カスタマージャーニー分析とは？重要性や具体的な分析手順をわかりやすく解説

マーケティングや顧客体験の改善を進めるうえで、顧客がどのような行動や感情の変化を経て商品やサービスを購入するのかを理解することは重要です。その際に役立つのがカスタマージャーニー分析です。

カスタマージャーニー分析とは、顧客が商品やサービスを認知してから購入・利用に至るまでの行動や心理の変化を時系列で整理し、タッチポイントごとの課題や改善点を明らかにする分析手法です。顧客視点で行動プロセスを把握することで、マーケティング施策の精度向上や顧客体験の改善につながります。

この記事では、カスタマージャーニー分析の基本的な考え方や重要性、主な分析手法、具体的な分析手順、成功させるポイントや注意点まで詳しく解説します。これからカスタマージャーニー分析を導入したい方や、顧客理解を深めてマーケティング施策を改善したい方はぜひ参考にしてください。

目次

• カスタマージャーニー分析とは購買に至るまでの顧客の動きを見える化すること
• カスタマージャーニー分析の目的・重要性
• カスタマージャーニー分析の主な手法
• カスタマージャーニー分析を実行する手順
• カスタマージャーニー分析を成功させるポイント
• カスタマージャーニーで成果を上げた企業事例
• カスタマージャーニー分析をする際の注意点

顧客が認知・比較・購入・利用といった各フェーズでどのような行動や感情を持つのかを、時系列で整理できます。そのため、顧客体験を一貫した流れとして整理・把握できます。

さらに、以下を組み合わせることで、顧客の実態に近い体験を再現できます。

• 行動ログ
• アンケート
• VOCなどのデータ

カスタマージャーニー分析は、定量と定性の両面から理解できる点が強みです。

顧客の期待や不満が発生するタイミングを把握できるため、改善すべきポイントを明確にしやすくなります。結果として、顧客満足度の向上につながります。

カスタマージャーニー分析では、Webサイトや広告、店舗、問い合わせ窓口など、顧客との接点ごとに課題を把握できます。どの接点で問題が発生しているかを明確にできるため、問題の所在を可視化し、優先的に改善すべき領域を判断しやすくなります。

たとえば、離脱率が高いページや問い合わせが集中する工程などでは、ボトルネックとなる細かいポイントの特定が可能です。

顧客がストレスを感じる摩擦点を特定し、導線設計や情報設計の見直しにつなげることで、スムーズな購買体験を実現できるでしょう。

顧客の行動データや心理を分析することで、より効果的な施策設計が可能です。感覚ではなくデータにもとづいた意思決定ができるようになります。

たとえば、認知・比較・購入など各フェーズに応じたコンテンツやコミュニケーションを設計できるため、顧客に適切なタイミングで情報提供可能です。

顧客ニーズに沿った施策を実行することで、コンバージョン率や顧客満足度の向上につながるでしょう。

インターネットリサーチは、通じて顧客の意識や行動を把握する方法です。比較的短期間で多くのサンプルを集められる点が特徴です。

具体的な手法は以下になります。

• Webアンケート
• メールアンケート
• SNS調査など

顧客満足度や購買理由、ブランド認知などを定量的に把握できるため、全体傾向をつかむのに適しています。データとして可視化しやすく、意思決定にも活用しやすい手法です。

また、特定の顧客層を対象にしたクローズ型調査や、不特定多数を対象にしたオープン型調査など、目的に応じて使い分けることが大切です。アンケート設計の精度を高めたい場合は「効果的なアンケートの作り方 」もあわせて確認するとよいでしょう。

関連記事：【簡単】効果的なアンケートの作り方｜例文付き＆回答率を上げるコツ

顧客データや行動ログの分析は、自社が保有するデータをもとに顧客の行動パターンを把握する手法です。Webサイトのアクセスログや購買履歴などを活用します。

閲覧ページの遷移や滞在時間、クリック履歴などを分析することで、どの段階で離脱が発生しているかを特定できます。

そのため、どこにボトルネックが生じているかどうかを可視化することに有効です。

さらに、顧客属性や購買履歴と組み合わせて分析することで、セグメントごとの行動傾向を把握できます。より精度の高い施策設計につなげることが可能になります。

顧客観察調査は、実際の購買行動を観察しながら意思決定プロセスや感情の変化を把握する手法です。実店舗や購買現場でのリアルな行動を直接確認できます。

アンケートでは把握しにくい無意識の行動や判断の背景を理解できる点が大きな特徴で、顧客自身も気づいていないインサイトを発見できる可能性があります。

観察後にインタビューを実施することで、行動の理由や判断基準を深く掘り下げられ、定量データでは得られない洞察を補完することができる手法です。

N1分析は、1人の顧客に焦点を当てて行動や心理を詳細に分析する定性調査手法です。少人数でも深いインサイトを得られる点が特徴です。

インタビューや行動観察、日記調査などを通じて、顧客の価値観や意思決定のプロセスを深く理解できます。個別の体験から本質的なニーズを抽出することが可能です。

得られたインサイトは、新商品開発やマーケティング戦略の立案に活用できます。特に顧客理解を深めたい場面で有効な手法です。

まずカスタマージャーニー分析の目的を明確にし、新規顧客獲得やリピート率向上など達成したいゴールを設定します。目的が曖昧だと分析の方向性がブレやすくなります。

目的に応じて分析対象となる顧客層を定めることで、必要なデータや見るべき指標を整理できます。たとえば新規顧客と既存顧客では分析観点が大きく異なります。

既存顧客データやアンケート結果、購買履歴などをもとに具体的な顧客像であるペルソナを設定すると、顧客行動や心理の解像度が高まり、分析の精度が向上します。

ペルソナ設計の考え方や具体的な作り方が気になる方は、ペルソナ設計とは？設計方法と効果的に実施するコツを解説も合わせてご確認ください。

顧客データや購買履歴、Webサイトの行動ログ、アンケート、VOCなどの情報を収集します。複数のデータを組み合わせることで、顧客理解の偏りを防げます。

また、認知・比較・購入・利用などの各フェーズごとに、顧客がどのような行動を取るかを整理可能です。時系列で並べることで全体像を把握しやすくなります。

定量データと定性データを組み合わせると、行動だけでなく意思決定の背景や心理も理解できるため、より実践的な分析が可能になります。

収集したデータをもとに、顧客の行動や感情を時系列で整理し、カスタマージャーニーマップとして可視化します。

各タッチポイントで顧客が感じる課題や摩擦点を特定し、どこに改善余地があるかを明確にします。特に離脱ポイントや不満が発生する箇所の特定が重要です。

抽出した課題や改善案を仮説として設定し、データや追加調査を通じて検証します。検証結果をもとに施策を改善し、継続的に最適化していくようにしましょう。

顧客が各タッチポイントでどのような感情を抱くのかを整理し、満足度が高まる瞬間や不満が生じる場面を把握することが大切です。感情の流れを捉えることで、顧客体験の質を具体的に理解できます。

具体的には、以下のような観点で整理しましょう。

• 認知段階：広告や検索結果を見たときに興味を持てているか／不信感がないか
• 比較段階：他社との違いが分かりやすいか／情報不足で不安になっていないか
• 購入段階：入力フォームが複雑でストレスを感じていないか／決済方法が不便で離脱していないか
• 利用段階：サービスの使い方が分かりやすいか／サポートが不十分で不満が出ていないか

ストレスや不満が生まれる摩擦点を特定することで、離脱の原因やボトルネックを見つけやすくなります。とくに離脱率が高い箇所は優先的に改善していきましょう。

アクセスログや購買履歴などの定量データと、アンケートやVOC、インタビューなどの定性データを組み合わせて分析することが重要です。片方だけでは顧客理解が不十分になりやすくなります。

たとえば、以下のように組み合わせて活用するとよいです。

• アクセスログで「特定ページの離脱率が高い」と把握する
• アンケートやVOCで「情報が分かりにくい」「不安がある」といった理由を特定する
• 購買履歴から「リピート率が低い商品」を特定する
• インタビューで「価格が高い」「使いづらい」などの不満を把握する

このように、定量データで顧客行動の傾向や数値的な変化を把握し、定性データでその背景や理由を深く理解できます。両者を統合することで分析の精度が高まります。

複数のデータを組み合わせることで、より実態に近い顧客インサイトを抽出でき、施策の精度向上が期待できるでしょう。

データ活用の基本や実践方法を確認したい方はデータ活用とは？メリット・デメリットや手順、活用事例や成功のポイント も確認してみてください。

関連記事：データ活用とは？メリット・デメリットや手順、活用事例や成功のポイント

複数チャネルのタッチポイントは横断的に整理することが重要です。単一チャネルだけで分析すると、顧客行動の全体像を正しく把握できません。

たとえば、顧客は以下のように複数チャネルを行き来しています。

• SNS広告で商品を認知する
• 検索してWebサイトを閲覧する
• 比較サイトや口コミを確認する
• メールやリターゲティング広告で再接触する
• 最終的にECサイトや店舗で購入する

このようにオンラインとオフラインの両方を含めて整理することで、実際の顧客行動に近いジャーニーを描けます。どのチャネルが影響しているかも把握しやすくなります。

続いて、カスタマージャーニー分析で明らかになった課題や改善点を整理し、具体的な施策に落とし込みます。分析だけで終わらせないことが成果につながります。

コンテンツ改善や導線改善、コミュニケーション設計などに反映することで、顧客体験を実際に改善できます。

顧客行動やニーズにもとづいた施策を実行することで、コンバージョン率や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

顧客の行動やニーズは市場環境や競合状況によって変化するため、継続的な分析が必要です。一度作成したジャーニーを放置しないことが重要です。

定期的にカスタマージャーニー分析を実施し、施策の効果を検証することで、改善の精度を高められます。

分析結果をもとに改善施策を実行し、PDCAサイクルを回すことで顧客体験を継続的に最適化できます。

カスタマージャーニー分析は施策改善まで落とし込むことが重要です。可視化だけでは成果につながりません。

たとえば、以下のように具体的な改善につなげます。

• LPの離脱率が高い → ファーストビューや訴求内容を改善する
• 問い合わせ率が低い → CTA配置や導線を見直す
• カート離脱が多い → 入力フォームや決済方法を簡素化する

このように課題や摩擦点をもとに改善施策を検討し、優先順位を整理することで効率的に施策を進められます。施策の実行と効果検証を繰り返すことで、顧客体験を継続的に向上できます。

カスタマージャーニーは顧客視点で設計することが不可欠です。企業側の仮説だけでは実態とズレが生じます。

たとえば、以下のようなズレが起こりやすいです。

• 企業は「情報は十分」と考えているが顧客は「比較材料が足りない」と感じている
• 企業は「購入しやすい導線」と考えているが顧客は「手続きが面倒」と感じている

そのため、以下のようなデータを活用して設計することが重要です。

• 顧客インタビューで意思決定の理由を把握する
• アンケートで不満や期待を収集する
• 行動ログで実際の動きを確認する

顧客の行動や感情にもとづいて設計することで、より実態に即した分析が可能になります。

カスタマージャーニー分析では仮説を立てることが重要ですが、仮説だけで判断するのは適切ではありません。必ずデータによる検証が必要です。

アクセスログや購買履歴、アンケート、VOCなどのデータを活用し、仮説の妥当性を確認すると、より分析の精度を高められます。

たとえば、以下のように複数のデータをもとに検証します。

• 「価格が原因で離脱している」という仮説 → アンケートやヒートマップで確認する
• 「特定ページが弱い」という仮説 → アクセスログや離脱率で検証する

客観的なデータにもとづいて判断することで、再現性のある施策設計につながるでしょう。

カスタマージャーニー分析だけでは、顧客行動のすべてを把握できない場合があります。他の分析手法と組み合わせて活用することがおすすめです。

今回紹介して顧客データ分析やN1分析、アンケート調査などを併用することで、顧客理解の精度を高められます。

複数の手法を組み合わせることで、定量と定性の両面から顧客を捉え、より実践的な施策につなげることが可能になります。

カスタマージャーニー分析は他の分析手法と組み合わせることで精度が高まります。単体では把握できない領域があるためです。

たとえば、以下のように併用します。

• 顧客データ分析 → 売上や行動の傾向を把握する
• N1分析 → 個別顧客の深いインサイトを抽出する
• アンケート調査 → 顧客の不満やニーズを定量化する

顧客視点での分析と継続的な改善を行うことで、より精度の高い施策設計が可能になります。

顧客データを活用しながら分析と改善を繰り返すことで、顧客体験の向上やコンバージョン率の改善につながるため、継続的な運用が成果を生むポイントです。

データにもとづいた顧客分析や可視化を強化したい場合は、BIツールの活用も検討してみてください。