CRM分析とは？目的や10の分析手法・分析のポイントについて解説｜Webサイト制作 / CMS・MAツール｜LeadGrid（リードグリッド）

CRM分析とは、顧客のLTVを最大化するために顧客データを分析し、企業価値を向上させる手法です。この分析により、顧客の傾向やニーズ、購買行動などを正確に把握でき、自社の課題を明確にできます。

本記事では、CRM分析の目的や代表的な分析手法、効果的な活用方法について詳しく解説します。顧客との良好な関係構築に向けて、まずはCRM分析の基礎から学んでいきましょう。

CRM分析とは

CRMは「Customer Relationship Management」の略語であり、「顧客関係管理」のことを指します。従来は顧客管理や問い合わせ履歴の管理といった部分的な領域を指していましたが、デジタルマーケティングの隆盛に伴い、 企業活動のあらゆるシーンで、CRMの概念が重要視されるようになりました。

この流れのなかで、必要性が高まったのがCRM分析です。CRM分析は顧客の購買行動や属性を多角的に捉え、最適な施策を検討するための顧客分析で、  顧客を管理するだけでなく、行動データを用いて売上やロイヤリティを高めることを目指しています。

RFM分析やデシル分析などの個別手法はもちろん、購買データ・行動データを組み合わせて既存顧客をさらに優良顧客へ育てたり、退会率を抑える施策を打ったりといった形で顧客分析を行う企業が増えています。

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CRM分析の目的

CRM分析の目的は、主に以下の4つです。

優良顧客の見極め

CRM分析を通じて、売上に大きく貢献している優良顧客層を特定できます。 優良顧客がどの属性に当てはまるのかを把握することで、類似顧客の創出やロイヤルティ向上策を打ちやすくなります。

休眠顧客・離脱顧客の掘り起こし

一度購入したもののリピートに至っていない顧客が、どこで離脱しているのかをCRM分析で把握できます。分析結果を踏まえた適切な再アプローチを行うことで、休眠顧客の再購入を促せます。

マーケティング施策の最適化

CRM分析を用いて顧客をセグメント化した上で施策を打つと、レスポンス率が上がりやすくなります。広告やメールマーケティング、Webサイトでの情報発信などもセグメント別に最適化が可能です。

顧客体験の向上

顧客分析結果から「誰に何を提供するか」が見えるため、顧客一人ひとりの行動や購買プロセスを理解できます。顧客が欲する情報を的確に示し、LTV（顧客生涯価値）を最大化することにつながります。

代表的なCRM分析手法

CRM分析には数多くの手法があり、目的やデータの特性によって使い分けるため、基礎的な方法を理解しておくことが大切です。ここでは代表的な10の手法を紹介します。

RFM分析

Recency（最近の購入日）Frequency（購入頻度）Monetary（購入金額）の3つの指標から、顧客をランク分けする手法です。最終購入日が新しく、購入頻度も高く、購入金額も大きい顧客を、優良層と判断します。各顧客層の判断基準は、以下の通りです。

• 最も重要な優良顧客（R・F・Mすべてが高値）
• 将来有望な安定顧客（R・F・Mが中程度）
• 再アプローチが必要な休眠顧客（Rが低く、F・Mが中～高）
• 育成が必要な新規顧客（Rが高く、Fが低い）

単純でわかりやすいものの、頻度が低いことが前提とされている高額商品の場合は、必ずしも高頻度購入されることが良いとは限りません。そのため、RFM分析では業種との相性を見る必要があります。

デシル分析

全顧客を売上規模で10等分して上位から順に分類する方法です（Decileは「10分割」の意味）。

具体的な分析手順としては、まず全顧客を購買金額の高い順に並べ、上位10%から下位10%まで10個のグループに分類します。その後、各グループの売上構成比や購買特性を分析していきます。

売上全体のうち、どの層が何割を占めるかを視覚化できることから、 「どの層に集中投資すれば効率的に売上を伸ばせるか」が明らかになります。通販ビジネスでは特に使いやすく、よく用いられる分析手法です。

CTB分析

Category（カテゴリ）Timing（タイミング）Brand（ブランド）の3軸で顧客を分解する分析法です。顧客がどのような商品カテゴリーに興味を持ち、どのような趣味・嗜好を持ち、どのブランドを好んで購入しているかを把握できます。

製品ラインナップが豊富な企業が、どのカテゴリの商品をどのタイミングで購入しているかを整理したい場合に有効です。ブランド別の購買状況も把握できるため、複数ブランドを展開する企業にも向いています。

CPM分析

Condition（状況）Performance（行動）Motivation（動機）の3指標で顧客をセグメント化する分析法です。 RFMのように「購買実績」のみを見るのではなく、「行動」と「動機」を兼ね合わせて優良顧客を探します。

例えば「利用頻度は高いが、モチベーションが一時的に高まっただけ」といったケースを拾い上げ、ロイヤリティを深掘りする施策を検討する、といったことができるようになります。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を共通の特徴や属性に基づいて分類する分析手法です。デモグラフィック属性（年齢、性別、職業など）、購買行動特性（購入金額、頻度など）、心理的特性（価値観、ライフスタイルなど）など多様な要素を考慮して分類を行います。

 セグメンテーション分析の結果は、商品開発、価格戦略、プロモーション施策など、様々なマーケティング活動に活用できます。 顧客分析の基礎となる手法でもあるため、大半の企業が取り入れる手段です。

LTV分析

LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）は、1人の顧客が生涯にわたって企業にもたらす利益を数値化する考え方です。「今後も定期的に購入してもらうことで得られる収益の総額」と捉えることが多いです。

LTVの算出方法には複数の計算式があり、代表的なものとしては以下の方法があります。

• 顧客単価 × 粗利率 × 購買頻度 × 取引期間 － 顧客の獲得・維持コスト
• 平均購入単価 × 平均購入回数
• （売上高 － 売上原価）÷ 購入者数

このように 具体的な数値で顧客価値を把握することで、継続購入を伸ばすためのアプローチや広告投資判断に役立ちます。

クラスター分析

クラスター分析は、統計的手法を用いて類似性のある顧客同士を「クラスター」にまとめる方法です。データに基づく自動分類なので、企業側が予想していなかった顧客グループを発見できる可能性があります。 顧客構造分析を深めたい時に有用です。

コホート分析

コホート分析は、ある時点や条件で区切られた集団（コホート）の行動推移を比較する分析です。

例えば、同じ時期に入会した顧客グループの継続率や購買傾向の変化を追跡することで、顧客の成長過程や離脱リスクを把握することができます。定期購入やサブスクリプション型ビジネスを扱う企業が離脱率をチェックする際に用いるケースが多いです。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、顧客が頻繁に動く特定のシーズンやイベントを意識してデータを分析し、季節性・トレンドを捉える方法です。ECや店舗ビジネスでセール時期の売上が偏る場合、どの顧客がどんな傾向で動いているかを把握し、特定の時期に合わせたキャンペーン施策を打つために活用します。

PB分析

PB分析は、プロパー（Proper：正規価格）とバーゲン（Bargain：割引価格）の頭文字を取った分析手法です。 特にアパレル業界で広く活用されています。

顧客を正規価格で購入するプロパーグループとバーゲン価格で購入するバーゲングループに分類したうえで、それぞれのグループの売上構成比を確認し、適切なマーケティング施策を検討します。

CRM分析を進める際のポイント

上記の分析手法を駆使する前に、いくつか押さえておきたいポイントがあります。CRM分析を進める際には、以下を意識しましょう。

分析の目的と課題を明確にする

何のためにCRM分析を実施するのかを明らかにしておかないと、ただ数字を眺めるだけになってしまいます。「新規顧客のリピート率向上か」「優良顧客の単価アップか」「離脱防止か」など目的が異なると用いる指標も変わります。

例えば顧客管理 トレンドを知りたい場合はセグメンテーション分析を中心に、優良顧客を掘り起こすならRFM分析やデシル分析をメインに置く、といった形で課題にとって最適な手法を検討しましょう。

複数の要素を掛け合わせた分析を行う

実務では単独の手法だけでは見えない部分が出てきます。例えばRFM分析とデシル分析を組み合わせる、セグメンテーション分析とクラスター分析を合わせるといったように、複数の視点を掛け合わせると精度が高まります。

分析項目を柔軟に増やし、購買金額・頻度・行動データ・顧客属性などを組み合わせると施策が的確になります。

分析ツール・システムの導入を検討する

社内のデータをExcelで集計するだけでは、実務で活かしづらいのが実情です。顧客数が数万～数十万に上る大規模企業はもちろん、数千規模でも表計算ソフトでの処理は容易ではありません。

そこでおすすめなのが顧客分析システムやCRMシステムの活用です。 分析に必要なデータを一元管理し、自動化されたレポートやダッシュボードで指標を把握できるため、分析結果をスピーディに施策に落とし込むことができます。

クラウド型のツールを活用すれば、営業担当やマーケ担当が同一画面でデータを共有することも可能。すでにツール導入が進んでいる企業は、分析機能の活用も検討しましょう。

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CRM分析の活用例

では実際にCRM分析を実務でどう展開していくか、いくつかのアクション例を挙げます。

優良顧客を対象にアップセル施策を実施

RFMやLTVで上位ランクに位置づけられる顧客を抽出し、アップセル（より高額な商品購入）を促すキャンペーンを試す方法です。具体的には、RFM分析で最新購入日（R）、購入頻度（F）、購入金額（M）のスコアが高い顧客を抽出し、さらにLTV分析でその顧客の将来価値を予測します。

例えば定期購入の上位プランを提示したり、購入頻度が高い顧客に新サービスの先行案内をしたりすると顧客満足度を保ちつつ売上を上げられます。

低頻度購入層に対する再購入施策を検討

デシル分析で下位層にいる顧客の購買履歴を洗い出し、何らかの共通点がないかを探ります。もし特定のブランドにしか興味がない層なら、その層が関心を持つ関連情報やクーポンを配布し、再購入を促してみる方法が考えられます。

デシル分析で購買金額下位層を特定し、コホート分析でその層の購買行動の変化を時系列で追跡するという方法も効果的です。

CTB分析を用いてブランド戦略を再構築

複数ブランドを持つ企業は「どのブランドをどう訴求すべきか」「カテゴリをまたいだクロスセルを狙えるか」をCTB分析で確認できます。具体的には、以下のような分析と施策展開が可能です。

• カテゴリー別の購買傾向を分析
• ブランドごとの顧客ロイヤリティを測定
• クロスセル可能性の高い商品組み合わせを特定

もし人気ブランドにのみ注文が集中しているなら、別ブランドへの誘導を検討する余地があるかもしれません。

セグメンテーションでメール内容を変化させる

セグメンテーション分析で属性を分け、属性ごとに配信するメールの内容を調整します。「高齢層には操作の手順をわかりやすく」などメッセージを最適化し、開封率やクリック率を高めます。

また CRM分析を行うことで顧客一人ひとりのニーズが見えやすくなり、メール施策の成果向上が期待できます。

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CRM分析で顧客理解を深め、事業成長につなげよう

顧客とつながる機会が増えている今、 CRM分析を積極的に取り入れて、売上やロイヤルティを最大化する動きが一層注目されています。RFM分析やデシル分析、CTB分析などを知り、適切なシステムやツールを活用できれば、定量データに基づく戦略をスピーディに実行しやすいです。

今後の顧客分析ではWebサイトでの行動ログを前提にして、「どこから流入したのか」「どのページを見てどんな資料をダウンロードしたのか」までを追跡するケースが増えるでしょう。これを効率化するためには、CMSを含むCRM分析システムを整備し、社内体制と運用ルールを固める必要があります。

もし自社サイトを活用しながらBtoBマーケティングや顧客育成を進めたいと考えているなら、 「LeadGrid」のような統合型クラウドCMSが強い味方になります。

CRM分析のためのデータをサイト上で収集し、すばやく施策に転換するサイクルが回せるため、顧客との関係を深めながら効率よく売上拡大を狙えます。

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