「顧客データを活用すれば売上が伸びる」と耳にするけれど、具体的に何をどう始めれば良いのか分からない…。
そんなお悩みを抱えていませんか？近年、多くの企業が顧客データを活用して売上や顧客満足度を向上させています。しかし、実際のところは「データが多すぎて活かしきれない」「分析方法が分からない」といった壁に直面することも少なくありません。
この記事では、顧客データ活用の基礎から実践までを5つのステップで解説します。また、具体的な成功事例やデータ分析手法も紹介。この記事を読めば、顧客データをどう使えば成果につながるのか、明確なヒントが得られます。
最後まで読むことで、データドリブンマーケティングを実現する具体的な方法を理解し、貴社のビジネス成長に活用してください。
顧客データ活用とは？データを行う4つのメリット
顧客データ（カスタマーデータ）の活用とは、顧客から得られるデータを一つずつ分析して、適切な訴求を行うために必要なインサイトやアクションを作る活動のことです。
これまでは、マスコミュニケーションによって、様々な属性のユーザーや顧客に対して、同じコミュニケーションを取ってきました。
しかし、近年はスマホやインターネットの技術が発達し、顧客データを保存して分析できるようになりました。これにより、マスコミュニケーションをしていた頃よりも高精度で、顧客一人一人と向き合ったマーケティングや営業活動ができるようになってきています。
このような施策の進め方を「データドリブンマーケティング」と呼びます。データドリブンマーケティングを行うことで、以下の4つのことが可能です。
データと事実に基づいた適切な戦略と施策の立案が可能
顧客データを活用することで、推測や勘に頼らない適切な戦略と施策の立案が可能になります。例えば、購買履歴や行動データを分析することで、顧客のニーズや購買意欲を正確に把握し、最適なタイミングでキャンペーンを実施できます。
さらに、顧客ひとりひとりの趣向や関心を反映したOne to Oneマーケティングを取り入れることで、個々に最適化された提案が可能になります。これにより、顧客は自分のニーズを理解してもらえていると感じ、ブランドへの信頼が深まります。
カスタマーエクスペリエンスと満足度の向上が可能
顧客データを活用することで、個々の顧客に合わせたコミュニケーションを実現し、満足度の向上につなげることができます。データを分析すれば、顧客がその瞬間に求めている商品やサービスを的確に提案できるため、購買意欲を高める効果が期待できます。逆に、的外れな情報を提供すれば、顧客の関心を失い、満足度の低下を招く可能性があります。
さらに、カスタマーサクセスの観点では、顧客データの活用が重要な役割を果たします。顧客の趣向や行動を理解し、それに応じた製品やサービスを提供することで、顧客との長期的な信頼関係を構築できます。
顧客を深く理解して適切なマーケティング・営業活動が可能
顧客データを活用することで、より深い顧客理解が可能になり、適切なマーケティングや営業活動に繋がります。購入履歴やウェブでの行動データ、問合せ履歴などを組み合わせて分析することで、個々の顧客のニーズや関心を正確に把握できるようになります。
例えば、顧客を行動や購買履歴に基づいてセグメント化し、それぞれに最適化された戦略を展開することで、成約率の向上が期待できます。また、営業担当者が商談前に顧客の情報を詳細に把握しておけば、顧客の期待に応じた提案が可能となり、より強固な関係性を築くことができます。
新たなビジネスの立案が可能
顧客データを活用することで、新たなビジネスの種が見つかりやすくなります。購買履歴や行動データ、問合せ内容を分析することで、現状の市場ニーズだけでなく、まだ顕在化していない潜在的な需要も見つけることが可能です。
例えば、特定の商品が特定の顧客層に対して想定以上に売れているデータがあれば、その層に向けた関連商品の開発やプロモーションを検討できます。また、過去のデータから地域ごとの購買傾向を分析することで、未開拓の地域での展開を効果的に進めることも可能です。
どういう顧客データを活用するのか
顧客データを分析する際、大きく分けて以下の2つのデータを活用することになります。
- 定量データ
- 定性データ
定量データ
定量データとは、数値として測定可能なデータを指します。このデータは具体的な数値で表現できるため、分析や比較が容易で、客観的な結論を導き出すために役立ちます。特に小売業では、売上や顧客行動など、多岐にわたるデータが定量データに該当します。
このタイプのデータとして、以下のものが挙げられます。
- 売上金額：店舗や商品ごとの売上を数値で示すデータ
- 在庫数量：現在の在庫数や日ごとの消化数など
- 顧客数：来店顧客やWebサイトの訪問者数
- クリック率（CTR）：広告やメールのクリック率
- リピート購入率：顧客が再度購入した割合
これらのデータを分析することで、売上傾向や在庫最適化、広告効果の評価が可能になり、競争力向上に役立ちます。
定性データ
逆に、定性データとは、数値ではなく言葉やカテゴリーで表されるデータを指します。このデータは主観的な情報を含むことが多く、顧客の感情や行動の背景を理解するために役立ちます。
定性データには、例えば以下のようなものが挙げられます。
- 顧客レビューやコメント：商品やサービスに対する感想や意見
- アンケートの自由回答：満足度や改善点など
- ブランドイメージ：顧客が持つブランドの印象や認識
- 購買理由：なぜその商品を選んだのかという背景
- SNSでの反応：投稿やコメントの内容
定性データ活用で、顧客満足度や商品の改善点、ブランド価値、購買動機の深掘り、SNSからのトレンド把握が可能となり、戦略の質を高めることが可能です。
顧客データの活用事例【toB、toC両方ご紹介】
顧客データを実際に活用した事例として、以下のものが挙げられます。
- イオンのAI活用で顧客満足度と業務効率を向上
- クレディセゾンが顧客データを活用したデータ滑油尾を実施
イオンのAI活用で顧客満足度と業務効率を向上
イオングループは、顧客データを中心に活用し、顧客満足度の向上と業務効率化を進めるデジタル改革を推進しています。
同社は、年間延べ数十億人の顧客データを含む販売データやPOSデータ、地域ごとの人口動態データなどを収集しています。これにより、顧客の購買行動や地域ごとの消費傾向を把握し、需要予測や商品開発の精度を高める施策を展開しています。
イオンは、データイノベーションセンター（DIC）を設立し、AI技術を活用した商品紹介文の自動生成や、POSデータと店長アンケートの組み合わせによる景気動向の可視化ツールを導入しています。また、出店予測AIにより、各地域に適した店舗配置を実現し、出店の効果を高める施策も進めています。
AIを活用した商品紹介文の自動生成により、従来より50%以上の工数削減が達成されました。
さらに、AIが作成した商品紹介文のPV数は手作業で作成したものの2倍を超える結果が得られています。また、出店予測AIの導入で、出店戦略の精度が大幅に向上し、効果的な店舗展開が可能となっています。
出典：マイクロソフト公式
クレディセゾンが顧客データを活用したデータ滑油尾を実施
クレディセゾンでは、ゼロトラストセキュリティの導入を通じて、全社的なIT環境の刷新とデジタル化を推進するデータ活用戦略を採用しています。
この戦略では、Microsoft 365
E5を活用し、社員の生産性向上と顧客体験の改善を目指したデータを活用しています。ユーザーのID管理からデバイス監視、クラウドアプリのアクセス制御に至るまで、一元管理を行い、安全な環境での業務プロセスのデジタル化を実現しています。
クレディセゾンはデータ活用を通じ、セキュリティの強化だけでなく、業務の効率化やインシデント対応のスピードアップにもつながっています。
特に、デバイス管理やクラウドファイルの監視、情報分類を通じたデータの扱い方の最適化が、迅速な意思決定と業務効率化を支えています。
出典：マイクロソフト公式
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顧客データを活用するための5ステップ
顧客データを活用・分析するには、以下の5つのステップを踏む必要があります。
- 顧客の情報を収集
- 顧客データの整形
- 顧客データの統合・管理
- 顧客データの分析
- 分析結果をもとに施策の実施・改善
ステップ①顧客の情報を収集
このステップでは、顧客の属性データと行動データを収集し、それらを整理することが求められます。適切な情報を集めることで、後続の分析や施策の精度が大きく向上します。
特に、以下の点を押さえておくことが必須です。
- 目的を明確にする：ターゲット顧客の特定や購買傾向の把握など、目的に応じて必要なデータを定義
- データの分類と管理：属性データ（氏名、住所など）と行動データ（購買履歴、訪問頻度など）に分類
- 顧客の同意を得る：会員登録時にプライバシーポリシーを提示するなど、透明性を確保
- 収集方法の統一：異なる経路で得たデータも一元化し、重複を防ぐ仕組みを構築
ステップ②顧客データの整形
このプロセスでは、データの不一致や誤記を解消し、信頼性の高い分析結果が出てくるようにデータを整えます。
たとえば、同じ顧客が複数回記録されている場合、分析結果に大きなズレが生じる可能性があります。これを放置すると、実際の状況と乖離した結論を導き出してしまうリスクがあり、注意が必要です。
そのため、特に以下の点を抑えて、データの整形を進めていく必要があります。
- 重複データや表記ゆれの修正：顧客名が「山田太郎」と「ヤマダタロウ」のように異なる表記を統一
- 複数のデータベースの統合：営業部門とマーケティング部門で異なるフォーマットのデータを整
- データ整形の成果確認：整形が完了したデータをテスト的に分析し、重複や欠損が残っていないか確認
ステップ③顧客データの統合・管理
このプロセスでは、さまざまな部署やツールに分散しているデータを1つのプラットフォームに集約します。統合されていない状態では「データのサイロ化」が発生し、データ活用の効率が大幅に低下します。
データのサイロ化とは、部署やシステムごとにデータが分断され、互いに連携していない状態を指します。この状態では、ツールごとの情報しか見られないため、顧客を全体像で理解することが難しくなるため、統合したデータベースを準備するなどのステップも視野に入れる必要があります。
このステップで特に重要なのは、以下のポイントです：
- データ統合ツールの活用：複数のシステムから自動的にデータを統合する仕組みを活用
- データフォーマットの統一：異なるツールや部署で管理されているデータ形式を標準化データの移行や分析がスムーズに
- アクセス権限の設定：必要に応じて部門ごとに適切な権限を付与し、データの安全性を確保しつつ、活用の幅を広げる
ステップ④顧客データの分析
このプロセスでは、異なる部署やツールに分散されたデータを1つのプラットフォームに集約し、全体を一元的に把握できる環境を整えます。これにより、顧客に関する包括的な視点を持つことが可能になります。
特に注目すべきポイントは以下の通りです：
- データの連携性：顧客データCRM、MAツールなどに分かれているデータの自動統合でスムーズな分析を行う
- データフォーマットの統一：顧客名や住所の表記ゆれ、電話番号の形式などを統一し、正確な分析基盤を構築
- 可視性とアクセス権の設定：統合したデータは、関連部門が適切に活用できるよう、必要な情報へのアクセス権を設定
このステップで特に重要なのは、「データのサイロ化」を防ぐことです。サイロ化とは、データが各部門やツール内で分断され、全体像が見えなくなる状態を指します。この問題が生じると、施策が断片的になり、顧客体験の向上やマーケティング成果が妨げられるリスクがあります。
ステップ⑤分析結果をもとに施策の実施・改善
このステップでは、データをもとにした多角的な分析を通じて、顧客の行動やニーズを明確化します。適切な分析手法を用いることで、マーケティングや営業活動の効果を最大化できます。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 行動トレンド分析 | 顧客の購買履歴や訪問頻度などの行動パターンを可視化。売上推移や人気商品のトレンドを把握し、プロモーションや仕入れ計画に活用。 |
| セグメンテーション分析 | 共通の特徴に基づき顧客をグループ化。各グループに最適化された施策を展開し、One to Oneマーケティングを実現。 |
| RFM分析 | 購買日（Recency）、購買頻度（Frequency）、購買金額（Monetary）を基に顧客を評価。優良顧客や休眠顧客を特定し、施策を立案。 |
| デシル分析 | 売上を10段階に分割し、顧客層ごとの寄与度を分析。高価値の顧客にリソースを重点投入するための指標を提供。 |
| 顧客インサイトの洞察 | データでは表現しきれない顧客の「隠れた本音」や「潜在的ニーズ」を明らかにし、競合との差別化を図るための重要な情報を得る。 |
これらの分析を適切に行うことで、顧客理解が深まり、データドリブンな戦略立案が可能となります。このステップでは、データを「結果を生むための具体的な施策」につなげることが最も重要です。
まとめ：顧客のデータ活用で、DXを一歩前進
顧客データを活用することは、データドリブンマーケティングを実現し、ビジネスの成長を加速させるために不可欠です。以下の5つのステップを実践することで、データを効果的に活用できます：
- 顧客データの収集：属性データや行動データを幅広く収集し、分析に適した形で整理
- データの整形：重複データや表記ゆれを修正し、正確で信頼性の高いデータセットを構築
- データの統合・管理：部門間やツール間で分断されたデータを一元管理し、サイロ化を防止
- データの分析：RFM分析やセグメンテーション分析など、適切な手法を用いて顧客の行動やニーズを深く理解
- 分析結果をもとに施策を実行・改善：得られたインサイトを活かし、具体的な施策を展開しながら効果を検証して最適化
これらのステップを通じて、顧客を中心とした戦略を構築するだけでなく、競争優位性を高める新たなビジネスチャンスも生み出せます。さらに、AIやクラウドサービスを活用することで、導入の手軽さと効率性も実現できます。
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よくある質問
顧客情報ってどう集めたら良いの？
売上データ、インターネットやメール、顧客との面談履歴やイベントなど、様々な方法で顧客のデータを集められます。以下に、いくつか例をご紹介します。
- ウェブサイトとアプリの行動データ: 訪問ページ、滞在時間、クリックパターン、操作履歴、位置情報の追跡
- アンケートやフィードバック: 購入時や問い合わせ時の情報、満足度、改善要望の収集
- メールやソーシャルメディアの反応データ: 開封率、クリック率、いいね、コメント、シェアの追跡
- 店舗やIoTデバイスのデータ: センサーやビーコンを利用した来店頻度、動線、滞在時間の取得
- ポイントカードやCRMシステム: 購買履歴、来店頻度、問い合わせ履歴を一元管理
- 外部データの活用: パートナー企業のデータ提供、公開データベース、データプロバイダーからの購入
- POSデータと販売情報: 購入商品、数量、購入タイミングの記録
顧客データを分析する主な分析方法は何がある？
顧客データを分析する手法・方法には、様々なものがあります。以下で、一部の例をご紹介します。
- 行動トレンド分析: 顧客の購買履歴や訪問頻度を可視化し、売上推移や人気商品のトレンドを把握
- セグメンテーション分析: 顧客を共通の特徴でグループ化し、最適な施策を展開するマーケティング手法
- RFM分析: 購買日、購買頻度、購買金額を基に顧客を評価し、優良顧客や休眠顧客を特定
- デシル分析: 売上を10段階に分割し、顧客層ごとの寄与度を分析してリソースを集中
- バスケット分析: 顧客が同時購入する商品の関連性を分析し、クロスセルやセット商品企画に活用
- コホート分析: 時間軸に基づき顧客グループの行動を追跡し、継続率やキャンペーン効果を測定
- ロジスティック回帰分析: 購買や解約の発生確率を予測し、リードスコアリングやターゲティングを最適化
- 顧客インサイトの洞察: データでは表現しきれない本音や潜在ニーズを分析し、競合との差別化に活用
顧客データの利活用で失敗しないために抑えるべき5つのポイント
顧客データの利活用で抑えておくべきポイントは、以下の5点です。
- 「データドリブンマーケティング」を目的にしない：データ分析は売上拡大や顧客満足度向上などの具体的な目標に基づいて行う
- 顧客データの分析ツールは「UI／UX」を確認してから導入する：ツールのUIやUXを事前に確認し、無料トライアルやデモを活用して適切なものを選ぶ
- 顧客データの分析に知見のある専門家を迎え入れる：外部の専門家を活用し、効率的にデータ分析を進める体制を整える
- 社内に散らばったデータを統合する：各部署で分散管理されている顧客データを統合し、一元管理で有用性を向上
- 自社データとあわせて「サードパーティデータ」を活用：外部提供データを活用して分析の精度と効率を向上
