CRM分析とは、CRM(顧客関係管理)ツールに集めたデータを適切に分析し、顧客ニーズや行動パターンを把握して営業やマーケティングに活かすことです。

しかし、CRMは導入しているものの、顧客データを登録して必要なときに内容を確認する程度にしか活用できていない企業もあるのではないでしょうか。データは、分析して施策に活かしてこそ価値があります。

本記事では、CRM分析を行うための代表的な手法や、実施時に注意すべきポイントなどについて解説します。

CRM分析とは？

CRM分析とは、CRMシステムに蓄積された顧客情報や購買履歴、問い合わせ履歴といったさまざまなデータを分析し、顧客の特徴やニーズを把握することです。

分析した結果を活かせば、顧客一人ひとりに最適なアプローチが分かり、効果的な営業活動やマーケティング施策が可能になります。その結果、売上向上や顧客満足度の向上につながります。

また、過去には接点があったものの、現在では購入やサービスの利用が止まっている休眠顧客の掘り起こしにも有効です。さらに、売れている顧客の属性が分かればアプローチすべき層が把握でき、新規顧客の獲得も期待できるでしょう。

このように、CRM分析は精度の高い営業やマーケティングを行うために欠かせない取り組みといえます。

CRM分析の目的

企業がCRM分析を行う大きな目的として、以下の3つが挙げられます。

• 顧客ニーズの把握
• LTVの向上
• 営業・マーケティング施策の最適化

それぞれ見ていきましょう。

顧客ニーズの把握

CRM分析の大きな目的の一つが、顧客一人ひとりのニーズを適切に把握することです。顧客ニーズと乖離した商品やサービスを出しても、売上にはつながりません。

CRM分析をすれば、購買履歴やWebサイトの閲覧履歴といった多様なデータから、顧客が「どのような商品に興味があるのか」「どういった課題を抱えているのか」などが把握できます。

ターゲット層のニーズや課題に合わせた商品を提案したり、キャンペーンを実施したりできるため、売上の向上につながるでしょう。

LTVの向上

LTVとは、「一人の顧客が自社と接点を持ってから離れるまでの間にどの程度の利益をもたらすか」を示す指標です。新規顧客を増やすよりも既存顧客に長く使ってもらうほうが利益が上がりやすいため、LTVはビジネスにおいて重要な指標です。

CRM分析によって顧客の状況が分かれば、優良顧客に特別なキャンペーンを案内したり、利用頻度が低下している顧客にフォローメールを送ったりできます。顧客にマッチしたアプローチが可能になるため、効率よくLTVを向上させられるでしょう。

営業・マーケティング施策の最適化

CRM分析を実施する目的として、営業活動やマーケティング施策の成果を客観的に評価できる点も挙げられます。

たとえば、どの施策から問い合わせや受注につながったのか、どの顧客層が反応しているのかを分析することで、より効果があった施策にリソースを集中させられます。また、効果の低い施策は見直して改善できるため、貴重な経営資源を無駄に消費することも防げるでしょう。

より成果が期待できる施策にリソースを集中させることで、限られた予算や人員を有効に活用することにもつながるのです。

CRM分析の代表的な手法

CRM分析にはさまざまな手法があり、目的によって適した方法が異なります。たとえば、優良顧客や休眠顧客を確認するならRFM分析が適しており、顧客を属性や行動特性で分類するならセグメンテーション分析が適しています。

ここでは、代表的な9つの手法を見ていきましょう。

RFM分析

RFM分析は、Recency(最終購入日)・Frequency(購入頻度)・Monetary(購入金額)の3つの指標から顧客を分類する手法です。

顧客を上記指標によって分類することで顧客の性質が把握でき、それぞれに効果的なマーケティング施策が打てるようになります。たとえば、以下のような施策です。

RFM分析を実施すると、高い精度で顧客ごとに適したマーケティング施策が打てるようになるでしょう。ただし、住宅や車のような一般的に購入頻度が低い商品やサービスは、顧客差が生じにくく、RFM分析が適さない場合があります 。

また、計測タイミングによって結果が変わる可能性がある点にも注意が必要です。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客を年齢や性別、職業、地域、購買履歴といった属性や行動特性などの軸によってグループ分けし、細分化する手法です。単に「セグメンテーション」と呼ばれることもあります。

分類の基準に決まりはありませんが、一般的によく用いられるのは以下のような指標です。

• 地理的変数：顧客の居住地域や気候、文化など
• 人口動態的変数：性別や年齢、国籍、職業など
• 心理的変数：ライフスタイルや性格、価値観など
• 行動変数：購買歴や利用頻度など

消費者の求めるものが多様化している現在、一律で同じアプローチを仕掛けても、多くの効果は期待できません。セグメンテーションによってグループの嗜好や傾向を把握できれば、よりフィットするマーケティング施策の実施が可能です。

その結果、顧客満足度や売上の向上につながります。ただし、セグメンテーション分析で行えるのは、属性によるグループ分けまでです。

細分化した後は、どのセグメントを狙うのか、どのように売り込むのか（ポジショニング）を決め、施策を実行する必要があります。

デシル分析

デシル分析 とは、購入金額の高い順に顧客を10個のグループに分け、売上高構成比を算出する分析手法です。売上貢献度の高い顧客層を把握できるため、重点的にアプローチすべき順番を決めるのに役立ちます。

デシル分析 の指標は一つのため、分析の仕方は以下のようにいたってシンプルです。

1. 顧客を購入金額の高い順に並べて10等分し、上からデシル1・デシル2・デシル3…デシル10までランク付けする
2. 売上構成比や購入比率を算出し、貢献度の高いグループを可視化する

ステップ2で判明した売上貢献度の高いグループに対して適切なアプローチを仕掛けることで、効果的に売上向上が目指せます。

たとえば、デシル1から3までで売上の大半を占めている場合、この層に対して重点的にマーケティング施策を打つべきです。一方で、売上がほとんど期待できないデシル10の層には、コストがあまりかからないメルマガを送るなど、対策を変える必要があります。

比較的分析が容易な点がデシル分析のメリットですが、一度だけ高額商品を購入した消費者が上位入りする可能性があるなど、細かい分析ができない点には注意しましょう。

ABC分析

顧客や商品を、売上高やコスト、在庫などの指標によってA・B・Cの3グループに分類する分析手法です。

在庫管理などでも使われ、イタリアの経済学者パレートが提唱した法則「売上の約8割は2割の顧客が生み出す」がベースにあります。

分析の際は、売上高や利益などの指標が大きい順に顧客を並べ、累積構成比をもとにA・B・Cの3グループに分類します。

分類基準に明確な決まりはありませんが、たとえば累積構成比70〜80％程度までをAグループ、90％程度までをBグループ、それ以降をCグループとする方法があります。

最重要顧客であるAグループには手厚い特典を用意するなど重点的に対応し、Cグループはコストを抑えたアプローチにとどめるなど、効率的な施策が可能になります。

CTB分析

Category(カテゴリ)・Taste(嗜好)・Brand(ブランド)の3つの指標に基づき、顧客の購買傾向を分析する手法です。

• Category：商品の種類。大分類（アパレルならメンズやレディースなど）と小分類（個別の商品名など）に分ける。場合に応じて中分類を立てることもある。
• Taste：形や色、模様、デザイン、サイズなど。
• Brand：ブランドやメーカーなど。キャラクターなども含まれる。

どのカテゴリのどのブランドを選ぶかが分かれば、顧客ごとの好みや関心を詳細に把握できます。その結果、顧客の好みにあわせておすすめ商品を案内するなど、クロスセルにつなげることが可能です。

また顧客グループごとに好む傾向がある色やサイズ、デザインが分かれば、ターゲット層に合わせた商品展開もしやすくなります。新規顧客を呼び込んだり、既存顧客の満足度を高められたりするでしょう。

ただし、CTB分析を実施するには、カテゴリ・テイスト・ブランドなど、異なる特徴を持つ商品の購買データが必要です。扱う商品が単一であったり、商品の特徴に違いがほとんどなかったりする場合は、顧客を十分に分類できず、CTB分析のメリットを活かしにくくなります。

そのため、自社の商品構成や保有するデータを踏まえ、CTB分析が適しているかを確認しておきましょう。

コホート分析

コホート分析は、顧客を一定の条件でグループに分け、時間経過に伴う行動の変化を追跡する分析手法です。「コホート」とは、共通する時期・行動・属性などの条件を持つ集団 を指します。

特定の顧客グループの行動変化を時系列で追跡するため、単に時間の流れによる変化だけを追う通常の時系列分析とは異なります。サブスクリプションやECサイト、スマホアプリ販売などの業態でよく使われる分析手法です。

例）

• コホート：「2026年1月にアプリをダウンロードした人」「2026年2月にダウンロードした人」
• Taste：形や色、模様、デザイン、サイズなど。
• 分析対象：1カ月後・2カ月後にアプリを継続利用しているユーザー数
• 活用方法：2月に新機能を追加した後、2月組の1カ月後の継続率が1月組より高ければ、新機能が継続率向上に影響した可能性があると仮説を立てられる

顧客の動向を把握でき、施策ごとの効果を長期的な視点で確認できるため、コホート分析はマーケティング施策の最適化やLTV向上に役立ちます。ただし、正確な結果を得るためには十分なデータ量が必要な点に注意しましょう。

LTV分析

LTVとはLife Time Valueの略語で、日本語では顧客生涯価値と訳されます。顧客が接点を持った最初から終了までにどれだけの利益をもたらすかを測る数値です。

新規顧客を獲得するよりも、既存顧客と良好な関係を維持するほうがコストを抑えて利益を上げやすいことから、LTVの重要性が高まっています。算出方法は複数あり、以下は代表的な計算方法です。

LTVが高い顧客層を把握できれば、その層に重点的に商品・サービスを提案することで、より高い収益を上げることが期待できます。顧客獲得・維持にかかるコストと収益とのバランスも判断しやすくなるでしょう。

バスケット分析

バスケット分析は、ECサイトなどでカートに一緒に入っている商品の関係を調べる分析手法です。どのような商品が一緒に買われているのかを調べることで、顧客ニーズや購買行動が把握でき、精度の高いマーケティング施策が打てるようになります。

分析の方法は複数あり、そのうち代表的なアソシエーション分析では、主に以下の指標を用います。

なお、水やお茶といった日ごろからコンスタントに売れている商品や、極端に売れていない商品などは含まれていると分析結果が正確に出なくなるケースがあります。そのため、日ごろからコンスタントに売れている商品は分析対象から外すケースがあることも頭に入れておきましょう。

行動トレンド分析

特定の時期や時間帯ごとの購買データをもとに、どの時期にどのような顧客がどの商品を買っているかを調べる分析手法です。時期別の行動傾向を把握することで、顧客ニーズに合わせた施策を実施しやすくなったり、売上予測の精度を高めたりできます。

たとえば、行動トレンド分析によって自社が扱う特定の商品の「購買数が増える時期」「よく売れるサイズ」「購入者層のボリュームゾーン」が把握できたとしましょう。すると、どの層をターゲットにどのタイミングで販促広告を打つべきか、どのサイズを多く用意すべきかが分かります。

ターゲットのニーズが高まっているときにアプローチできるため売上が上がりやすくなるほか、欲しい時期に欲しいものが手に入った顧客の満足度向上も期待できます。

なお、実施する際は分析の目的に応じて対象期間を適切に設定することが重要です。季節による購買傾向の変化や一時的な流行の影響を見極めたい場合は、可能であれば複数年のデータを比較すると、より傾向を把握しやすくなります。

CRM分析を実施する際のポイント

CRM分析の効果を最大限に高めるためには、以下の2点も押さえておく必要があります。

• 分析の目的を明確にする
• データを継続的に蓄積し適宜更新する

また、目的に合った分析手法を選ぶことも重要です。

分析の目的を明確にする

まずは、「何を明らかにしたいのか」「何を改善したいのか」を明確にしましょう。これは、「販促のタイミングを把握したい」「休眠顧客を掘り起こしたい」といった目的によって、選ぶべき分析手法や用意するデータが異なるためです。

たとえば、休眠顧客を掘り起こして再購入を促したいならRFM分析、顧客属性やニーズに合わせたマーケティング施策を実施したいときはセグメンテーション分析が有効です。

目的を明確にすることで、効果的な分析が可能になり、マーケティング施策に活かせます。

データを継続的に蓄積し適宜更新する

CRM分析は一度行えばよいものではなく、定期的に行って最新の状態を確認する必要があります。そのためには、顧客情報や購買履歴のデータを継続的に蓄積し、常に更新することが欠かせません。

また、分析した結果は、営業やマーケティング施策に適切に反映することが重要です。結果を反映して施策を実施したあとは、効果を検証して改善を繰り返しましょう。PDCAを回すことで、CRM分析の価値を最大限に引き出せます。

まとめ

CRM分析は、顧客データを活用して顧客理解を深め、営業やマーケティング施策を最適化するために欠かせない取り組みです。目的に合った分析手法を選び、結果を施策に活かして売上の拡大を目指しましょう。

適切な分析を行うためにはCRMシステムを導入し、データを蓄積することが欠かせません。ソフトブレーンのesm(eセールスマネージャー)は、直感的に操作できる入力画面が特徴で、ダッシュボードが見やすく、BIツールと連携すれば精度の高い分析が可能になります。

CRM分析でお悩みの方はぜひ一度ご相談ください。30日間の無料トライアルも可能です。

参考：ご相談・お問い合わせ・無料トライアルのお申込みはこちら

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