顧客データとは？データの収集方法・分析する手法・適切な管理方法について詳しく解説！ -

新規顧客の開拓や顧客満足度の向上に課題を感じたとき、顧客データの活用を検討する企業は少なくありません。しかし、初めて顧客データ分析に挑戦する方にとっては、「何をどのように始めれば良いのか」と迷うことも多いでしょう。

顧客データは、正しく収集・分析・管理すれば、顧客の行動やニーズを深く理解し、満足度を高めるための具体的な施策を生み出せる重要な情報源です。

そこでこの記事では、初めての方でも取り組みやすいように、顧客データの種類や収集方法、分析手法、さらに活用する際の注意点をわかりやすく解説します。まずは顧客データの基本を押さえ、次のマーケティング施策に役立ててみましょう。

顧客データとは？

顧客データとは、企業が顧客に関する情報を収集・管理するためのデータのことを指します。

このデータには、顧客の基本情報（名前、住所、電話番号、メールアドレスなど）をはじめ、購入履歴、利用状況、問い合わせ履歴、Webサイトの行動データ、アンケートの回答内容など、さまざまな情報が含まれます。

また、顧客データについて、以下2つに分けて解説します。

• 定量データ
• 定性データ

それでは、1つずつ解説します。

定量データ

定量データとは、数値や統計データとして測定・分析が可能な情報を指します。例えば、購買履歴、年齢、性別、収入、Webサイトのアクセス数、メール開封率などが該当します。

このデータは具体的な数字で示されるため、分析や比較が容易であり、トレンドや傾向を把握するのに役立ちます。また、顧客のセグメント化やRFM分析、売上予測など、データドリブンなマーケティング活動において重要な役割を果たします。

一方で、数値だけでは顧客の心理や背景を完全に理解することは難しく、定性データとの併用が効果的です。正確に収集・管理することで、データドリブンな意思決定を支援します。

定性データ

定性データとは、数値化が難しい顧客の感情や意見、行動パターンなどを含む情報を指します。具体的には、アンケートの自由回答、顧客レビュー、ソーシャルメディアでの発言、顧客サポートでの問い合わせ内容などが該当します。

このデータは、顧客がどのような感情や理由で特定の行動を取ったのかを深く理解するのに役立ちます。特に新商品開発やサービス改善において、顧客の潜在的なニーズや課題を明らかにすることができます。

ただし、収集や分析には時間やコストがかかることが多く、統一的な尺度を持つ定量データと併用することで、より効果的な分析と施策展開が可能です。

顧客データの収集方法

ここでは、顧客データの収集方法について解説します。

• 定量データの収集方法
• 定性データの収集方法

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：データの代表的な収集方法を解説！どのようなデータを収集・管理してどう活用すればいい？

定量データの収集方法

定量データは数値化された情報であり、効率的に収集するための方法が多く存在します。

例えば、Webサイトのアクセスログや購買履歴、メール配信ツールによる開封率やクリック率などが挙げられます。これらのデータは、Google AnalyticsやCRM（顧客管理システム）などのデジタルツールを活用することで自動的に収集が可能です。

また、顧客の年齢や性別、収入といった基本情報は、会員登録フォームやアンケートを通じて取得することができます。これらの方法はリアルタイムで正確なデータを収集できるため、顧客の行動傾向や購買パターンを数値として分析しやすく、効果的なマーケティング戦略の立案に役立ちます。

定性データの収集方法

定性データは、顧客の感情や意見、行動の背景を理解するための重要な情報です。

このデータはアンケートの自由回答欄、インタビュー、フォーカスグループの実施などで収集されます。また、ソーシャルメディア上での投稿内容や、顧客サポートでの問い合わせ内容、商品レビューも貴重な情報源となります。

これらの方法を活用することで、顧客の不満や期待、商品・サービスへの潜在的なニーズを把握することが可能です。

ただし、データの収集や分析には時間と労力を要するため、専用の分析ツールやAIの活用が推奨されます。定量データと組み合わせることで、より深い顧客理解が可能になります。

顧客データを分析する手法

ここでは、顧客データを分析する手法について解説します。

• セグメンテーション分析
• バスケット分析
• RFM分析
• デシル分析
• アクセス分析

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：マーケティング活動で重要な顧客理解を深める方法やフレームワークを解説！

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行動パターンに基づいてグループ分けする手法です。

例えば、年齢、性別、地域、購買頻度、購入金額などを基準に顧客を分類します。この手法は、マーケティング施策を効果的に実施するために用いられます。

具体例として、若年層向けのキャンペーンを展開する際、20代の顧客セグメントに絞ったプロモーションが可能になります。セグメンテーション分析により、ターゲティング精度が向上し、顧客ごとに最適化されたアプローチが実現します。

バスケット分析

バスケット分析は、顧客が一度に購入した商品やサービスの組み合わせを分析する手法です。主に「マーケットバスケット分析」として知られ、購入頻度が高い商品の関連性を見つけ出します。

例えば、スーパーで「パン」を購入する顧客が「牛乳」も購入する傾向を把握し、クロスセルを促進するための施策に役立ちます。この手法は、商品配置やおすすめ商品の提示、販促キャンペーンの設計に活用されます。

RFM分析

RFM分析は、顧客の購買行動を「Recency（最近の購買時期）」「Frequency（購買頻度）」「Monetary（累計購買金額）」の3つの指標で評価する手法です。

例えば、直近3か月に頻繁に高額購入している顧客を特定し、リピーター向けキャンペーンを展開する際に活用できます。この手法は、ロイヤル顧客の識別や顧客離脱の兆候を早期に発見するのに適しており、LTV（顧客生涯価値）の向上に貢献します。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購入金額順に並べ、上位10％、次の10％という形で10グループに分けて分析する手法です。これにより、どの顧客層が全体の売り上げに最も貢献しているかを把握できます。

例えば、売り上げの大部分を上位20％の顧客が占めている場合、その層への重点的な施策を設計することが可能です。デシル分析は、リソース配分の最適化やプロモーション効率の改善に役立ちます。

アクセス分析

アクセス分析は、Webサイトやアプリへの訪問データを解析する手法です。Google Analyticsなどのツールを用いて、訪問者数、滞在時間、離脱率、コンバージョン率などを把握します。

例えば、特定ページの離脱率が高い場合、そのページの改善ポイントを見つけることができます。この手法は、ユーザエクスペリエンスの向上やコンバージョン率の最適化を目指した施策に活用されます。オンライン事業の成功に欠かせない分析手法です。

顧客データの管理方法

ここでは、顧客データの管理方法について解説します。

• 個人情報保護を考慮した適切なデータ管理
• 一元管理で効率的なデータ活用を実現する方法
• CRM（顧客管理システム）
• SFA（営業支援システム）
• Excel、スプレッドシート

それでは、1つずつ解説します。

個人情報保護を考慮した適切なデータ管理

顧客データの管理において、個人情報保護は最優先課題です。個人情報保護法やGDPRなどの法規制に準拠し、データの取り扱いや保存、利用方法を明確に定める必要があります。

例えば、暗号化やアクセス権限の制限を施し、不正アクセスや情報漏洩を防止します。また、定期的なセキュリティ監査や社員教育を通じて、従業員の情報保護意識を向上させることが重要です。

適切なデータ管理は、顧客からの信頼を獲得し、持続的な関係構築の基盤を築く要素となります。

一元管理で効率的なデータ活用を実現する方法

一元管理は、複数のシステムや部門で分散している顧客データを統合し、単一のプラットフォームで管理する方法です。

これにより、データの重複や矛盾が解消され、リアルタイムで正確な情報を活用できます。例えば、マーケティング部門と営業部門が同じデータを共有することで、顧客対応の効率性が向上します。

さらに、分析や施策の一貫性を保つことができ、顧客体験の向上につながります。一元管理にはCRMやデータウェアハウスの活用が効果的です。

CRM（顧客管理システム）

CRM（Customer Relationship Management）は、顧客情報を一元的に管理し、顧客との関係を最適化するためのシステムです。

顧客の基本情報や購買履歴、問い合わせ内容などを記録し、マーケティング活動や営業活動に活用します。

例えば、過去の購買データを基にしたパーソナライズドオファーの配信や、適切なフォローアップによる満足度向上が可能です。CRMの導入は、LTV（顧客生涯価値）を向上させるための重要な手段です。

SFA（営業支援システム）

SFA（Sales Force Automation）は、営業活動を効率化するためのシステムです。商談状況や顧客の接触履歴、進捗状況を可視化し、営業プロセスの改善を支援します。

例えば、営業チーム内での情報共有が円滑になり、重要な商談や顧客対応の見落としを防ぐことができます。また、売上予測やパフォーマンスの分析が可能となり、営業戦略の精度を高めることができます。SFAは特に法人営業で効果を発揮します。

Excel、スプレッドシート

Excelやスプレッドシートは、手軽に顧客データを管理・共有するためのツールです。小規模な事業や予算が限られている場合でも導入しやすく、基本情報の登録や簡易的な分析に適しています。

例えば、顧客リストを作成し、フィルターやピボットテーブルを使った分析が可能です。しかし、データ量が増加すると管理が煩雑になりやすく、複雑なデータ連携や自動化には限界があります。大規模なデータ運用には、専用システムとの併用が推奨されます。

まとめ

顧客データは、マーケティング活動を効果的に進めるための重要な資源です。本記事では、顧客データを「定量データ」と「定性データ」に分けてその特徴を解説し、収集方法としてWebサイトのアクセスログやアンケート、インタビューの活用などを紹介しています。

また、セグメンテーション分析やRFM分析など具体的な分析手法を通じて、顧客理解を深める方法を紹介し、個人情報保護を考慮した適切な管理や、CRMなどのツール活用による効率的なデータ運用の重要性について触れています。

インキュデータ株式会社では、顧客データの収集・分析・活用をトータルで支援するサービスも提供しています。まずは本記事を参考に、顧客データを活用した次のアクションを始めてみませんか？