CRM分析とは？顧客分析が必要な理由や代表的な分析手法を解説

営業プロセスにおけるCRMの効果の高さが広く理解されるようになりました。一方で、CRMに蓄積したデータを分析し、活用できているかどうかについては、まだ企業ごとにかなりの差があるようです。

データを蓄積するだけで、その内容を分析できなければ、せっかくCRMを導入した意味が薄れてしまいます。ここでは、顧客との関係の分析が必要とされる理由や、その代表的な方法についてご紹介します。

目次

• CRM分析は顧客との関係を分析する手法
• CRMによる顧客分析が必要な3つの理由
• CRM分析で使われる代表的な顧客分析手法
• CRM分析がうまくいかない企業の特徴
• 顧客分析を成功させるための5つのポイント
• CRM分析ツールを導入する際のリスク
• 失敗しないCRM分析ツールの選び方
• CRM分析ツールをお探しならSalesforceの「CRM Analytics」がおすすめ
• CRM分析の効果をツールを活用して高めよう

CRM（Customer Relationship Management）は日本語では顧客関係管理と訳され、一般的に顧客との関係を管理するためのシステムを指します。このCRMを活用し、顧客との関係を分析する手法をCRM分析と呼びます。

企業にとって顧客と良好な関係を作り、それを長期にわたって維持することは重要です。それを実現するためには、顧客情報や、自社と顧客とのコミュニケーションに関する情報を管理する必要があります。一見のお客さんにお得意さんになってもらい、末永くひいきにしてもらうための分析手法、それがCRM分析です。

CRMによる顧客の分析が必要とされるのには、3つの理由があります。それぞれについて解説します。

【顧客分析が必要な理由】

• 売上の向上につながる
• 顧客ロイヤリティー向上に貢献する
• LTV（顧客生涯価値）向上につながる

CRMでの顧客分析が必要な理由は、売上の向上につながるからです。CRMを活用すると、顧客情報を蓄積し、部門間で共有できるようになります。そのため、営業担当者が個々に管理していた情報や、社内で見落とされていたデータを、売上向上のために有効活用できるでしょう。

顧客ロイヤリティー向上に貢献することも、CRMでの顧客分析が必要とされる理由のひとつです。 CRMでは、顧客ごとに情報が蓄積されていきます。顧客がいつ、どの商品を購入したか。同時に購入した商品やオプションは何か。その後、問い合わせやクレームなどはなかったか。あったとしたら、その内容はどのようなものなのか。 これらの情報を重ね合わせて分析した上で 、顧客に適切な対応ができれば、顧客ロイヤリティーの向上が実現できます。

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LTV（顧客生涯価値）向上につながることも、CRMでの顧客分析が必要とされる理由といえるでしょう。CRMではそれぞれの顧客が、購買行動のサイクルのどこに位置しているのかがわかるので、それに応じた施策を打ち、離脱を防ぐとともに、タイミング良くアップセル・クロスセルをかけることも可能です。このように、属性情報や購買情報といった、データを詳しく分析し、施策に反映することで、顧客をつなぎとめ、LTV（顧客生涯価値）の向上に貢献します。

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CRMでの顧客分析でよく用いられている代表的な5つの手法について解説します。それぞれ特徴があるため、業種や業態に応じて使い分けていくといいでしょう。

【顧客分析手法】

• デシル分析
• LTV分析
• RFM分析
• CTB分析
• PB分析
• CPM分析
• クラスター分析
• ファネル分析
• バスケット分析
• 行動トレンド分析
• セグメンテーション分析
• 売上分析
• コホート分析
• 決定木分析
• チャーン分析

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デシル分析は注力すべき顧客をグループ化する分析手法です。まず、すべての顧客を、一定期間内の購買金額が高い順に並べます。次に上位から10分の1ずつ、10のグループに切り分けます。つまり、すべての顧客を購入額の高い順に、10のグループに分類するのです。

そして、それぞれのグループの合計購買金額を出し、それが全体の何％にあたるかを算出します。こうすると「上位何％の顧客が、全体の何％の売上を占めているか」が明確になり、あとはどのグループにどのような施策を打つべきかをプランニングすることになります。

ベーシックで簡単な分析法ですが、購買日が分析要素に入っていないため、分析対象期間の設定には考慮が必要です。

LTV分析は顧客が取引を始めてから、終わるまでの期間にもたらす利益の総額を分析する手法です。LTVの高い顧客は、自社に多くの価値をもたらしてくれる優良顧客です。LTV分析は、その優良顧客がどれほどいるのか、またどれほどの価値を自社にもたらしてくれているかを明らかにし、それ以外のグループとともに、それぞれどのような施策を打つかを検討する際の分析手法です。

また、この分析法を使って、優良顧客が最も多く流入してくるルートを見極めることができます。各種のキャンペーンや広告、プロモーションなどが、顧客の自社製品へのアクセスルートです。それぞれのルートで流入した顧客のLTVを比較することで、各施策の効果を検証でき、それにもとづいて予算配分を調整すれば、限られた予算を有効に活用することができます。

RFM分析は、顧客の行動履歴を「R（直近の購買日）」「F（購買頻度）」「M（購買金額）」の3つの軸でマッピングし、グループ化する分析法です。Rが最近であるほど、Fが高いほど、Mが高いほど、優良顧客として位置づけられます。RFMそれぞれの軸を持つ立方体の中に、分析結果が3次元的にマッピングされるイメージです。

RFM分析は、デシル分析と同様に簡単な分析手法ですが、購買日が要素に加わることで、より詳しい分析ができます。一方で、まだ購買のない見込み顧客の分析に使うことはできません。

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CTB分析は、自社で扱うすべての商品それぞれを「C（カテゴリー）」「T（テイスト）」「B（ブランド）」で分類し、過去の購入履歴から、現在そして今後の顧客の購買動向を探り出す手法です。分析難度が高い半面、顧客の購買行動をより精密に予測することができます。多種多様な商品を扱う小売店やスーパーなどに向いた手法といえるでしょう。

CTB分析をPOSレジシステムと連動させれば、顧客全体の購買傾向から、在庫管理や生産管理に結びつけることができます。既存のPOSシステムだけでは、個人の購買履歴を追跡できませんが、アプリの活用などで、オンライン・オフラインも含めた顧客情報を連携することで、完全なOne to Oneマーケティングも実現可能になります。

PB分析は、顧客を購入価格で分類する手法で、アパレル業界で広く使われる分析手法です。アパレルでは、年に何度かバーゲン期があり、このバーゲン期にしか買わないという顧客層もあります。そこで、すべての顧客の購買情報を、通常時に正規の価格で購入する「P（プロパー）グループ」と、バーゲン期の割引価格で購入する「B（バーゲン）グループ」の2つに分類し、売上全体に対する比率を割り出し、それぞれに適したマーケティング施策を打っていきます。

企業がマーケティング施策を実施する際には、これらのグループごとに施策を検討することが重要です。極端な値引きはブランドイメージを損なうことになりますが、Bグループに絞って実施すればイメージを維持でき、在庫ロスの軽減にもつながります。

CPM分析とは「Customer Portfolio Management」の略称で、顧客の特徴をもとに分類し、行動や傾向を把握するための顧客分析手法のことです。

一般的なRFM分析で用いられる「最終購入日」「購入頻度」「購入金額」の3つの指標に加え、「顧客の在籍期間」を含む4つの指標で顧客を評価します。

分析結果をもとに顧客を10のグループに分類し、それぞれに適した施策を行いながら、優良顧客の割合を高めていくことを目的としています。

クラスター分析は、大きなデータ集団の中から共通した特徴をもつデータをまとめ、グループ化することで傾向や特性を把握する分析手法です。

明確な基準で分類するのではなく、データ同士の類似度をもとに分類する点が特徴です。

分析方法には、データ間の関係性を樹形図で示す「階層型」と、あらかじめ設定したグループ数に分ける「非階層型」の2種類があります。

主に大量のデータから顧客の傾向を読み取る際に用いられ、ポジショニング分析や商圏分析、ブランディング戦略の検討などに活用されています。

ファネル分析とは、最終的な成果（コンバージョン）に至るまでの顧客行動を段階ごとに整理し、どの過程でユーザーが離脱しているのかを確認するための分析手法です。

各ステップで顧客数が徐々に減少していく様子が漏斗（ファネル）の形に似ていることから、この名称が使われています。

商品購入や会員登録、資料請求などを目標に設定し、離脱が発生するポイントを把握することで、マーケティング施策の改善や効果的な導線づくりに役立てられます。

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バスケット分析は、顧客が同じタイミングで購入する商品の組み合わせを調べ、商品間の関係性や購買パターンを把握するための分析手法です。

購買履歴データをもとに、どのような商品が一緒に選ばれやすいかという関連性を見つけ出し、顧客の購買行動の理解につなげます。

たとえば、おむつを購入した顧客が同時にビールも買う傾向があることがわかった場合、商品を近くに陳列したり、関連商品として提案したりすることで追加購入を促せます。

関連商品の提案によるクロスセルや、セット販売の企画、プロモーション施策の最適化などが可能です。

行動トレンド分析とは、季節やイベント、曜日といったタイミングと顧客の購買データを組み合わせ、購入行動のパターンを把握するための分析手法のことです。

売上データをグラフなどで可視化することで、どの時期にどんな顧客層の購入が増えるのかを確認し、共通点を見つけ出します。

得られた分析結果をもとに、効果的な時期に広告やキャンペーンを実施することで、売上向上や商品企画の検討などに役立てられます。

セグメンテーション分析とは、年齢や性別、居住地域、職業などの属性情報を基準に顧客を分類し、それぞれのグループの特徴や行動傾向を把握するための手法を指します。

顧客を細かく分けることで、商品を購入しやすい層や利用が少ない層を明確にできます。

優先的にアプローチすべきターゲットの特定や、新しいニーズの発見、効果的なマーケティング施策の検討などに必要です。

売上分析とは、商品やサービス、担当者ごとの売上データをもとに、現在の売上状況や変化の傾向を把握するための分析手法です。

データを確認することで、売上が伸びやすい要因や、伸び悩んでいる原因を明確にすることが可能です。

さらに、過去の実績や競合の状況と比較しながら課題を整理することで、売上向上に向けた施策の検討や、適切な目標設定、マーケティング活動の改善などにつながります。

コホート分析とは、同じ条件や共通の時期に属する顧客をグループ化し、その後の行動の変化を時系列で追いかけて分析する手法のことです。

たとえば、同じタイミングでアプリをダウンロードしたユーザーをひとつのグループとして、利用頻度の推移や離脱が起こる時期などを確認します。

顧客の行動傾向を理解することで、顧客体験の向上やリピーターの増加、収益拡大につなげる施策の検討につながるのが特徴です。

決定木分析は、顧客データやアンケート結果などを条件ごとに段階的に分岐させ、樹木の枝のような構造で結果を導き出す手法を指します。

年齢や性別、地域といった属性情報や購買行動をもとに分類を進めることで、顧客の行動や結果に影響を与えている要因を把握できます。

これにより、購入につながりやすい顧客層の特定や、満足度やロイヤリティの理解に役立てることが可能です。

チャーン分析とは、顧客がサービスを解約する要因を把握し、解約率の改善につなげることを目的とした分析手法のことです。

顧客の属性や離脱のタイミングなどの顧客データから、背景や傾向を分析します。

とくに、SaaSやサブスクリプション型のビジネスにおいては重要です。

分析結果をもとに、サービス内容の改善やサポート体制の強化などに活用されています。

ここでは、CRM分析が思うように成果につながらない企業に見られる特徴を紹介します。

CRMを導入していても分析がうまく機能しない場合があるため、どのような点に課題があるのかを理解することが重要です。

CRM分析を効果的に行うには、正確で統一されたデータが不可欠です。

しかし、担当者ごとに入力方法が異なったり、記入が不十分であったりすると、分析に適さないデータが蓄積されてしまいます。

対策として、必須項目の設定や入力ルールの明確化などで組織全体の基準を統一することが重要です。

入力の手間を減らす仕組みや、MAツールやWebフォームと連携した自動データ取得を導入することで、データ品質を向上できます。

CRMに顧客情報や商談履歴などのデータを蓄積していても、実際のマーケティング施策や戦略に活かせていない企業は少なくありません。

データの収集ばかりでは、分析や顧客属性ごとのセグメント分けなどに利用できず、十分な成果を得られません。

集めた情報は、顧客理解を深め、具体的な施策に反映させるための基盤として活用することが重要です。

CRMのデータは顧客との接点情報が中心となるため、MAやSFA、ERPなど他部門のシステムと連携しなければ、十分な顧客理解にはつながりません。

しかし実際には、マーケティングや営業、カスタマーサポートなどの部署がそれぞれ異なるツールを使用し、データが分断されているケースが多くあります。

部門間で情報を共有できないと、顧客データを施策に活かすことが難しくなるため、CRM分析では部署横断でのデータ連携体制を整えることが重要です。

CRM分析でレポートやダッシュボードを作成しても、具体的な施策に反映できなければ成果は得られません。

たとえば、優良顧客の特徴を把握しても、実際にどの顧客にどのタイミングでどのようなフォローやマーケティング施策を行うかが明確でなければ、効果は限定的です。

分析結果は確認するだけで終わらせず、「誰に、いつ、どのようにアプローチするか」など、具体的な計画に移して実行することが大切です。

1. 分析の目的・課題を明確にする
2. 複数の要素を掛け合わせて分析する
3. EPRの導入を検討する
4. 自社の既存のシステムに合ったツールを導入する
5. PDCAサイクルで改善を繰り返す

これらの手法での分析を実践するには、意識しておきたいポイントがあります。これから解説するポイントを押さえておけば、より正確な分析が可能になり、適切なマーケティング施策へとつなげることができます。

顧客分析の際のポイントは、その分析の目的・課題を明確にすることです。売上の向上はもちろんですが、そのために何をしたいのか、どのような課題を解決したいのかという部分を明確にしておく必要があります。たとえば、新規顧客を増やしたいのか、あるいはリピーターを厚くしたいのか。この違いだけでも、どのデータを対象に、どのような方法で分析すべきかが違ってくるでしょう。

いずれにしても、CRMに蓄積されたデータから自社の顧客の状況を明らかにして、現状からどこを伸ばしたいのかを決めておくことが重要です。そうすれば、どのような施策が適切か、自ずと明らかになるでしょう。

複数の要素を掛け合わせて分析することも、顧客分析のポイントのひとつです。CRMには、顧客に関する幅広い情報が蓄積されています。その中から、どのデータをどう組み合わせるかが重要で、目的に沿って大きな視点から小さな視点へと移行していくことで、必要なデータが見えてきます。

まず、基本となる顧客の属性情報が必要です。次に、分析の目的がリピーターの増加なら、顧客の購買パターンとマーケティング施策に対する顧客の反応のデータが必要となります。つまり、どのような顧客が、どのような施策に反応して、どのような購買行動に至ったかという道筋を明らかにするのです。

ERP（Enterprise Resource Planning）の導入の検討も、顧客分析を進める際のポイントです。ERPは企業の情報を一元管理するシステムです。EPRの導入によって、膨大な顧客情報を社内で共有できる環境が整います。企業の各部署に点在している情報が管理できれば、それだけCRM分析で利用できる情報が増えます。その結果、分析結果の精度の向上につながるのです。

顧客分析を効果的に行うには、CRM分析ツールだけでなく、SFAなど他のシステムとの連携体制を整えることが重要です。

ツールは機能の豊富さだけで選ぶのではなく、自社の課題や目的に合ったものを選ぶ必要があります。

また、社内に散在する顧客データを整理・統合し、既存システムとの互換性や相性を考慮したうえで導入を進めることが、分析の精度の向上につながります。

CRM分析で立案した施策は、一度で期待通りの成果が出るとは限りません。

そのため、実行後の振り返りが大切です。

仮説と結果の差や原因、予想以上の成果が出た理由などを分析し、次の改善策を具体的に検討しましょう。

PDCAサイクルを繰り返すことで、施策の精度や分析手法が向上し、自社の目標に沿った成果を安定的に得られるようになります。

ここでは、CRM分析ツールを導入する際に注意すべきリスクについて解説します。

CRM分析ツールの導入前に理解しておくことで、失敗を防ぎ、効果的な活用につなげられます。

CRM分析ツールを導入する際には、初期費用や月額利用料などのコストが発生します。

とくに、大規模企業向けやカスタマイズを伴う場合は、運用費を含めて高額になることもあります。

そのため、導入前に費用対効果を確認することが重要です。

また、クラウド型サービスの利用や無料トライアルの活用など、コストを抑える工夫を取り入れることで、無理のない導入を進められます。

CRM分析ツールは顧客情報を扱うため、セキュリティが不十分だと情報漏えいのリスクがあります。

アクセス権限の適切な設定や多要素認証の導入など、セキュリティ対策を実施することが欠かせません。

導入を検討しているCRM分析ツールが、どのようなセキュリティ対策を実施しているかも事前に確認しておくと安心です。

セキュリティ対策を怠ると、顧客情報の漏えいや企業の信頼低下などの重大な影響を招くおそれがあるため、注意が必要です。

CRM分析ツールを導入しても、すぐに成果が得られるわけではありません。

運用体制の定着やデータ収集、施策への反映には時間がかかるため、PDCAサイクルを回しながら中長期的に運用する姿勢が求められます。

また、従業員がツール操作に慣れるまで時間を要する場合があり、現場で十分に活用されないとデータ更新が滞り、分析結果が形骸化するリスクもあります。

ここでは、導入後に失敗しないためのCRM分析ツールの選び方について解説します。

自社に最適なツールを見極めるポイントを押さえることが重要です。

CRM分析ツールを導入する際は、初期費用だけでなく運用コストや得られる効果も含め、長期的なROIの観点で判断することが重要です。

クラウド型は初期投資を抑えすぐに利用できる反面、月額課金が発生します。

一方、オンプレミス型は導入費用が高めでも、長期的にはコスト削減につながる場合があります。

また、金銭的コストだけでなく、営業業務の入力や報告時間の短縮など時間的効果も考慮し、業務改善や成長への投資として導入を検討することが大切です。

CRM分析ツールを選ぶ際は、無料トライアルなどを活用して、実際の業務を想定した操作感を確認することが大切です。

データ入力のしやすさや画面構成、操作の直感性、レスポンスの速さなど、日常業務での使いやすさを重点的にチェックします。

さらに、営業やマーケティング、カスタマーサポートなど複数部門で試用し、現場の意見を反映させるとよいでしょう。

これにより、導入後の定着率を高め、効果的に活用できる体制を整えることが可能です。

CRM分析ツールは、自社の業務フローに合わせて柔軟にカスタマイズできるかどうかもポイントです。

具体的には、入力項目の追加や画面レイアウトの調整、ワークフローの構築など、現場が使いやすい形に設定変更できるかをチェックしましょう。

また、将来的な機能拡張や他システムとの連携がスムーズに行えるかどうかも、長期的な運用を考えるうえで欠かせません。

CRM分析ツールは業務の中核を担うため、トラブルや設定に関する疑問に迅速かつ的確に対応できるサポート体制が必要です。

電話やメール、チャット、専用ポータルなど複数の窓口があるか、対応時間や緊急時の体制も確認する必要があります。

さらに、技術的な対応だけでなく、活用方法や業務改善のアドバイスまで提供されるかを確認することが大切です。

無料トライアル期間中に、実際のサポート品質を試すことが導入成功のポイントとなります。

Salesforceの「CRM Analytics」は、CRMデータをもとにビジネス状況を可視化し、データにもとづいた意思決定を支援する分析プラットフォームです。

営業やマーケティングなどの業務データを活用し、成果につながるインサイトを得られます。

ダッシュボードや分析機能、AIによる予測分析を活用することで、蓄積されたデータから次に取るべきアクションを導き出せます。

また、Salesforce内外のデータを統合して分析できるため、顧客情報を一元管理し、営業活動や施策改善に役立てることが可能です。

これまで、販売やセールスという業務は、勘や経験則に頼る部分が大きいものでした。しかし、CRMを活用して顧客を分析することで、データという根拠にもとづく、ロジカルなマーケティングとセールスが可能になります。

Salesforceではマーケティングの効率化やLTVの最大化に貢献するソリューションを提供しています。商談管理や売上予測に貢献するSales CloudやAIの分析で的確なデータを取得できるCRM Analyticsを、ぜひご検討ください。