顧客分析とは？手順とフレームワーク8つ

「顧客データはあるのに、うまく活用できていない」「施策を実施しても成果につながらない」といった悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。こうした課題の背景には、顧客の特徴や行動を十分に理解できていない可能性があります。

顧客分析は、顧客の属性や行動、ニーズなどを整理し、マーケティングや営業の意思決定に活かすための重要なプロセスです。ここでは、顧客分析の基本から代表的な分析手法、具体的な進め方までをわかりやすく解説します。

顧客分析とは？

顧客分析とは、顧客の属性や行動、心理などの情報を整理し、意思決定に活かすための分析です。マーケティングや営業、商品開発などの分野では、自社の商品・サービスを「誰に、どのように届けるべきか」を考える際の重要な基盤となります。

インターネットやSNSの普及によって、消費者は膨大な情報のなかから商品やサービスを比較・検討するようになりました。その結果、多くの業界では商品やサービスの差別化が難しくなり、単に良い商品を作るだけでは売れにくい状況になっています。

このような環境では、企業が一方的に商品を売り込むのではなく、顧客のニーズや行動を起点としたマーケティングが不可欠です。つまり、顧客分析は単なるデータ分析ではなく、企業が顧客理解を深め、成果につながる施策を設計するための重要なプロセスといえます。

顧客分析の目的とメリット

顧客分析を行うことで、自社の顧客像を明確にし、施策の精度向上や改善につなげることが可能になります。ここでは、顧客分析の主な目的とメリットを紹介します。

顧客ニーズの理解

検索行動やWebサイトの閲覧履歴、購買履歴などのデータを分析することで、顧客自身も気付いていない潜在ニーズが見えます。

顧客のニーズは、アンケートや問い合わせ内容などから見える「表面的な要望」だけではありません。たとえば、ある商品ページを閲覧した後に他商品との比較記事を読むユーザーが多い場合、顧客は「商品の特徴を理解したい」「他の商品と比較したい」と考えている可能性があります。このような行動データを分析すれば、顧客の検討プロセスや求めている情報をより具体的に把握することが可能です。

顧客ターゲットの特定

顧客分析では、購買履歴や行動データ、価値観なども含めて分析することで、より具体的なターゲットを特定できます。従来は、年齢や性別などの基本的な属性情報を基にターゲットを設定するケースが多く見られましたが、現在ではそれだけでは十分とはいえません。

たとえば同じ30代男性でも、以下のように特徴が異なる場合があります。

• 新しい商品を積極的に試すタイプの顧客
• 価格重視で慎重に比較検討する顧客
• ブランドや品質を重視する顧客

こうした違いを把握することで、どの顧客層に向けた施策なのかを明確にすることが可能です。さらに、顧客分析の結果は、自社の商品やサービスを利用する典型的な顧客像であるペルソナの設定にも活用できます。

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マーケティングの最適化

マーケティングでは、広告、コンテンツ制作、メール配信、営業活動など、さまざまな施策を組み合わせて顧客にアプローチします。しかし、ターゲットがあいまいなまま施策を実施すると、十分な成果が得られないことも少なくありません。

顧客分析を行うことで、以下のような施策の最適化が可能になります。

• ターゲット層に合わせた広告配信
• 顧客の興味関心に応じたコンテンツ作成
• 検討段階に応じたメール配信
• 顧客ごとの最適なアプローチタイミングの把握

このように、顧客の特徴や行動データを基に施策を設計すれば、無駄の少ないマーケティング活動を実現できます。その結果、施策の効果や費用対効果の向上にもつながるでしょう。

売上やLTVの向上

LTV（顧客生涯価値）とは、顧客が企業との取引を通じて生涯にわたってもたらす利益のことです。新規顧客を獲得するよりも、既存顧客との関係を強化する方が効率的であるといわれており、多くの企業がLTVの向上を重視しています。

顧客分析を行うことで、以下のような情報を把握できます。

• リピート率の高い顧客の特徴
• 長期間利用する顧客の行動パターン
• 購入頻度が高い商品やサービス

これらの情報を基に、顧客に合わせたフォロー施策や提案を行えば、継続利用やリピート購入を促進できます。結果として顧客との関係性が深まり、長期的な売上の安定にもつながるでしょう。

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顧客分析の主な分析項目

一般的に、顧客分析では以下のような項目が分析対象となります。

分析項目	概要
顧客の属性	性別や年代、居住地、職業、企業規模など、顧客の基本的なプロフィール情報
購買履歴	購入商品、購入金額、購入頻度、購入タイミングなどの取引データ
行動データ	Webサイトの閲覧履歴、資料ダウンロード、メール開封などの行動情報
心理やニーズ	顧客が抱えている課題や期待、商品・サービスに求める価値
顧客接点	広告、SNS、検索、営業、紹介など、顧客が企業と接触したチャネル

顧客分析を行う際には、単一のデータだけを見るのではなく、複数の観点から顧客情報を整理することが重要です。顧客の属性や行動、心理などを総合的に分析することで、より立体的な顧客像を描くことができます。

顧客分析でよく使われる8つの手法・フレームワーク

顧客分析にはさまざまな手法がありますが、目的や分析したい内容によって適切な方法は異なります。顧客の属性を把握したい場合もあれば、購買行動や顧客価値を分析したい場合もあるため、分析の目的に応じてフレームワークを使い分けることが重要です。

ここからは、顧客分析でよく活用される代表的な8つの手法・フレームワークについて、それぞれの特徴や活用方法を紹介します。

1. セグメンテーション分析
2. RFM分析
3. LTV分析
4. コホート分析
5. デシル分析
6. パイプライン分析
7. 行動トレンド分析
8. CTB分析

1）セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、顧客を共通の特徴や条件ごとにグループ分けする分析手法です。顧客を1つの大きな集団として捉えるのではなく、いくつかのセグメント（区分）に分けることで、それぞれの特徴やニーズを把握しやすくなります。

セグメンテーション分析では、以下のような視点で顧客を分類します。

分類の視点	具体例
地理的変数（ジオグラフィック変数）	居住地域、国、都市規模など
人口動態変数（デモグラフィック変数）	年齢、性別、職業、企業規模など
心理的変数（サイコグラフィック変数）	価値観、ライフスタイル、興味関心など
行動変数（ビヘイビアル）	購買頻度、利用状況、Web行動など

実際の分析では、複数の変数を組み合わせてセグメントを作成することが一般的です。たとえばECサイトの場合、「20代女性で美容商品を定期購入している顧客」といった形で顧客グループを設定します。

このようにセグメントごとの特徴を把握すれば、ターゲットごとに最適なマーケティング施策を設計しやすくなります。セグメンテーション分析は顧客理解の基礎となる手法であり、ターゲット設定やマーケティング戦略の土台となる重要なフレームワークです。

関連記事：セグメンテーションとは？やり方と活用事例、ターゲティングとの違い

2）RFM分析

RFM分析とは、顧客の購買行動を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」という3つの指標で評価し、顧客価値を分析する手法です。

これらの指標を組み合わせることで顧客をいくつかのグループに分類し、どの顧客が優良顧客なのか、またどの顧客が離脱する可能性が高いのかを把握できます。

たとえばECサイトの場合、以下のような顧客分類が可能です。

• 優良顧客：最近購入しており、購入頻度も高く、購入金額も大きい顧客
• 休眠顧客：過去は頻繁に購入していたものの、最近は購入していない顧客
• 新規顧客：最近初めて購入した顧客
• 低アクティブ顧客：購入頻度や購入金額が低い顧客

このようにRFM分析を活用すると、顧客価値を可視化し、効率的なマーケティング施策を検討しやすくなります。とくにECサイトやサブスクリプションサービス、会員制ビジネスなど、顧客との継続的な関係が重要なビジネスにおいて非常に有効です。

関連記事：RFM分析とは？基本と顧客分析への活用例をわかりやすく解説

3）LTV分析

LTV分析とは、顧客が企業にもたらす長期的な価値を分析する手法です。マーケティングでは、新規顧客の獲得には広告費や営業コストがかかる一方、既存顧客は比較的低コストで継続利用やリピート購入につながりやすい傾向があります。

そのため、企業が安定した利益を確保するには、顧客が長期的にもたらす価値を把握することが重要であり、その指標として用いられるのがLTVです。LTVは、一般的に以下の計算式で算出されます。

LTV = 購入単価 × 購買頻度 × 継続期間 × 粗利率

たとえば、1回あたり10,000円の商品を年に3回購入し、それを5年間継続した顧客の場合、商品の粗利率が30%であれば、LTV = 10,000円 × 3回 × 5年 × 0.3 = 45,000円となります。この場合、顧客獲得コスト（CAC）を45,000円未満に抑えることができれば、長期的に利益を確保できると考えられます。

このようにLTV分析は、短期的な売上だけでなく、顧客との長期的な関係性を重視したマーケティング戦略を設計するうえで重要な分析手法です。

関連記事：LTV（顧客生涯価値）とは？計算方法や重要性をわかりやすく解説

4）コホート分析

コホート分析とは、同じ条件を持つ顧客グループ（コホート）を対象に、時間の経過による行動の変化を分析する手法です。コホートとは「共通の特徴を持つ集団」を意味し、マーケティングでは「同じ時期に登録したユーザー」や「同じ時期に商品を購入した顧客」などのグループを指します。

通常のデータ分析では、すべての顧客データをまとめて集計しますが、それでは顧客の行動変化や傾向を把握しにくい場合があります。コホート分析では、顧客を特定のグループに分けて比較することで、より具体的な傾向を把握できます。

たとえばサブスクリプションサービスでは、登録月ごとにユーザーをグループ化し、それぞれの継続率を比較します。

• 1月登録ユーザーは継続率が高い
• 2月登録ユーザーは3か月目で離脱が増えている
• 3月登録ユーザーは初月の解約率が高い

このように分析することで、特定の時期の施策やキャンペーンが顧客行動に与えた影響を把握できます。コホート分析は、顧客の行動変化や継続率を時系列で把握できるため、顧客の定着率向上やサービス改善に役立つ分析手法です。

5）デシル分析

デシル分析とは、顧客を購買金額の高い順に並べ、上位10％ずつのグループに分類して売上構造を把握する分析手法です。どの顧客層が売上を支えているのかを可視化できる点が特徴です。

グループ	内容
デシル1	購買金額が最も高い上位10％の顧客
デシル2	次に購買金額が高い10％の顧客
デシル3～9	中間層の顧客
デシル10	購買金額が最も低い下位10％の顧客

たとえば、「上位20％の顧客が売上の60％を占めている」といった結果が出た場合、売上の大部分が一部の優良顧客によって支えられていることがわかります。このような場合は、優良顧客へのフォローやロイヤルティ向上施策を強化することで、売上拡大につながる可能性があります。

このようにデシル分析は、売上構造を把握し、優良顧客の重要性を理解するためのシンプルな分析手法として、ECサイトや小売業などで広く活用されています。

6）パイプライン分析

パイプライン分析とは、顧客が商品やサービスを検討してから契約・購入に至るまでのプロセスを可視化し、各段階の進捗や課題を分析する手法です。主に営業活動の管理やBtoBビジネスで活用されることが多い分析方法です。

とくにBtoBビジネスでは、顧客がいきなり商品やサービスを購入するケースは多くありません。一般的には、以下のような段階を経て検討が進みます。

1. 見込み顧客の獲得
2. 商談の開始
3. 提案・見積もり
4. 契約・受注

パイプライン分析では、こうした営業プロセスを「パイプライン（管）」として捉え、各段階にどの程度の案件が存在しているのかを可視化します。たとえば、商談から提案への移行率が低い場合、営業トークや提案資料に改善の余地がある可能性が高いです。

このようにパイプライン分析は、営業活動の進捗状況を可視化し、ボトルネックを特定することで、受注率の向上や営業プロセスの改善につなげるための分析手法として活用されています。

7）行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、顧客の行動データを時系列で分析し、行動パターンや変化の傾向を把握する手法です。主にWebサイトやアプリ、ECサイトなどで取得できるデータを基に、顧客の興味関心や購買プロセスを分析します。

近年は、Webアクセス解析やマーケティングツールの普及により、顧客の行動データを詳細に取得できるようになりました。たとえば、以下のようなデータが分析対象になります。

• Webサイトの閲覧ページ
• 滞在時間
• 資料ダウンロード
• メールの開封・クリック
• 商品ページの閲覧履歴

これらのデータを時系列で分析することで、顧客がどのようなプロセスで商品やサービスを検討しているのかを把握できます。その結果、顧客の検討段階に合わせたコンテンツ提供やアプローチが可能になります。

このように行動トレンド分析は、顧客の行動データから購買プロセスを理解し、マーケティング施策の改善につなげるための重要な分析手法です。

8）CTB分析

CTB分析とは、顧客を「カテゴリー（Category）」「嗜好（Taste）」「ブランド（Brand）」という3つの視点から分析する手法です。主に小売業やECサイトなど、消費者の購買行動を分析する際に活用されます。

顧客は単に商品を購入しているのではなく、特定のカテゴリーや好み、ブランドへの関心を基に商品を選択しています。CTB分析では、こうした購買の背景にある顧客の志向を分析することで、顧客理解を深めていきます。

たとえばアパレルECサイトの場合、以下のような分析が可能です。

• カテゴリー：アウターやスニーカーなど、よく購入されるカテゴリー
• 嗜好：カジュアル系、スポーツ系、モード系などの好み
• ブランド：特定ブランドを継続的に購入しているか

結果として、「スポーツブランドを好む顧客」や「アウトドア用品を頻繁に購入する顧客」など、より具体的な顧客像を把握できます。このようにCTB分析は、顧客の購買傾向や嗜好を把握し、最適な商品提案やマーケティング施策につなげるための分析手法です。

顧客分析のやり方と手順

多くの企業では、顧客データを保有していても「どのデータを見ればよいのかわからない」「分析結果を施策に活かせない」といった課題を抱えています。こうした問題を防ぐためには、顧客分析のプロセスを体系的に整理し、段階的に進めていくことが重要です。

ここからは、顧客分析の具体的な進め方について、各ステップごとに詳しく解説します。

1.分析の目的を明確にする

顧客分析では、目的によって確認すべきデータや分析手法が大きく異なるため、始める前に目的を明確にしておくことが重要です。目的があいまいなまま分析を進めると、不要なデータを収集してしまったり、施策につながらない分析結果になったりする可能性があります。

たとえば、マーケティングツールを提供する企業で「資料請求は多いものの、商談化率が低い」という課題があるとします。この場合、顧客分析の目的は「資料請求後に商談につながりやすい顧客の特徴や行動パターンを把握する」と設定できます。

2.候補となるセグメントをいくつか選定する

顧客データや市場情報を基に、複数の顧客セグメントの候補を設定します。先ほどのマーケティングツール企業の場合だと、以下のようなセグメントが考えられます。

• IT企業
• 製造業
• 従業員50名未満の企業
• 従業員100名以上の企業
• Webマーケティング担当者
• 営業部門の担当者

この段階では、最初から1つのセグメントに絞り込む必要はありません。複数のセグメントを比較できる状態にしておくことで、後のターゲット選定の精度を高めることができます。

関連記事：セグメンテーションとは？やり方と活用事例、ターゲティングとの違い

3.ターゲットを絞り、カスタマージャーニーを策定する

候補となる顧客セグメントのなかから、自社にとって優先度が高く、最も注力すべきターゲットを選定します。先ほどの例であれば、「従業員100〜300名のIT企業のWebマーケティング担当者」を主要ターゲットとして設定するケースが考えられます。

そのうえで、ターゲットが契約に至るまでの行動プロセスをカスタマージャーニーとして整理します。これにより、顧客がどのタイミングで情報収集を行い、どの接点で意思決定に影響を受けているのかを把握しやすくなります。その結果、各接点におけるマーケティング施策や営業活動の改善につなげることが可能です。

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4.分析に必要なデータを収集する

分析の目的やカスタマージャーニーに合わせて、顧客分析に必要なデータを収集します。主なデータの例は以下のとおりです。

• 顧客属性データ
• 購買履歴や取引データ
• Webサイトのアクセスデータ
• 資料ダウンロードやメール開封などの行動データ
• アンケートやインタビューなどの顧客の声
• 営業やカスタマーサポートの対応履歴

なお、すべてのデータを集めようとするのではなく、分析の目的に応じて必要なデータを取捨選択することも重要です。必要なデータを整理しておくことで、より精度の高い顧客分析を行いやすくなり、具体的なマーケティング施策につなげることができます。

5.顧客分析を行い、施策を策定・実行する

収集したデータを分析し、ターゲットの特徴や行動パターンを把握します。たとえば、先ほどのケースを分析した結果、以下のような傾向が見えたとします。

• 導入事例ページを閲覧した企業は商談率が高い
• 資料請求後1週間以内にフォローした場合、商談率が上がる

この結果を基に、以下のような施策を検討できます。

• 導入事例コンテンツを増やす
• 資料請求後のフォロー体制を改善する

このように、顧客分析は分析して終わりではなく、施策の実行と改善を繰り返すことが重要です。「分析 → 施策 → 検証 → 改善」のサイクルを回すことで、顧客理解を継続的に深めることができます。

顧客分析を行う際のポイントと注意点

顧客分析を効果的に活用するためには、顧客の定義やニーズの捉え方、市場環境などを踏まえながら、多角的な視点で分析を行うことが重要です。また、データ収集や分析の効率化を図るために、ツールの活用も欠かせません。

ここでは、顧客分析を行う際に押さえておきたいポイントと注意点について解説します。

顧客の定義を明確にする

顧客分析は顧客を起点とした手法であるため、顧客の定義があいまいなまま分析を行うと、分析結果の精度が低下する恐れがあります。あらかじめ定義を明確にしておくことで、ターゲットとする顧客像がはっきりし、より精度の高い顧客分析や施策設計につながります。

たとえば、すべての顧客を対象にするのか、それとも優良顧客に絞るのかによって、得られる分析結果は大きく変わります。BtoBビジネスの場合は、企業の所在地・企業規模・業種など、どの条件を顧客として扱うのかを整理することも必要です。

顧客ニーズを多角的に把握する

顧客にマッチした戦略を立案するには、顧客分析を通じて顧客ニーズを正しく把握することが欠かせません。顧客分析では、数値データだけで判断するのではなく、定性情報も組み合わせて多角的に顧客ニーズを理解することがポイントです。

たとえば、行動データや購買履歴、検索履歴などの定量データを分析すると、顧客自身も自覚していない潜在的なニーズが見えてくることがあります。また、アンケートやインタビュー、口コミ、SNS投稿などの定性情報から、「どのような課題を感じていたのか」「何をきっかけに商品やサービスを選んだのか」を整理することも重要です。

市場の成長性や規模も併せて確認する

顧客分析では、将来の市場環境も併せて考慮することが重要です。たとえば、特定の年齢層の顧客に依存したビジネスモデルの場合、その層の人口が減少すると、市場規模の縮小により事業の成長が難しくなる可能性があります。

そのため、顧客の属性やニーズだけでなく、市場全体の規模や成長性、人口動態などの情報も踏まえて分析を行う必要があります。市場の将来性を確認することで、顧客分析に長期的な視点を取り入れることができます。

購買プロセスや意思決定プロセスも考慮する

とくにBtoBビジネスでは、商品やサービスの導入を決定するまでに複数の関係者が関わるケースが多くあります。たとえば、情報収集を行う担当者、導入を検討する部署、最終的な決裁を行う経営層など、意思決定のプロセスが複雑になりやすい傾向があります。

このような場合は、顧客分析を通じて関係者の役割や検討フローを把握することが重要です。各段階の関係者が求める情報や判断基準を理解することで、より効果的なマーケティング施策や営業アプローチを設計しやすくなります。

ツールを活用して効率化する

顧客分析を属人的・手作業で行っていると、データの集計や更新に多くの時間がかかり、分析や施策立案に十分なリソースを割けなくなることがあります。そこで有効なのが、以下のようなツールの活用です。

ツール	概要
SFA（営業支援システム）	営業活動の履歴や商談状況を可視化し、顧客ごとの接点や検討状況を把握できる
CRM（顧客関係管理システム）	顧客情報や購買履歴、問い合わせ履歴を一元管理し、顧客理解を深められる
MA（マーケティングオートメーション）	Web行動やメール反応などのデータを基に、顧客の関心度や検討段階を分析できる

これらのツールを活用することで、データ収集や分析の負担を軽減でき、より精度の高い顧客分析と迅速な施策実行が可能になります。

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顧客分析は成果につながる施策設計の土台

顧客分析は、単なるデータ分析ではなく、顧客理解を深め、成果につながるマーケティング施策を設計するための重要なプロセスです。顧客の属性や行動、ニーズを整理することで、誰に対してどのような価値を提供すべきかが明確になります。

また、顧客分析の精度を高めるためには、顧客データを継続的に収集・整理し、マーケティングや営業活動と連携させて活用していくことが重要です。しかし、データの収集や分析を手作業で行う場合、時間や工数がかかり、十分に活用できないケースも少なくありません。

たとえば、MAツールの「SATORI」では、匿名ユーザーの行動データも含めて顧客の関心度を把握できるため、見込み顧客の育成や営業との連携を効率的に進めることが可能です。顧客分析の結果を基に適切なタイミングでアプローチすることで、より効果的なマーケティング施策を実現できます。

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