顧客データの収集とは？顧客データ統合と管理・分析手法・注意点を詳しく解説！ -

デジタル技術の進化により、企業はオンライン・オフラインを問わず多様な顧客データを収集できる時代になりました。

しかし、いざデータを活用しようとしても、「そもそも収集の段階で十分な情報が集まらない」「データが分散し一元管理が難しい」といった課題に直面する企業も多いのではないでしょうか。

さらに、3rdパーティCookieの規制強化により、1stパーティデータの重要性が増しています。この変化に対応するため、CDP（Customer Data Platform）を導入し、自社データの収集・統合・活用を強化する企業が増えています。

そこでこの記事では、顧客データの種類と収集方法、効果的な管理・分析手法、そして収集時の注意点について詳しく解説します。マーケティングの成果を最大化するために、適切なデータ収集の方法を押さえましょう。

顧客データの収集方法とは？

ここでは、顧客データの収集方法について解説します。

• 顧客データの収集とは
• 顧客データ収集の目的と重要性
• 収集するデータの種類と特徴
• アンケート調査によるデータ収集
• Webサイトを活用したデータ収集

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？

顧客データの収集とは

データ収集とは、企業が顧客に関する情報を収集し、分析・活用するプロセスを指します。顧客の基本情報（年齢・性別・居住地など）や購買履歴、Webサイトの閲覧行動、アンケート回答、ソーシャルメディアでの反応などが収集対象です。

企業は、適切なデータを収集することで、ターゲット顧客の特性を把握し、マーケティング戦略の最適化やサービス向上を図れます。

一方で、データ収集においては、適法性や顧客の同意が重要です。

特に個人情報を取り扱う場合は、プライバシーポリシーの策定や適切な管理体制の構築が不可欠です。

また、データには大きく分けて1stパーティデータ、2ndパーティデータ、3rdパーティデータの3種類があります。

特に1stパーティデータ（自社で直接取得するデータ）が重要視されていますが、従来活用されていた3rdパーティデータ（外部の企業から提供されるデータ）は、3rdパーティCookieの規制強化により取得が困難になっています。

そのため、企業はCDP（Customer Data Platform）を導入し、1stパーティデータを収集・統合し、効果的に活用することが求められています。

いずれにせよ、適切な方法でデータを収集し、有効活用することで、企業の競争力向上につながります。

顧客データ収集の目的と重要性

顧客データの収集は、マーケティング戦略の最適化や顧客体験の向上に不可欠です。

主な目的は、次の4つです。

①顧客の購買行動や嗜好を分析し、商品開発への活用や、最適な施策を展開する

②パーソナライズドマーケティングを実施し、エンゲージメントを高める

③リピーターの増加やLTV（顧客生涯価値）の向上を図る

④データドリブンな意思決定を行い、競争優位性を確保する

特に1stパーティデータは、正確性が高く、広告のパーソナライズやCRM施策に有効ですが、収集や管理の手間がかかる点が課題と言えます。

3rdパーティデータの利用が制限される中、自社でデータを収集し、CDPを活用して統合・分析を行うことが、今後のマーケティング施策の成功の鍵です。

収集するータの種類と特徴

収集する顧客データは、大きく分けて1stパーティデータ、2ndパーティデータ、3rdパーティデータの3種類があります。

1stパーティデータ：企業が直接収集するデータ（購入履歴、会員情報、Webサイト行動データ）。正確性が高く、マーケティング施策の精度を上げやすい。

2ndパーティデータ：他社と提携し共有するデータ（パートナー企業の顧客データ）。自社データだけでは補えない情報を得られるが、共有範囲に制限がある。

3rdパーティデータ：外部企業が収集し販売するデータ（広告配信に使用されるCookieデータや購買データ）。広範なターゲティングが可能であったが、3rdパーティCookieの規制により活用が難しくなっている。

これからは1stパーティデータの活用が必須となるため、適切な手法でデータを収集し、CDPを活用して統合・管理することが重要です。

アンケート調査によるデータ収集

アンケート調査は、顧客の意見やニーズを直接把握できる1stパーティデータの収集手法の1つです。

オンラインアンケート、郵送アンケート、対面調査など、さまざまな形式で実施されます。メリットとしては、特定の質問に対する明確な回答を得られること、顧客の価値観や購買意識を直接確認できることが挙げられます。

一方で、回答率の低さや、顧客の本音が必ずしも反映されない可能性がある点が課題です。

これを解決するために、インセンティブ（割引クーポンやポイント）を提供したり、質問をシンプルにする工夫が有効です。アンケートで得たデータをCDPに統合し、Web行動データや購買履歴と組み合わせて分析することで、より深い顧客インサイトを得ることができます。

Webサイトを活用したデータ収集

Webサイトは、顧客のオンライン行動データを収集する重要なタッチポイント（顧客との接点）です。

Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを用いることで、ページの閲覧履歴、滞在時間、離脱率、クリック履歴などのデータを収集できます。

また、ECサイトで購買履歴やカート放棄率の分析を行うことで、ユーザの購買意向を把握し、適切な施策を打つことが可能です。さらに、フォーム入力や会員登録を促すことで、顧客の基本情報を直接収集することもできます。

これらのデータを統合し、パーソナライズされたコンテンツの提供やリターゲティング広告の最適化に活用することで、マーケティングの効果を最大化できます。ただし、Cookieの使用や個人情報の管理には十分な配慮が必要です。

顧客データの収集後の統合と管理

ここでは、顧客データの収集後の統合と管理について解説します。

• データ管理の重要性と方法
• CRMとCDPによるデータ統合
• データを一元管理するためのツール

それでは、1つずつ解説します。

関連記事：CDPとCRMの違いは？機能や使い分け方を詳しく解説

データ管理の重要性と方法

顧客データの管理は、企業のマーケティング戦略や顧客対応の精度を向上させるために不可欠です。適切にデータを管理することで、顧客のニーズを的確に把握し、最適なタイミングで効果的な施策を実施できます。

データ管理の主な目的は、①データの正確性の維持、②リアルタイムでの活用、③セキュリティ対策の強化です。

データの管理方法としては、顧客情報を一元管理するデータベースの構築、定期的なデータクレンジング（重複・誤入力の修正）、アクセス権限の設定などがあります。

また、データの形式を統一し、部門間でスムーズに共有できる仕組みを整えることも重要です。

適切な管理体制を確立することで、データの価値を最大限に引き出し、マーケティング施策や業務効率の向上につなげられます。

CRMとCDPによるデータ統合

顧客データの統合には、主にCRM（Customer Relationship Management）とCDP（Customer Data Platform）の2つのシステムが活用できます。

CRMは、顧客とのやり取りを記録し、営業やマーケティング、カスタマーサポートなどの部門で活用されるツールです。CRMに蓄積されたデータを活用することで、個々の顧客に最適なアプローチを実施できます。

一方、CDPは、異なるデータソースから収集した顧客データを統合・分析し、統一された顧客プロファイルを作成するプラットフォームです。CDPは、オンライン・オフラインのデータを横断的に統合できるため、より詳細な顧客インサイトを得られます。

CRMとCDPを適切に組み合わせることで、パーソナライズされた施策やセグメント毎に最適化されたマーケティングを展開できます。

データを一元管理するためのツール

顧客データを一元管理するためのツールには、CRM、CDPのほか、DMP（Data Management Platform）やMA（Marketing Automation）ツールなどがあります。

CRMは、営業支援や顧客対応を効率化し、CDPは顧客の属性データや行動データを統合・分析する役割を持ちます。DMPは、広告配信の最適化に特化し、Webサイトの行動データや外部データと連携して、ターゲティング精度を向上させることが可能です。

また、MAツールを活用することで、顧客の行動データをもとに、メール配信やキャンペーン運用の自動化を行えます。これらのツールを適切に導入し、連携させることで、データの一元管理が実現し、より効果的なマーケティング活動が可能になります。

企業の規模や目的に応じて、最適なツールを選定することが重要です。

顧客データの収集後の分析手法

ここでは、顧客データの収集後の分析手法について解説します。

• RFM分析とは？
• デシル分析を使った顧客理解
• セグメンテーションとその効果

それでは、1つずつ解説します。

RFM分析とは？

RFM分析は、顧客を「最新購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で評価し、優良顧客を特定するための手法です。

最新購入日が近く・購入頻度が高く・購入金額が多いほど、企業にとって価値の高い顧客とみなされます。

この分析を活用することで、例えば「最近購入したが頻度は少ない顧客」にはリピート促進の施策を行い、「頻度が高く購入金額も多い顧客」にはVIP向けの特典を提供するといった、ターゲット別のマーケティング戦略が可能になります。

RFM分析を導入することで、効率的な顧客関係の構築や、LTV（顧客生涯価値）の向上を図ることが可能です。

デシル分析を使った顧客理解

デシル分析は、顧客を購入金額順に並べ、全体を10等分（デシル：十分位）に分けてグループごとの売上貢献度を分析する手法です。

この分析により、売り上げの大半が上位数％の顧客によって構成されていることが可視化でき、重点的にアプローチすべき顧客層を特定できます。

例えば、上位1～3デシルの顧客が売り上げの8割を占める場合、これらの顧客に対して特別なロイヤリティプログラムを提供することで、継続的な関係を構築できます。

一方、下位デシルの顧客に対して購入頻度を増やすための施策を講じることで、全体の売上向上を目指すことが可能です。

デシル分析は、限られたマーケティング予算を効果的に活用するための重要な手法です。

セグメンテーションとその効果

セグメンテーションとは、顧客を特定の基準でグループ分けし、それぞれに最適なマーケティング施策を実施する手法です。

一般的な分類基準として、①デモグラフィック（年齢・性別・職業など）、②サイコグラフィック（価値観・ライフスタイル）、③行動ベース（購買履歴・サイト閲覧履歴）などがあります。

例えば、ECサイトでは、購買頻度が高い顧客にはリピート購入を促すメールを送る一方、購入頻度が低い顧客には割引クーポンを配布するなどの施策を実施できます。

セグメンテーションを適切に行うことで、無駄な広告費を削減し、ターゲットに合ったメッセージを届けることが可能です。結果として、顧客エンゲージメントの向上やLTVの最大化につながります。

顧客データ収集における注意点

ここでは、顧客データ収集における注意点について解説します。

• 個人情報保護の重要性
• データ収集方法の効果と限界
• 顧客のニーズを理解するための工夫

それでは、1つずつ解説します。

個人情報保護の重要性

顧客データを収集・活用する際には、個人情報の適切な管理が不可欠です。

個人情報の漏洩や不正利用は、企業の信用を損なうだけでなく、法的なリスクにもつながりかねません。

特に、個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などの規制に準拠したデータ管理が求められます。

企業は、①顧客からの明確な同意を得る、②データの暗号化やアクセス制限を設ける、③一定期間後に不要なデータを削除するなどの対策を講じる必要があります。

また、社内でのデータ取り扱いルールを明確化し、従業員への教育を徹底することも重要です。

適切な個人情報保護対策を実施することで、顧客からの信頼を獲得し、長期的な関係構築につなげられます。

データ収集方法の効果と限界

顧客データの収集方法には、アンケート調査、Webサイトのアクセス解析、SNSの投稿データなど多岐にわたる手法がありますが、それぞれに効果と限界があります。

例えば、アンケートは顧客の意見を直接聞くことができるメリットがありますが、一方で、回答率が低くなる、回答者の主観に左右されるなどの限界があります。

また、Webサイトのアクセス解析は、顧客の行動パターンを把握するのに有効ですが、訪問者の背景や意図までは完全に理解できません。

そのため、異なる収集手法を組み合わせ、定量・定性の両面からデータを分析することが重要です。さらに、AIや機械学習を活用することで、大量のデータを効率的に処理し、より精度の高いインサイトを得ることも可能になります。

顧客のニーズを理解するための工夫

顧客データを活用して的確なマーケティング施策を行うためには、データの表面的な数値だけでなく、その背後にある顧客のニーズを深く理解することが重要です。

そのための工夫として、以下のような方法が考えられます。

①データをリアルタイムで分析し、タイムリーな施策を実施する

②顧客の行動履歴だけでなく、SNSの投稿やレビューなどの感情分析も行う

③定量データだけでなく、インタビューなどの定性データを活用する

さらに、パーソナライズドマーケティングを実施し、個々の顧客に最適なコンテンツやオファー（特典など）を提供することで、より高いエンゲージメントを実現できます。

データの収集・分析だけでなく、それをどのように活用するかが、成功の鍵です。

まとめ

顧客データの収集は、企業が顧客ニーズを的確に把握し、効果的なマーケティング戦略を実施するための重要なステップです。

適切なデータ収集を行い、CRMやCDPを活用して一元管理することで、顧客に合わせたパーソナライズ施策が可能になります。また、RFM分析やセグメンテーションを駆使することで、より精度の高いターゲティングが実現できます。データを正しく活用することで、顧客満足度向上や売上拡大につながるため、今すぐ実践してみましょう。インキュデータでは、マーケティングにおけるデータ活用支援も展開していますので、ご興味のある方はお問い合わせください。