顧客分析で何がわかる？5つの手法とマーケティングへの活用例を解説

「顧客分析をどうやって進めればいいかわからない」「分析結果をマーケティングに生かす方法が知りたい」と悩む方は多いのではないでしょうか。

マーケティング効果を高めるには顧客分析を正しくおこない、自社の課題を明確にすることが欠かせません。

今回は、顧客分析の基礎や具体的な5つの手法を解説し、顧客分析の結果を生かした例も紹介します。

顧客分析の具体的なやり方を知りたい方や、分析の活用例からマーケティングに取り組むイメージをつかみたい方は、ぜひ参考にしてください。

顧客分析とは、顧客の属性や行動を分析すること

「顧客分析」とは、商品やサービスを利用した顧客の属性・購買履歴・行動履歴などを深く掘り下げて分析することです。顧客の真のニーズを理解し、適切な戦略を立案する目的でおこないます。

顧客分析によって顧客への理解を深めてマーケティングに生かすことで、以下の効果が期待できます。

• 購買率や顧客満足度の向上
• 既存顧客のリピーター化

他に、課題の発見や商品・サービスの改善にも役立ちます。

顧客分析がマーケティングに欠かせない理由

マーケティングにおいて顧客分析が重要なのは、顧客ニーズを的確に把握し、自社が提供する商品・サービスと実際の市場ニーズとのずれを防ぐためです。

顧客分析の結果を生かしたマーケティング施策を実行することで、LTV（※）の最大化や売上アップ、費用対効果の最適化にもつながるでしょう。

※LTV（顧客生涯価値）：自社と取引している顧客一人が、一生涯でもたらす利益を示す数値

マーケティングに役立つ顧客分析の代表的な手法・フレームワーク5選

勘や経験に頼るマーケティング施策には、限界があります。顧客の購買行動やニーズを正確に把握することが、マーケティングの成功に欠かせません。適切な顧客分析を実施し、顧客への理解を深めることで、より効果的な戦略を立てられるようになります。

ここでは、顧客分析で代表的な5つの手法を説明します。

• RFM分析
• デシル分析
• CTB分析
• セグメンテーション分析
• 行動トレンド分析

それぞれ、どの指標を用いた分析手法で、どのようなときに活用できるか確認してみてください。

顧客分析の手法その1：RFM分析

RFM分析は、顧客を次の3つの指標に注目して分析する手法です。

• 最新購入日（Recency）：購入日が直近であるほど高評価
• 購買頻度（Frequency）：購買頻度が多いほど高評価
• 購入金額（Monetary）：累計購入金額が多いほど高評価

3つの指標で顧客を「優良顧客」「安定顧客」「新規顧客」「離反顧客」などに分類し、それぞれに合う施策を立案します。

例えば、購入金額は少なくても購入頻度の多い顧客は「安定顧客」と見なせるため、リピーター育成の施策が有効です。

一方、購入金額が多くても購買頻度の下がっている顧客は、他社へ流れる「離反顧客」のおそれが高いため、対策を講じる必要があるでしょう。

RFM分析の詳しい解説はこちらをご覧ください。

顧客分析の手法その2：デシル分析

デシル分析は、顧客の購入金額を10等分してグループ分けする手法です。ラテン語で「10等分」を意味する「デシル」が由来となっています。

分析は以下の手順でおこないます。

1. 全顧客を購入金額の高い順に並べ、10のグループに分ける
2. グループごとに、売上への貢献度をチェックする

この分析の目的は、どのグループが売上に大きく貢献しているかを把握し、購入額の大きい優良顧客を見つけ出すことです。デシル分析によって、売上貢献度の高い客層に集中的にアプローチするなど、効率的なマーケティング戦略を立案できます。

ただし、デシル分析では一度に多額の購入をした顧客が上位に来る場合もあり、購入金額の多いグループにいるすべての顧客が必ずしも「真の優良顧客」とは限らないため、注意が必要です。より正確に顧客を把握するには、購買頻度なども加味したRFM分析を併用して、定期的に分析することをおすすめします。

顧客分析の手法その3：CTB分析

CTB分析は、次の3つの指標をもとに顧客をグループ化して購買予測をおこなう分析手法です。

• カテゴリ（Category）：商品やサービスの種類
• テイスト（Taste）：色、形、サイズなど顧客の嗜好
• ブランド（Brand）：自社が展開するブランドやキャラクター

CTB分析の目的は、顧客の趣味嗜好を探り、傾向の似ている顧客をグループ化することです。共通項の多い顧客をグループ化すると、各層に合った商品やサービスを提供できるようになります。

例えば、顧客の購入頻度が高い商品やサービスは、より購入しやすい仕組みを整えることで、さらなる売上アップが見込めます。反対に購入頻度の低い商品やサービスの場合は、魅力を伝える戦略を立てて販売促進に取り組むとよいでしょう。

顧客分析の手法その4：セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客を属性ごとにグループ分けする手法です。マーケティングの基礎となる「STP分析」で、最初におこないます。セグメンテーション分析の結果がターゲット選定とポジショニングに影響を与えるため、重要な分析であるといえます。

グループ分けでは、主に4つの指標が使われます。

• 地理的変数： 地域、気候、人口密度、周辺の競合企業など
• 人口動態変数： 年齢、性別、職業、年収、役職など
• 心理的変数： 価値観、ライフスタイル、嗜好、性格など
• 行動変数： 購入経路、購入頻度、直近の成約日、来店時間帯など

類似性の高い顧客をグルーピングすることで、各グループに有効なマーケティング施策を打ち出しやすくなります。

ただし、セグメントを細分化しすぎると、かえって適切な施策を打ちにくくなるため、ターゲティングに役立つよう工夫するのがポイントです。

顧客分析の手法その5：行動トレンド分析

行動トレンド分析は、時期ごとの売上変動に着目する分析手法です。季節・曜日・時間帯、数年単位の変動など、さまざまな時間軸で分析できます。

この分析の目的は、商品・サービスがよく売れる時期やタイミングに合わせて販促活動をおこなうために、顧客の行動を把握することです。行動トレンド分析では、次のような結果を得られます。

• 夏には、特定地域の顧客による購入が増える
• 決算の時期に成約率が高くなる

こういった分析結果は、時期ごとの顧客ニーズに合う事業展開を判断する際の、好材料となります。

ただし、時期を限定した分析であるため、日用品や食料品のようなコンスタントに販売している商品・サービスには適さない点に注意しましょう。

顧客分析の質を高めるにはツールを活用するのがおすすめ

データ量が増えて分析の複雑化が進むと、紙ベースの顧客台帳やExcelを用いた、手作業による顧客分析には限界が生じます。効率的かつ高精度な分析をおこなうには、専用ツールの活用が不可欠です。

CRM、SFA、MAなどのツールを導入すれば、顧客データの一元管理と自動分析が可能となり、複雑で詳細な顧客分析をおこなえる上、分析にかかる手間の大幅な削減につながります。

それぞれのツールが持つ役割を、簡単に紹介します。

• CRM（顧客関係管理）：既存顧客との関係構築と管理に特化
• SFA（営業支援システム）：新規顧客の獲得や営業活動の効率化を支援
• MA（マーケティングオートメーション）：見込み顧客の獲得から育成、選別を自動化

上記のツールを導入することで顧客分析の精度が上がり、より効果的なマーケティング戦略を立案できるでしょう。

顧客分析の結果を生かすマーケティング施策例2選

ここでは、顧客分析をおこない、分析結果をマーケティングに生かすまでの流れについて、2つの例をもとに解説します。

顧客分析の例を参考に、実際のマーケティングで顧客成功を活用するシーンをイメージしてみましょう。

顧客分析の例1：地方にある個人経営のカフェ

地方の住宅街にある個人経営のカフェは、新規顧客が増えている一方、リピーターが定着せず、客単価が伸び悩んでいるという課題があったため、既存の顧客データを用いてRFM分析を実施しました。

「最新購入日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「累計購入金額（Monetary）」の3つで顧客を分析した結果、直近の来店がなく、購買頻度の低い「離反顧客」が全体の約30%を占めることが判明。この層を放置すれば、売上減少につながるリスクがあることが明らかになりました。

このカフェは、離反顧客へのフォローと同時に優良顧客のファン化も重要視し、分析結果に基づいたマーケティング施策を考えました。

これらの施策により、離反リスクのある顧客のLTVを向上させるとともに、優良顧客のロイヤルティを高め、継続的な来店と売上アップが期待できるでしょう。

顧客分析の例2：地域密着型のフィットネスジム

ある地域密着型のフィットネスジムでは、新規会員の獲得が頭打ちになり、広告の費用対効果も悪化していました。

経験則に頼った施策には限界があるため、このジムでは、会員データを活用したセグメンテーション分析と行動トレンド分析を実施。会員を年代・性別ごとに分類し、曜日や時間帯の利用傾向を分析した結果、次の傾向が判明しました。

• 50代男性は、週末の早朝にトレーニングをおこなう傾向が強い
• 30代女性は、平日の夕方にグループレッスンに参加することが多い

このジムは、分析結果に基づき、以下のマーケティング施策を打ち出しました。

これらの施策により、ターゲット層の行動パターンに合わせた効率的なアプローチが可能となり、新規会員を獲得しやすくなるでしょう。顧客ニーズに合ったサービスの提供によって顧客満足度が上がり、長期利用につながることも期待できます。

まとめ：顧客分析を正しくおこない、マーケティング効果を最大限に高めよう

• 顧客分析とは、顧客の属性や行動を分析すること
• マーケティングの精度を高めるには、顧客分析で得られるデータが欠かせない
• 顧客分析の質を高めるには、ツールの活用がおすすめ

顧客分析で顧客の理解が深まると、LTVの最大化につながるマーケティング施策を実行できます。

顧客分析をおこなってマーケティングに役立つデータを得るには、フレームワークを活用しましょう。RFM分析・デシル分析・CTB分析・セグメンテーション分析・行動トレンド分析などが役立ちます。

CRM、SFA、MAなどのツールを導入することで、より詳細な顧客分析が可能となり、マーケティングの精度も上がるでしょう。

顧客の購買傾向をつかみたい方は、この記事で取り上げた分析手法で顧客分析をおこない、マーケティング施策の立案に分析結果を生かせないか検討することから始めましょう。

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