顧客分析は顧客の購買行動や属性などを活用した分析である。
BtoCに比べて顧客獲得の難易度が高いBtoBでは、顧客分析による顧客理解がより重要だ。
一方で、下記のような課題が発生することも少なくない。
「顧客分析を始めたいが、活用すべきデータがわからない」
「顧客分析のデータやシステムが整備されていない」
「そもそも何に役立つのがか、どう役立てれば良いか具体的に理解できない」
顧客分析で使用するデータや手法は多岐にわたる。
一方で、汎用的なノウハウを体系立てて学ぶ機会も少ない。
そこで本記事では、顧客分析の目的と重要性、主要な手法、汎用的なステップをまとめて紹介する。
1.顧客分析とは「多角的な視点での顧客理解」
顧客分析にはさまざまな手法（フレームワーク）がある。
ただし、どの手法を使うにしても目的や重要性は共通している。
そこでまずは、顧客分析の基礎を理解しておこう。
1.1.顧客分析とは
顧客分析とは「購買履歴や行動、意思決定プロセスなど顧客の動静に関する情報に加え、属性情報をすべて取り込み、顧客理解のための役立てること」だ。
顧客分析を行うことで、製品・サービスの提供側は顧客の理解が深まり、より深いニーズを把握することができる。
また、精度の高いマーケティングアプローチの確立や、競合優位性の確保、投資すべき市場の把握、ロイヤルカスタマーの育成などさまざまなメリットが生まれる。
特に自然発生に任せてしまいがちなロイヤルカスタマーの獲得・育成につながることは大きなメリットだ。
1.2.顧客分析の目的、メリット
顧客分析の最終的な目的は、最適なアプローチによって顧客の購買行動を促進させ、売上を増やすことだ。
ただし、実務的な面から言えば「下準備」の意味合いが強い。
下準備とは、以下のような事柄だ。
- 「特別な」ターゲットの特定
- 顧客ニーズの理解を理解
- 自社製品およびサービスと顧客の合致度を把握する
- マーケティング施策全般の精密さや整合性を向上させる
これらは現実的な顧客分析の目的・メリットとも言える。
それぞれ具体的に見ていこう。
「特別な」ターゲットの特定
顧客分析の基本的な目的は「売上を伸ばしやすいターゲット」、つまり自社にとって特別な顧客を特定することだ。
LTVの高い顧客や、将来的に成長が見込める顧客を見つけられれば、効率よく売上を伸ばすことができる。
そのために、購買行動や属性（企業規模、業種、業界など）に焦点を当て、適切なマーケティング施策を提供していくわけだ。
この根拠となるのが顧客分析である。
顧客ニーズの理解
ビジネスを成長させるには、「特別なターゲット」のニーズを理解しなくてはならない。BtoBでは少数の重要顧客が売上の大半を担うことが多く、「特別なターゲット」のニーズは無視できないためだ。
顧客分析により顧客の購買行動や属性を分析することで、特別なターゲットがどのような問題を解決したいのか、どのような価値を重視しているのかを理解できるようになる。
こうしたニーズを取り込んだ製品・サービスは、競合他社に対して優位性を持つようになり、成長や生存の源泉となる。
製品・サービスの価値が顧客に届いているかをチェックする
顧客分析を行うことで、「自社の製品・サービスが提供する価値」と「顧客からの評価」にズレがないかをチェックできる。
ズレが発生していると思うように売上が伸びず、ビジネスも成長しない。
例えば下記のようなケースだ。
例：
独立系のCRMベンダーがコールセンター向けのCRMパッケージを開発したとしよう。
このCRMは、一般的な顧客管理機能のほかに、SFAとしての連携機能も持つ。
実際に売り出してみるとSFAの機能が評価され、営業部門からの引き合いも多い。
一方でコールセンターを持つ顧客との契約数やリピート率は伸びない。
当初想定していたターゲットとは別の層から評価されており、想定したターゲットと実際の顧客属性にズレがあることがわかる。
売上を分析してみると想定していたよりもかなり低く、コールセンターのニーズを取り込めていないことがわかった。
このケースでは、当初想定していたターゲットに対して自社製品の価値が伝わっていない。
逆に、別の価値（SFAとして使いやすい）が生まれていて、この点を伸ばすことで新たな売上の増加が見込める。
顧客分析では、「提供価値」と「評価」が一致してるかをチェックし、開発にフィードバックすることで、自社製品・サービスの価値を上げることが可能だ。
マーケティング施策全般の精密さや整合性を向上させる
顧客分析は、マーケティング施策全般をより精密にし、整合性を高めるための基盤となる。
例えば顧客の行動データを基にした分析は、広告やプロモーション、キャンペーンの効果測定を精緻化し、ROIを向上させるために役立つ。
また、セグメンテーションに基づいてパーソナライズドマーケティング（個々の顧客に対してカスタマイズされたメッセージやオファー）を実施する際にも、顧客分析が重要になる。
マーケティング戦略全体を通じて顧客分析に基づいた意思決定を行うことで、キャンペーンやチャネルの選択に一貫性が生まれ、全体最適が進みやすくなる。
顧客分析はマーケティング施策全般の根拠であり、バックボーンになりうるのだ。
1.3.似て非なる「顧客分析」と「購買行動分析」
ここで顧客分析と購買行動分析の違いについて理解しておこう。
顧客分析について調べていると「顧客分析＝購買行動分析」という解説を見かけるかもしれない。
間違いではないが、実際の顧客分析は「購買行動だけ」を対象としない。
購買行動だけに焦点を当てると、購買「前後」の行動を見逃してしまいがちだからだ。
一般的な購買行動の分析では「RFM分析」や「CRM分析」のように購買の金額や頻度、期間などを主な分析対象とする。
どちらも顧客分析の主要な手法であることには違いない。
しかし近年は、年齢・居住地・趣味といった属性による「セグメンテーション分析」や顧客の好みをグルーピングして捉える「CTB分析」も併せて顧客分析を行う。
これら定性的な分析を加えることで、購買前や購買後の行動予測が立てやすくなる。
また、潜在ニーズが見えてくることもあり、顧客分析には欠かせない手法だ。
顧客分析は定量的な購買行動分析に加え、定性的な分析も併用するという点を覚えておこう。
また、各分析手法（フレームワーク）については後段で言及しているため、参考にしていただきたい。
1.4.顧客分析がなぜ重要か
顧客分析は、現代の企業がマーケティングを最適化し、ビジネスを成長させるために欠かせない活動だ。
ここで改めて、顧客分析の重要性を整理してみよう。
パーソナライズ化されたニーズに対応するため
近年はBtoBにおいても、細かいニーズを捉えた製品・サービスが好まれる。
顧客分析を行うことで、製品・サービスのパーソナライズ化が進み、ニーズを的確に満たすことができる。
また、パーソナライズドなアプローチは、顧客満足度を高めつつロイヤリティを向上させる。
結果的にロイヤルカスタマーを生み出し、売上を大きく押し上げる。
競合企業との差別化につなげるため
情報の浸透が短時間で進む現代では、市場のライフサイクルが短くなっている。
つまり「レッドオーシャン化までの時間が非常に短い」のだ。
競争が激しいレッドオーシャンで生き残るために、企業は常に差別化を進めなくてはならない。
顧客分析により、顧客が本当に求めている価値や未解決のニーズを見つけ出すことができる。
これらを製品・サービスに盛り込むことで、競合との差別化が進む。
顧客の意思決定のタイミングを知るため
顧客分析は、顧客の意思決定プロセスを理解するためにも重要だ。
顧客分析を続けていると、購買意欲がどのタイミングで高まり、決断に至るのかが徐々に見えてくる。
営業との連携により、意思決定者の数や発言力、決定要因の傾向などが見えることもある。
BtoBはBtoCよりも意思決定の仕組みが複雑で、スパンも長い。
複数のステークホルダー（例：経営層、購買部門、技術部門など）が関与するため、組織全体のニーズや意思決定プロセスを把握し、適切なアプローチが求められる。
2.顧客分析の手法（フレームワーク）
顧客分析にはいくつかの手法（フレームワーク）がある。
ここでは、代表的なフレームワークの概要を紹介する。
- RFM分析
- CPM分析
- デシル分析
- CTB分析
- CLV分析
- セグメンテーション分析
- 行動トレンド分析
各手法についてのより詳細な解説は、以下の記事を参考にしていただきたい
手法1.RFM分析
RFM分析は、顧客を「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（累計購入金額）」の3つの指標で評価する手法だ。
顧客の購入行動を数値化することで、どの顧客が最も価値があるかを把握することができる。
特に、リピート率や顧客ロイヤルティを向上させるための施策立案に活用される。
手法2.CPM分析
CPM分析は、広告やマーケティングの分野で使用される手法だ。
「Cost Per Mille：1000インプレッションあたりのコスト」を算出し、広告の効果を評価するために使われる。
広告の費用対効果を測る際に特に重要であり、オンライン広告やテレビCMなど、多くのメディアで用いられる伝統的な手法だ。
手法3.デシル分析
デシル分析は、顧客を売上データに基づいて10ランクに分類し、各グループの売上構成比や購入比率、1顧客あたりの購入金額などをランクごとに算出する。
ランクごとの売上貢献度を明確にすることで重要顧客層を特定し、そこに向けたマーケティング戦略を構築するために使われる。
手法4.CTB分析
CTB分析は、「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの要素に基づいて顧客を分析する手法である。
- Category（カテゴリ）
顧客が購入した商品の種類
- Taste（テイスト）
スタイル、デザインの傾向
- Brand（ブランド）
どのブランドを選び、支持しているか
CTB分析は顧客ごとのユニークなニーズを把握し、パーソナライズ化されたマーケティング施策を立案するために活用される。
手法5.CLV分析
CLV分析は、Customer Lifetime Value（顧客生涯価値）を算出するための手法である。
顧客が生涯にわたって企業にもたらす利益を数値化し、どの顧客が長期的に最も価値があるかを判断する。
手法6.セグメンテーション分析
セグメンテーション分析とは、顧客を特定の基準に基づいてグループ化し、それぞれのグループに対して適切なマーケティング施策を行うための手法である。
年齢・性別・収入・居住地域・趣味嗜好など、複数の基準で顧客を分類し、それぞれに最適化されたアプローチを行うことで、マーケティングの効果を高める。
大規模な市場を攻略する際に有効だ。
手法7.行動トレンド分析
行動トレンド分析は、顧客の行動パターンやその変化を時系列で追跡し、未来の購買行動を予測するための手法だ。
例えば、季節ごとの購買傾向やトレンド商品の人気度合いを分析することで、在庫管理やプロモーション戦略を最適化することができる。
特に変化の激しい市場や新製品の投入時には強力なツールとなる。
3.顧客分析で使用される主な項目
上記のように顧客分析では属性や購買行動などさまざまな項目を活用する。
特にLTVの高い顧客を分析する際には、多様な項目を使った多角的な分析が必須だ。
そこで、顧客分析で使用される主要な項目も整理しておこう。
3.1.属性に関する項目
役職や職務内容
- その顧客が意思決定権を持っているかどうか
- 購入に影響を与える人物の職務内容（例：購買担当、経営層など）
- 企業規模や業種
- 企業の売上規模、従業員数、拠点数
- 企業が属する業界や業種（製造業、IT、サービス業など）
- 取引頻度や取引額の傾向
- 顧客の地域
- 取引先企業や個人の所在地（地域ごとの需要や購入傾向の違い）
- 海外拠点の有無や国際取引の可能性
- 役職や職務内容
意思決定権を持つ役職者が誰であるかや、その職務内容がどのように製品やサービスの選定に影響するかを把握することで、営業・マーケティング活動に無駄が生じず、より効果の見込める訴求が可能となる。
また、企業の規模や業種もLTVを評価する上で重要な要素だ。
3.2.購買行動に関する項目
- 過去の購買履歴
- 購入頻度（年間、四半期ごとの購入回数）
- 購入金額（累計購入金額、1回あたりの平均購入額）
- 購入商品の種類（カテゴリ別、製品ライン別の購買傾向）
- 購入時期（季節性の有無、セールやキャンペーン時の購入パターン）
- 購入チャネル
- どの販売チャネルを利用しているか（オンライン、店舗、直接営業など）
- 購入時の問い合わせやカスタマーサポートの利用頻度
- 購入に至るまでのプロセス
- 購入前の情報収集方法（ウェブ検索、展示会、口コミなど）
- 購入検討期間（決断までの平均時間）
顧客の購買行動は、LTV予測における基本的なデータである。
頻度や金額、時期・チャネル・情報収集方法などは顧客の行動・心理傾向をつかむための重要なデータだ。
3.3.顧客の位置づけに関する項目
- ABC分析の分類
- 売上に基づく顧客分類（A: 上位20%、B: 中間30%、C: 下位50%など）
- 利益率に基づく顧客分類
- 取引量（販売数量）の傾向
- 顧客ロイヤリティ
- リピート購入率
- 顧客満足度（NPSやアンケート結果）
- 口コミや紹介の実績
- 顧客の重要度
- 特定商品やサービスにおける依存度（特定の製品に対する需要の高さ）
- 競合企業との取引状況やそのリスク
顧客の位置づけは、重要顧客をピックアップしたり、顧客ごとにリソース投下量の配分を調整したりする場合に活用される。
よく使われるのがABC分析によるランク分けだ。
ABC分析では、顧客を売上や利益の貢献度に基づいてA、B、Cの3つのカテゴリに分類する。
LTVの高い顧客は通常「A」ランクに位置づけられる。
Aランクの顧客には、特別なサポートやリソースを投資し、長期的な関係を維持するための施策を検討したい。
3.4.コスト/利益に関する項目
- 獲得コスト
- 1顧客あたりの広告費やプロモーション費用
- 営業活動にかかるコスト（営業担当の時間やリソース）
- 維持コスト
- サポートやアフターサービスにかかるコスト（カスタマーサポートの利用回数、サポートコスト）
- 追加のサービス提供にかかるコスト（無償アップデートや特典など）
- 利益貢献度
- 1顧客あたりの利益率
- 長期的な利益予測（今後数年間にわたる利益の推定）
- 取引の安定性
- 継続的な契約や長期的なパートナーシップの有無
- 顧客の財務状況や信用リスク
LTVを評価する際には、顧客の獲得コストと維持コストの把握に注力したい。
一見するとLTVが高い顧客であっても、獲得コストや維持コストが過剰である場合、長期的な利益をもたらさない可能性があるからだ。
4.顧客分析のプロセス
顧客分析にさまざまな手法（フレームワーク）があるが、どの手法を使うにしても一定のプロセスを経る。
例えば以下のようなプロセスだ。
- 「達成したいこと（ゴール）」の設定
- データ収集
- データの整備とクレンジング
- セグメンテーション
- 分析の実施
- 施策の立案と実行
- モニタリングと改善
ここでは、顧客分析の汎用的なプロセスを整理していく。
ステップ1.「達成したいこと（ゴール）」の設定
まず、顧客分析によって達成したいことを明確にしよう。
つまりゴールの設定だ。
この時点のゴールは、顧客分析というよりもマーケティング全体で達成したいを設定する。
マーケティングとしてのゴール設定できれば、そこから顧客分析の目的も明らかになる。
一般的なゴールと顧客分析の目的としては、下記がある。
- 新規顧客の獲得（ターゲットの特定、ニーズの理解）
- 既存顧客のロイヤリティ向上（ニーズの理解、価値提供のチェック）
- 売上の最大化（価値提供のチェック）
- ブランドイメージの向上による差別化（マーケティング施策全般の整合性チェック）
明確なゴールを設定することで、分析に必要なデータや手法を決定できる。
ステップ2.データ収集
次に、顧客データを収集する。
データは内部データと外部データの両方を活用していこう。
内部データとは、CRMシステムなどに蓄積された販売履歴、顧客からのフィードバック、ウェブサイトの行動データなどだ。
これらのデータは、顧客の購買行動や属性を正確に捉えるために役立つ。
反対に外部データとは、市場調査データ、営業やサポートチームからの補足情報、ソーシャルメディアデータなどが含まれる。
内部データだけでは得られない市場全体の動向や、特定の顧客だけに発生しているユニークなニーズ・トレンドが把握できる。
ステップ3.データの整備とクレンジング
データクレンジングとは、収集したデータから不正確なデータや重複データをピックアップし、削除や補正、補完などを行って分析に適したフォーマットに変換する作業だ。
特にデータドリブンな顧客分析においては、「データのクリーンさ」が顧客分析の精度を左右する。
また、データのフォーマットや基準を統一することで、後の分析プロセスがスムーズに進む。
データクレンジングについてはこちらの記事でも詳しく解説している。
ステップ4.セグメンテーション
顧客を共通の特徴や属性に基づいてグループ化する作業がセグメンテーションだ。
顧客をセグメント化することで、各セグメントに対して最適なアプローチを設定することができる。
例：
- 購入頻度、購入金額、業種、地域などに基づいて顧客を分類
- 製品カテゴリ、金額、頻度で顧客を分類
ステップ5.分析の実施
セグメント化が完了したら、目的に応じた分析手法を選択して実施する。
ここでは事前に設定したゴールと顧客分析の目的に合った手法を選ぶ。
適切な分析手法を選ぶことで、効果的なマーケティング戦略を立案するためのデータを得ることができる。
分析手法（フレームワーク）と目的の対応については、下記の記事を参照してほしい。
ステップ6.施策の立案と実行
分析結果に基づいて、具体的なマーケティング戦略や施策を立案し、実行する。
これにより、分析結果を実際のビジネスに活かすことができる。
例：
- リピート購入を促進するために特典をLTVの高い顧客に提供し、ロイヤルカスマー化を狙う
- LTVの高い顧客が好むコンテンツを新規顧客に提供し、LTVの高い顧客に育成する
ステップ7.結果のモニタリングと改善
施策を実行した後は、KPIを設定し、目標に対してどの程度の効果を上げているかをモニタリングする。
継続的に結果を確認し、PDCAサイクルを回しながら施策の効果を最大化していこう。
5.CRM活用で顧客分析を手軽に実行する方法も
最後に、顧客分析におけるCRMの重要性を紹介する。
CRMは本来、「顧客データや顧客とのやり取りを蓄積・管理するツール」だ。
しかし近年は、顧客分析機能を備える製品が増えている。
単なるデータベースではなく、分析と施策立案のためのツールへと進化しているのだ。
そもそも顧客分析に必要なデータのほとんどはCRMに存在するため、「正当進化」と言える。
5.1.顧客分析目線でのCRM選定のポイント
CRMによる分析は、ほとんど顧客分析と同義だ。
分析機能が豊富なCRMを選択することで、顧客分析が効率よく進められる。
近年は、前述の「顧客分析の手法（フレームワーク）」で紹介した手法を標準機能として提供するCRMが増えている。
こうしたCRMでは、顧客に関する情報を集約していくだけで、精度の高い顧客分析を手早く実行できる。
その他にも下記のような選定ポイントに注目していこう。
- 外部データの取り込み機能が充実している
- 外部のデータクレンジングツールとの連携機能がある
顧客分析の目線でCRMを選定する際には「準備」「実行」の手間が削減できるかどうかに着目しよう。
顧客分析がある程度終わっていて、CRMを後から導入する場合は、外部データの取り込み機能が必須だ。
データ取り込みが容易であれば、既存の顧客分析をスムーズにCRMへと引き継ぐことができる。
また、分析作業の多くを占める「データクレンジング」が実行できるかも重要なポイントだ。
CRM自体にデータクレンジング機能が無い場合でも、外部ツールとの連携が可能であれば作業効率は大きく向上する。
6.まとめ
本記事では、顧客分析の目的やメリット、重要性、実際のステップなどを解説してきた。
顧客分析にはさまざまな手法があるため、目的に応じた分析手法を選ぶことが大切だ。
また、CRMを中心に顧客分析を行うことでデータドリブンな結果が容易に得られる。
少数の重要顧客が売上の大半を占めるBtoBでは、BtoCよりも顧客分析の重要度が高い。
常に顧客分析を実行し、マーケティング施策の精度を向上させていこう。
