート率の向上や、優良顧客の維持、離反率の抑止、顧客ロイヤリティの向上など、CRM効果を最大限にするには、顧客の動きによって売上に与える影響を見る必要があります。顧客の動きは、売上だけでなく、来店頻度、購買傾向、離反率などに数値として表れます。現状がわからなければ適切な対策を講じることができず、場合によっては、サービスと思って実施していた施策が顧客離れの要因となっていたということもあり得ます。

CRM効果を最大限にするには、顧客の行動を数値化(可視化)し、分析~活用~評価のサイクルを繰り返し行なうことがポイントです。

CRM効果を最大限にする顧客データ活用サイクル

CRM/顧客分析アウトソーシングサービスの利用

CRM分析・顧客分析には、主に分析ツールを用いて分析します。昨今では、ECシステムや顧客管理DBに簡易的な分析機能を備えたシステムがありますが、必ずしも企業や部門の用途に応じた分析環境が整備されているわけではありません。また、どの分析ツールを用いるにしても分析項目や分析結果の考察は担当者が考えなければならないため、ノウハウと多くの負荷がかかります。

外部のデータ分析アウトソーシングサービスを利用することは、ご担当者の負荷を軽減するだけでなく、客観的視点を加え、効率的効果的な分析を実現します。また、今後自社内で分析していく上でも、最初のフォーマットだけ外部に依頼するのも一つの方法です。アドバンリンクの顧客分析サービスをぜひご参考ください。

アドバンリンク顧客分析サービスの特徴
  1. 戦略検討や施策に活かせる実効性のある顧客分析
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更新日:2023/2/24/公開日:2008/9/29


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