顧客分析の極意:すぐに役立つフレームワーク

2025.01.24
ブログ顧客のニーズを的確に把握するには、データに基づいた分析が欠かせません。本コラムでは、「RFM分析」や「ペルソナ設定」、「NPS」など、顧客理解を深めるためのフレームワークを詳しく解説。各手法の具体例やメリットを通じて、顧客満足度向上や競争優位性の確立に役立つ情報をお届けします。マーケティングの基盤を強化したい方必見の内容です!
顧客分析フレームワークとは?基本から押さえる重要ポイント
顧客分析は、現代ビジネスにおいて欠かせない戦略の一つです。特にフレームワークを活用することで、顧客の購買行動やニーズを体系的に理解し、的確な施策を講じることができます。このセクションでは、顧客分析の基本と重要ポイントについて解説します。
顧客分析の基本と目的
顧客分析とは、顧客のデータを収集・分析して、行動や嗜好を把握し、ビジネス戦略に活かすプロセスを指します。具体的には、以下の目的があります。
- 顧客ニーズの理解: 顧客が求めている商品やサービスを把握。
- ターゲット層の明確化: 効果的なマーケティングや広告のために、適切なターゲットを設定。
- リテンション向上: 顧客満足度を向上させ、リピート購入を促進。
顧客分析は、顧客に関する理解を深め、売上やブランド価値の向上を目指すための基盤となります。
なぜ顧客分析が事業成長に必要なのか?
顧客分析は事業の成長に直結します。以下のような具体的な理由があります。
- データ駆動型の意思決定を実現: 定量的なデータを基にした意思決定は、より精度が高くなります。
- 無駄なコストの削減: ターゲットに合わせた施策を実施することで、広告や販促費用の無駄を削減できます。
- 競争優位性の確保: 競合他社との差別化が図れ、持続的な優位性を保てます。
データを活用することにより、顧客のインサイトを理解し、事業を効率的に成長させることが可能です。
顧客分析を行うための主な手法と流れ
顧客分析を行うには、適切な手法を理解し、計画的にプロセスを進める必要があります。このセクションでは、分析の具体的な手法と流れについて解説します。
データ収集から分析までのプロセス
顧客分析の流れは以下のステップに分かれます。
- 目的の設定: 分析の目的を明確にする。たとえば「顧客満足度向上」や「新規顧客獲得」など。
- データ収集: 顧客の購入履歴や行動データ、アンケート結果などを収集。
- データ整理と統合: 重複データや誤りを取り除き、分析に適した形式に統合。
- 分析実施: 適切な分析手法やツールを使用して、データを解析。
- インサイトの抽出: 分析結果から、具体的な行動に繋がるインサイトを見つけ出す。
このプロセスを適切に実行することで、顧客に関する有益な情報を得られます。
顧客データ分析に必要な準備項目
顧客分析を成功させるには、事前準備が重要です。以下のポイントを押さえておきましょう。
- 明確な目的設定: 分析のゴールを明確にし、それに合わせたデータを収集。
- データのクレンジング: 不完全なデータや重複データを削除し、正確な分析が可能な状態に。
- ツールの選定: 分析の規模や目的に合ったツールを選ぶ。たとえば、簡易的な分析にはExcel、詳細な分析にはCRMツールなどが適しています。
適切な準備を行うことで、顧客分析が効率的かつ効果的になります。
フレームワークを活用した顧客分析のアプローチ
フレームワークを活用することで、顧客分析がより体系的で効果的になります。このセクションでは、代表的なフレームワークをいくつか紹介します。
RFM分析 (Recency, Frequency, Monetary)
RFM分析とは、顧客の購買データを基に、顧客を以下の3つの要素で分類・評価するマーケティング分析手法です。
RFMの3つの指標
- Recency(最近性)
- 最後に購入した日からどれくらい時間が経っているか。
- 最近購入した顧客はエンゲージメントが高く、リピートの可能性が高いとされる。
- Frequency(頻度)
- 一定期間内に購入した回数。
- 購買頻度が高い顧客はブランドやサービスへのロイヤルティが高いと推測できる。
- Monetary(金額)
- 一定期間内にどれだけの金額を支払ったか。
- 購買金額が高い顧客は優良顧客として扱われる。
RFM分析の目的
- 顧客セグメントの明確化:
- 顧客を「優良顧客」「新規顧客」「休眠顧客」などに分類し、適切なマーケティング戦略を立てる。
- 効率的なリソース配分:
- 高価値の顧客を特定し、マーケティングリソースを優先的に投入する。
- 顧客の維持・成長:
- リピート率の向上や、休眠顧客の再活性化につなげる。
RFMスコアの計算例
- 各指標(Recency、Frequency、Monetary)を数値化し、ランク付け(例: 1~5)する。
- 例: Recencyが最近なら「5」、最も古ければ「1」。
- 各ランクを掛け合わせたり、合算してスコアを算出。
- 顧客をスコアでグループ分けし、セグメントごとに施策を設計。
RFM分析の実践例
- 優良顧客の特定:
- R: 高スコア(最近購入)
- F: 高スコア(頻繁に購入)
- M: 高スコア(購入金額が大きい)
- 休眠顧客の再アプローチ:
- R: 低スコア(最近購入がない)
- F: 高スコア(以前は頻繁に購入)
- M: 高スコア(過去に高額購入)
- リピート促進施策:
- 定期的な購入がある顧客に特別な割引や限定オファーを提供。
RFM分析は比較的簡単に始められ、効果的に顧客理解を深めるため、CRM(顧客関係管理)やデータドリブンなマーケティングに広く活用されています。
ペルソナ設定

ペルソナ設定とは、マーケティングや商品開発、サービス設計の際に、ターゲットとなる顧客像を具体的にイメージし、設定することを指します。ペルソナ(persona)は、ラテン語で「仮面」や「役割」を意味し、実際のターゲット層を代表する架空の人物を作り上げることで、ターゲットのニーズや行動、価値観を明確化しやすくなります。
ペルソナ設定の目的
- 顧客のニーズや課題を深く理解する。
- ターゲットに最適な商品やサービスを開発する。
- マーケティングやコミュニケーションの戦略を明確化する。
- チーム間で顧客像を共有し、一貫性のある施策を実行する。
ペルソナ設定の要素
以下のような情報を具体的に設定します:
- 基本情報
- 名前(架空の名前を設定)
- 性別
- 年齢
- 職業・役職
- 年収や収入源
- 居住地
- ライフスタイル
- 1日の行動パターン
- 趣味や関心
- 家族構成
- 価値観・考え方
- 人生や仕事における目標
- 重要視する価値観(例:価格、品質、デザインなど)
- 行動の動機
- 課題・痛み
- 日常や仕事での悩みや課題
- 解決したい問題
- 情報収集や購入行動
- 商品やサービスを知る経路
- 情報収集に使う媒体(SNS、Webサイト、口コミなど)
- 購入を決める際に重視する要素
ペルソナ設定のメリット
- 顧客目線で考える手助け: ペルソナを基にすることで、顧客の視点に立った商品設計やコミュニケーションが可能になる。
- 施策の方向性を明確化: ペルソナを共有することで、チーム間で一貫性のある戦略を立てやすくなる。
- 効率的なマーケティング: 無駄を省き、ターゲットに最適なメッセージやチャネルにリソースを集中できる。
ペルソナ設定の注意点
- データに基づく設計: ペルソナ設定は、アンケートやインタビューなどのデータに基づいて行うべきです。推測だけで作ると実態と乖離する可能性があります。
- 複数のペルソナを設定しすぎない: ペルソナが多すぎると焦点がぼやけるため、主なペルソナを1〜3人程度に絞ることが効果的です。
- 定期的な見直し: 市場や顧客の変化に合わせてペルソナを更新する必要があります。
ペルソナ設定は、顧客の理解を深め、事業を成功させるための重要なステップです。明確に設定したペルソナは、マーケティング戦略の指針となり、顧客満足度向上や売上アップに貢献します。
ファイブフォース分析
ファイブフォースの5つの要因
- 新規参入者の脅威(Threat of New Entrants)
- 業界に新規プレイヤーが参入することで競争が激化し、既存企業の利益が圧迫されるリスク。
- 影響要因:
- 参入障壁の高さ(資本、技術、ブランド力、規制)
- 規模の経済
- 流通チャネルの確保の難易度
- 代替品の脅威(Threat of Substitutes)
- 顧客が同じニーズを満たす代替品やサービスを選ぶ可能性。
- 影響要因:
- 代替品の性能や価格
- 顧客の代替品への切り替えコスト
- 代替品の市場普及率
- 買い手の交渉力(Bargaining Power of Buyers)
- 顧客が価格引き下げや品質向上を要求する力。
- 影響要因:
- 買い手が業界全体に占める割合
- 競合他社間の価格競争
- 買い手の価格に対する敏感さ
- 供給者の交渉力(Bargaining Power of Suppliers)
- 原材料やサービスを供給する業者が価格や条件を決める力。
- 影響要因:
- 供給者の集中度(供給者が少ない場合、交渉力が強い)
- 代替供給者の有無
- 供給者が提供する商品やサービスの独自性
- 業界内の競争(Rivalry Among Existing Competitors)
- 業界内の既存企業間での競争の激しさ。
- 影響要因:
- 業界の成長率
- 製品やサービスの差別化の難易度
- 固定コストの高さ
- 撤退障壁
STP分析
1. セグメンテーション(Segmentation)
市場を顧客の特性に基づいて細分化するプロセス。
セグメンテーションの基準
- 地理的要因(Geographic): 地域、気候、人口密度、都市規模など。
- 人口統計的要因(Demographic): 年齢、性別、職業、所得、学歴、家族構成など。
- 心理的要因(Psychographic): ライフスタイル、価値観、趣味、パーソナリティなど。
- 行動的要因(Behavioral): 購入頻度、ブランドロイヤルティ、使用目的、購入タイミングなど。
ポイント
- セグメントを細かくしすぎると効率が下がるため、バランスが重要。
- 各セグメントが明確かつ測定可能であること。
2. ターゲティング(Targeting)
セグメント化した市場の中から、自社が最も価値を提供できるターゲット市場を選定するプロセス。
ターゲティングの基準
- 市場規模: 十分な顧客数が見込めるか。
- 成長性: 市場が成長しているか。
- 収益性: 利益を確保できるか。
- 競争状況: 他社との競争が激しすぎないか。
- 自社の強みとの適合性: 自社がその市場で競争優位を持てるか。
ターゲティングの種類
- 無差別型マーケティング: 全市場をターゲットとし、共通の製品やサービスを提供。
- 差別型マーケティング: 複数のセグメントに向けて、異なる製品やサービスを提供。
- 集中型マーケティング: 特定のセグメントに特化してマーケティング活動を行う。
3. ポジショニング(Positioning)
ターゲット市場で自社の価値を他社と差別化し、顧客の心に自社の独自性を印象づけるプロセス。
ポジショニングの要素
- 差別化要因: 他社と異なる独自の特徴や価値(価格、品質、サービス、デザインなど)。
- 顧客視点: ターゲット顧客が求める価値やニーズに応える内容。
- 競合との差異: 競合が提供できない、または競合より優れている価値。
ポジショニング戦略
- 製品ベースのポジショニング: 製品そのものの特性や機能、性能を強調。
- 顧客ベースのポジショニング: 顧客に特化したニーズや利用シーンを強調。
- 競合ベースのポジショニング: 競合製品と比較し、自社の優位性を強調。
ポジショニングマップ
競合との相対的な位置づけを視覚化するツール。
- 例:横軸に価格、縦軸に品質を設定してプロット。
STP分析の例
商品: ヘルシースナックバー
- セグメンテーション
- 地理的: 都市部のオフィス街
- 人口統計的: 20〜40代の健康志向の男女
- 心理的: 健康に気を使うライフスタイル
- 行動的: 間食をする頻度が高い人
- ターゲティング
- 健康志向の働く女性(20〜30代)に特化。
- ポジショニング
- 「忙しい日常でも、手軽に栄養補給できる高品質スナック」として差別化。
カスタマージャーニーマップ

カスタマージャーニーマップは、顧客が製品やサービスに触れる一連のプロセスを可視化することで、顧客の視点から自社の製品やサービスを見直し、改善点を見つけるためのツールです。
カスタマージャーニーマップの構成要素
- ペルソナ: ターゲット顧客像を明確に設定。性別、年齢、職業、行動パターン、ニーズなどを記載。
- ステージ(フェーズ): 顧客が商品やサービスと関わる各段階を時系列で整理。
- 認知(Awareness)
- 検討(Consideration)
- 購入(Purchase)
- 利用(Usage)
- 継続/離脱(Retention/Churn)
- タッチポイント: 顧客がサービスやブランドに接触するポイント。
- Webサイト、SNS、店舗、広告、メール、サポート窓口など。
- 行動: 各ステージで顧客が取る行動。
- 例: 「検索エンジンで商品を調べる」「レビューを読む」「店舗で試着する」。
- 感情: 顧客が各ステージで感じる感情や印象(ポジティブ・ネガティブの両方)。
- ペインポイント: 顧客が体験中に直面する課題や不満点。
- 例: 「問い合わせへの回答が遅い」「商品が使いづらい」。
- 機会(オポチュニティ): 顧客体験を改善したり、ビジネスチャンスを生かせるポイント。
顧客満足度(CS)調査
顧客満足度(CS)調査は、顧客が製品やサービスに対してどの程度満足しているかを定量的に測定する調査です。CS調査の結果を分析することで、顧客の不満点や改善点を把握し、サービス品質の向上に繋げることができます。
競合分析
競合分析とは、自社が属する市場における競合他社を調査・分析し、競争環境を理解するプロセスです。競合他社の強み・弱み、戦略、製品・サービスの特徴を把握することで、自社の競争優位性を強化し、適切な戦略を策定するために活用されます。
競合分析の手法
以下の手法を組み合わせることで、多角的に競合を分析します。
1. 競合の特定
- 直接的競合: 自社と同じ顧客層を対象に、同様の製品やサービスを提供する企業。
- 間接的競合: 同じ顧客ニーズを別の方法で満たす企業。
2. 情報収集
競合に関する情報を収集する。
- オンライン情報: ウェブサイト、SNS、プレスリリース、口コミ、ニュース記事。
- オフライン情報: 展示会やイベントでの競合調査。
- 顧客からの情報: 顧客アンケートやレビューから競合の評価を把握。
3. 競合の分析項目
競合を深く理解するための主な項目は以下の通り:
- 製品・サービス
- 特徴、品質、価格、ラインナップ。
- 顧客満足度や評判。
- マーケティング戦略
- ターゲット層、広告手法、プロモーション活動。
- 使用チャネル(SNS、ウェブ広告、オフライン広告)。
- ブランド力
- ブランドの認知度、評判、顧客ロイヤルティ。
- 業績
- 売上高、利益率、市場シェア。
- カスタマーサポート
- サポートの品質、アフターサービス、対応スピード。
- SWOT分析
- 強み(Strengths)、弱み(Weaknesses)、機会(Opportunities)、脅威(Threats)を整理。
ABC分析
ABC分析とは、在庫管理や売上管理、業務の優先順位付けなどにおいて、対象を重要度や影響度に基づいてグループ分けする手法です。主に80:20の法則(パレートの法則)に基づいており、売上やコストの大部分を占める少数の重要項目(Aグループ)にリソースを集中させ、効率的な管理を目指します。
ABC分析の分類
ABC分析では、対象を売上や利益などの影響度に応じて、以下の3つのグループに分けます。
- Aグループ(最重要):
- 売上や利益の**約70〜80%**を占める上位の項目。
- 全体の中で占める割合は少なく、例: 10〜20%程度。
- 管理方法:
- 厳格な在庫管理。
- 高頻度の売上分析。
- 高いリソース投入。
- Bグループ(中程度の重要性):
- 売上や利益の**約15〜25%**を占める中間の項目。
- 全体の中で占める割合は約20〜30%。
- 管理方法:
- 定期的な分析と管理。
- 適度なリソース配分。
- Cグループ(重要度が低い):
- 売上や利益の**約5〜10%**を占める残りの項目。
- 全体の中で占める割合は約50〜70%。
- 管理方法:
- 管理コストを抑える。
- 大量の在庫を持たない。
- 必要に応じて削減や見直しを検討。
ロイヤリティプログラム分析
ロイヤリティプログラム分析とは、顧客のロイヤリティ(忠誠心)を高めるために導入されたプログラム(例:ポイントプログラム、会員制プログラム、特典制度など)の効果を評価し、顧客との関係性やプログラムのROI(投資対効果)を最適化するための分析です。
ロイヤリティプログラム分析で見るべき指標
- プログラム参加率:
- 対象顧客全体のうち、ロイヤリティプログラムに参加している割合。
- 例: プログラム登録者数 ÷ 全顧客数 × 100%
- アクティブ率:
- プログラム登録者のうち、特定期間内にプログラムを利用した割合。
- 例: アクティブユーザー数 ÷ 登録者数 × 100%
- 購入頻度:
- プログラム参加者が一定期間内に購入する平均回数。
- 平均購入額(ARPU):
- プログラム参加者の1回あたりの平均購入金額。
- 顧客生涯価値(CLV):
- プログラム参加顧客が生涯でどれだけの収益をもたらすか。
- CLV = 平均購入額 × 購入頻度 × 継続期間
- 退会率:
- プログラム登録後、一定期間内に退会または非アクティブになった顧客の割合。
- 例: 退会者数 ÷ 登録者数 × 100%
- 特典利用率:
- プログラムで提供される特典の利用割合。
- 例: 利用された特典数 ÷ 発行した特典数 × 100%
- プログラムのROI:
- プログラムによる収益増加額 ÷ プログラム運営コスト。
ロイヤリティプログラム分析の方法
1. 顧客セグメンテーション
- プログラム参加者を属性(年齢、性別、地域)や購買行動(購入頻度、金額)で分類。
- 例:
- 高頻度・高額購入者(VIP顧客)
- 中程度の頻度と購入額の顧客
- プログラム参加後に非アクティブ化した顧客
2. 購買行動分析
- プログラム参加前後の顧客行動を比較し、以下を分析:
- 購入頻度の変化
- 平均購入額の増減
- 継続購入率
3. RFM分析
- 顧客を以下の3つの指標で評価:
- Recency(直近の購入日時)
- Frequency(購入頻度)
- Monetary(累計購入金額)
- 上位顧客層を特定し、プログラムの効果を測定。
4. アクティビティトラッキング
- 特典利用率やクーポンの引換率、顧客のログイン頻度を分析。
5. アンケート調査
- 顧客から直接フィードバックを収集し、プログラムの満足度や改善点を把握。
ネットプロモータースコア(NPS)
ネットプロモータースコア(NPS)は、顧客のロイヤリティを測るための指標で、企業やブランド、製品、サービスが顧客にどれだけ推奨される可能性があるかを評価します。NPSは、2003年にフレッド・ライクヘルドによって提唱され、シンプルな方法で顧客満足度とロイヤリティの両方を測定できることから、幅広い業界で使用されています。
NPSの特徴
- 推奨意向の測定:
- 顧客に「あなたはこの企業/製品/サービスを友人や同僚にどの程度推奨したいですか?」と質問します。
- 数値化:
- 回答は0〜10のスケールで行い、以下の3つのカテゴリに分類します。
- プロモーター(Promoters): 9〜10点
- 積極的に推奨し、ブランドの擁護者になる顧客。
- パッシブ(Passives): 7〜8点
- 中立的な顧客。満足しているが、競合他社に乗り換える可能性がある。
- デトラクター(Detractors): 0〜6点
- 不満を持ち、ブランドの評判を損なう可能性がある顧客。
- プロモーター(Promoters): 9〜10点
- 回答は0〜10のスケールで行い、以下の3つのカテゴリに分類します。
- NPSの計算式:
- NPS = プロモーターの割合(%) − デトラクターの割合(%)
- NPSのスコアは−100から+100の範囲で表されます。
顧客セグメント分けでターゲットを明確化する方法
ターゲットを正確に設定することは、顧客分析の成功に欠かせません。セグメント分けを通じて、顧客のニーズを深く理解する方法について説明します。
顧客セグメントの分け方と分類基準
顧客セグメント分けとは、顧客を特定の属性や行動パターンに基づいて分類する手法です。以下の基準がよく用いられます。
- 人口統計情報: 年齢、性別、収入、職業など。
- 地理情報: 居住地や勤務先の地域。
- 行動情報: 購買頻度、購買金額、ウェブサイトでの行動パターン。
- 心理情報: ライフスタイルや価値観。
これらの基準を組み合わせることで、より具体的なターゲット層を設定できます。
セグメントごとのマーケティング戦略の最適化
セグメント化した顧客層ごとに異なる戦略を採用することで、効果的なマーケティングが可能になります。
- 高頻度購入者向け: ロイヤリティプログラムや特典を提供。
- 新規顧客向け: 初回購入割引や無料体験を促進。
- 休眠顧客向け: 再エンゲージメントキャンペーンを実施。
セグメントごとに最適化されたアプローチを実施することで、顧客満足度と売上を同時に向上させることができます。
まとめ
顧客分析のフレームワークは、単なるデータ解析にとどまらず、顧客一人ひとりの行動やニーズを理解し、より良い体験を提供するための強力なツールです。これらを効果的に活用することで、顧客ロイヤリティの向上や売上拡大、さらには競争優位性の確立へとつなげることができます。顧客との関係を深め、長期的な成功を目指すために、ぜひこれらの手法を取り入れてみてください。