顧客分析をマーケティングに活かすには？メリットや具体的な手順を解説

「顧客データはあるけれど、マーケティングにどう活かせばいいのかわからない」
「施策を打っても、なかなか成果につながらない」

そんなお悩みを解決する方法のひとつが「顧客分析」です。顧客分析を行うと、「誰に・何を・いつ届けるべきか」を、勘や経験ではなくデータで判断できるようになります。

本記事では、顧客分析の基本から、メリット、代表的な5つの手法、実践の5ステップまでを、初めての方にもわかりやすく解説します。

こんな方におすすめの記事です

• 顧客分析という言葉は知っているが、何から始めればいいかわからない
• 展示会やWebで集めた顧客データを、施策に活かしきれていない
• 限られた予算・人員で、マーケティングの成果を上げたい

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Index

■顧客分析とは？
■マーケティングで顧客分析をする4つのメリット
■マーケティングにおける顧客分析の主な手法5選
■マーケティング顧客分析の手順5ステップ
■顧客分析のよくある質問
■まとめ

■顧客分析とは？

顧客分析とは、顧客に関するデータを分析して「どんな人が、なぜ、いつ買うのか」を明らかにする取り組みです。

分析に使うデータは、たとえば次のようなものです。

• 属性情報：業種、企業規模、役職、年齢、地域 など
• 購買履歴：購入日、購入回数、購入金額、購入商品 など
• 行動履歴：Webサイトの閲覧、メールの開封、展示会への来場 など
• 契約状況：契約期間、更新・解約の有無 など

これらを組み合わせて見ることで、マーケティングで「誰に・何を・どのタイミングで届けるべきか」を判断できるようになります。

顧客分析をする目的

目的はシンプルで、「顧客を理解し、施策の精度を高めること」です。

すべての顧客に同じアプローチをするのではなく、次のように顧客を分けて、それぞれに合った打ち手を考えられるようになります。

• 優良顧客 → 関係をさらに深める（特典・上位商品の提案）
• 休眠顧客 → 再び動いてもらう（掘り起こしキャンペーン）
• 離脱しそうな顧客 → 離れる前にフォローする（個別連絡・サポート）

つまり顧客分析の本質は、感覚ではなくデータで意思決定すること。限られた予算や人員を、最も効果が出るところに集中させるための手段です。

顧客分析から分かること

顧客分析を行うと、主に次のようなことが分かります。

• 売上に大きく貢献している優良顧客の特徴
• 商品・サービスごとにどんな顧客層に選ばれているか
• 購入・契約・解約が起こりやすいタイミング
• リピーターになりやすい顧客の共通点
• 休止・解約につながる行動のサイン

これらが見えると、「次にどの施策から手をつけるべきか」という優先順位がはっきりします。

■マーケティングで顧客分析をする4つのメリット

マーケティングに顧客分析を取り入れるメリットは、大きく分けて次の4つです。

メリット	ひとことで言うと
① ムダな施策が減る	反応しない層への出費をカットできる
② 優良顧客が見える	売上を支える顧客を見つけ、伸ばせる
③ 休止・離脱を防げる	離れそうな顧客に先回りでフォローできる
④ 改善の再現性が高まる	「うまくいった理由」を組織で共有できる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

① ムダな施策が減り、効率が上がる

全顧客に同じメールや広告を届ける「一律のアプローチ」は、関心のない人にもコストをかけることになり、反応率が下がりがちです。

顧客分析を行えば、顧客ごとに合ったチャネル（メール・広告・営業訪問など）やメッセージを選べるため、同じ予算でも成果が大きく変わります。

ポイント：「全員に届ける」から「響く人に、響く内容を届ける」へ切り替えられる

② 優良顧客が見え、売上が伸びる

購入頻度や購入金額が高い優良顧客を特定できるのも大きなメリットです。

優良顧客が分かると、次のような施策に活かせます。

• アップセル：より上位の商品・プランを提案する
• クロスセル：関連する商品・サービスをあわせて提案する
• 会員ランク制度：特典を用意して、関係を長く続けてもらう
• 新規開拓：優良顧客と似た特徴を持つ見込み顧客に、優先的にアプローチする

ポイント：優良顧客との関係強化は、安定した売上の土台になる

③ 休止・離脱を予防し、LTVが伸びる

「しばらく購入がない」「ログインが減っている」といった離脱のサインに早く気づけるようになります。サインに気づければ、離れてしまう前にフォローや再購入のきっかけを届けられます。

継続率やリピート率が上がると、LTV（顧客生涯価値）が伸びます。LTVとは、1人の顧客が取引を始めてから終えるまでに、自社にもたらす利益の合計のこと。収益性を測る重要な指標です。

ポイント：新規獲得だけでなく「今いる顧客に長く選ばれる」ことで売上を伸ばせる

④ 改善が回り、再現性が高まる

施策の結果をデータで確認できるので、「なぜうまくいったのか」「なぜダメだったのか」を説明できるようになります。

効果の高い施策は続け、効果の低い施策は見直す。このPDCAサイクルを回し続けることで、担当者の勘に頼らない、組織として再現できるマーケティングが育っていきます。

ポイント：担当者が変わっても成果を出し続けられる仕組みになる

■マーケティングにおける顧客分析の主な手法5選

顧客分析にはさまざまな手法があります。大切なのは、「何を知りたいか」に合わせて手法を選ぶことです。まずは全体像を表で確認しましょう。

手法	こんなときに使う	分析の軸	始めやすさ
RFM分析	優良顧客・休眠顧客を見つけたい	最終購入日・購入頻度・購入金額	★★★ （まずはここから）
デシル分析	売上を支えている顧客層を知りたい	購入金額で10等分	★★★
CTB分析	顧客の好みに合った商品を提案したい	カテゴリ・テイスト・ブランド	★★☆
セグメント分析	顧客グループごとに施策を変えたい	属性・行動・購買傾向	★★☆
行動・AI分析	購入や解約を予測したい	Web行動・利用履歴・予測モデル	★☆☆

どれを選べばいいか迷ったら、導入のハードルが低い「RFM分析」から始めるのがおすすめです。

RFM分析｜優良顧客と休眠顧客を見つける

ひとことで：「最近買ったか」「よく買うか」「たくさん買うか」の3つで顧客をランク分けする手法です。

• Recency（最終購入日）：最後に買ったのはいつか
• Frequency（購入頻度）：どれくらいの頻度で買っているか
• Monetary（購入金額）：累計でいくら買っているか

向いている施策：リピート促進、休眠顧客の掘り起こし、優良顧客向け特典の設計

デシル分析｜売上を支える顧客層をつかむ

ひとことで：顧客を購入金額の多い順に並べて10グループに分け、各グループの売上貢献度を見る手法です。

「上位2割の顧客が売上の8割をつくる」というパレートの法則がよく知られていますが、デシル分析を使うと、自社でも本当にそうなっているかをデータで確かめられます。

向いている施策：上位顧客への重点施策、中位・下位層の育成方針づくり
※仕組みがシンプルなので、Excelでも実施できます。

CTB分析｜「なぜそれを買うのか」を探る

ひとことで：顧客の「好み」に注目して、購買傾向を分析する手法です。

• Category（カテゴリ）：どんな種類の商品を買うか
• Taste（テイスト）：色・デザイン・機能などの好み
• Brand（ブランド）：どのブランドを選ぶか

アパレル、コスメ、雑貨など、「好み」が購入を大きく左右する業種で特に効果を発揮します。

向いている施策：商品のおすすめ（レコメンド）、好みに合わせたキャンペーン設計

セグメント分析｜顧客グループごとに施策を分ける

ひとことで：顧客を「似た者同士」のグループに分けて、グループごとに施策を変える手法です。

たとえば「新規顧客」「リピーター」「休眠顧客」「優良顧客」に分ければ、それぞれに響くメッセージを届けられます。

一律に配信するメールやキャンペーンに比べて、メールの開封率や広告のクリック率が上がりやすいのが特長です。

向いている施策：メール配信の出し分け、広告ターゲティング、営業アプローチの優先順位づけ

行動・AI分析｜顧客の変化を先読みする

ひとことで：Webサイトの閲覧、アプリの利用、メールへの反応、問い合わせ履歴などの行動データから、顧客の次の動きを予測する手法です。

AIを活用すると、「購入しそうな確率」「解約しそうなリスク」「次に買いそうな商品」などを予測できます。

注意点：AI分析は、目的があいまいだったり、データの質が低かったりすると成果につながりにくい手法です。まずはRFM分析などの基本的な手法で土台をつくってから取り組みましょう。

■マーケティング顧客分析の手順5ステップ

顧客分析を「やって終わり」にせず成果につなげるには、手順に沿って進めることが大切です。全体の流れは次のとおりです。

ここでは、「展示会で名刺を集めたBtoB企業」を例に、各ステップを具体的に見ていきます。

STEP1. ゴールとKPIを決めて、ブレを防ぐ

やること：「何のために分析するのか」というゴールと、達成度を測る数値目標（KPI）を決めます。

• ゴールの例：売上アップ、LTV改善、休眠顧客の掘り起こし、解約率の低下
• KPIの例：購入率、リピート率、解約率、顧客単価、LTV

ゴールがあいまいなまま分析を始めると、結果を施策に活かせず、時間と労力だけがかかってしまいます。最も重要なステップです。

STEP2. 分析手法を選び、対象顧客を絞り込む

やること：STEP1のゴールに合わせて分析手法を選び、分析する顧客の範囲を決めます。

いきなり全顧客を分析しようとせず、期間や対象を絞るのがポイントです。対象が明確なほど、結果を読み解きやすく、施策にもつなげやすくなります。

• 例：「直近1年間に1回以上購入した顧客」
• 例：「特定カテゴリの商品を購入した顧客」

STEP3. カスタマージャーニーで、顧客の意思決定を見える化する

やること：顧客が商品を知ってから、比較・購入・継続（または離脱）に至るまでの流れを整理します。この流れを「カスタマージャーニー」と呼びます。

「どこで迷っているのか」「どこで離れてしまうのか」が分かると、いつ・どんな施策を打つべきかが見えてきます。反対に、購入や継続の決め手になった接点もあわせて押さえておきましょう。

STEP4. 分析結果を施策に落とし込み、効果を測る

やること：分析で分かったことを、具体的な施策に変えて実行します。

• メール配信（セグメント別の出し分け）
• 広告配信（ターゲットの絞り込み）
• キャンペーン
• 営業フォロー
• 商品のおすすめ（レコメンド）

実行したら、必ずSTEP1で決めたKPIで効果を確認しましょう。「効果が出た理由」「出なかった理由」を整理して、次の改善につなげることが大切です。

STEP5. CRM/SFAで一元管理し、効率化する

やること：顧客情報、商談履歴、購買履歴、問い合わせ履歴などを、ツールで1か所にまとめて管理します。

• CRM（顧客関係管理）：顧客情報ややり取りの履歴を管理するツール
• SFA（営業支援）：商談の進み具合や営業活動を管理するツール

データが部署ごとにバラバラだと、顧客の全体像がつかめません。データを一元化することで、マーケティングと営業の連携が強まり、顧客分析を継続的に回せるようになります。

特にBtoBでは、マーケティングが獲得したリードを営業がどう活用したかを見える化することが、成果に直結します。

■顧客分析のよくある質問

Q. 専門ツールがなくても顧客分析はできますか？

A. はい、できます。RFM分析やデシル分析はシンプルな手法なので、Excelなどの表計算ソフトでも実施可能です。まずは手元のデータで小さく始め、分析を継続的に回したくなった段階でCRM/SFAなどのツール導入を検討するとよいでしょう。

Q. どの手法から始めればよいですか？

A. 迷ったらRFM分析がおすすめです。購入日・回数・金額という、多くの企業がすでに持っているデータで実施でき、優良顧客や休眠顧客がすぐに見えてきます。

Q. 顧客データが少ない場合はどうすればよいですか？

A. まずはデータを集める仕組みづくりから始めましょう。たとえば展示会やイベントでのアンケートは、購買履歴だけでは分からない「ニーズ」や「検討状況」を集められる有効な手段です。

■まとめ

顧客分析は、顧客データをもとに「誰に・何を・いつ届けるか」を判断し、マーケティングの成果を高めるための取り組みです。最後に、本記事のポイントを振り返りましょう。

自社の顧客データの活用や、マーケティング施策の改善にお悩みの方は、専門家への相談もぜひ検討してみてください。

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