顧客データを活用するには？収集・分析の方法から事例まで詳しく紹介

顧客データは、顧客の属性情報や購買履歴、Webサイトにおける行動データなどの総称です。顧客データを分析し、戦略的に活用することで、パーソナライズされた顧客体験の提供や営業・マーケティング活動の最適化につながります。データ分析を通じて顧客の課題やニーズを深く理解することは、中長期的な企業の成長にとっても欠かせない取り組みです。

データクレンジング入門ガイド

〜顧客データを正し、活かすための基本・手法・ツール活用〜 データクレンジング入門ガイド

• データクレンジング概要
• データクレンジングの手法
• データクレンジング実行時のポイント
• HubSpotのAIアシスタント

今すぐ無料ダウンロードする 詳しく見る 今すぐ無料ダウンロードする

今すぐダウンロードする

全てのフィールドが必須です。

ダウンロードの準備ができました

下記のボタンよりダウンロードいただけます。

今すぐダウンロードする

本記事では、顧客データを活用する方法やメリット、事例、主な課題と対策まで実践的な知識を詳しく解説します。

まずは、「顧客データの活用」の定義や必要性、活用できるデータの具体例といった基礎知識をわかりやすく解説します。
 

「顧客データの活用」とは

顧客データの活用とは、顧客に関するさまざまな情報を収集・分析し、ビジネスの成果に結びつける取り組みのことです。例えば、次のような活用方法があります。

顧客データを分析することで、顧客一人ひとりの購買行動や課題、ニーズを深く理解することが可能となり、顧客体験の向上につながります。また、顧客データをもとにした営業活動や商品開発、マーケティング施策の展開によって満足度が向上し、企業と顧客の間に信頼関係を築くことができる点も大きなメリットです。
 

顧客データの活用が求められる背景

顧客データの活用が求められる背景には、インターネットやスマートフォンの普及によって消費者が収集できる情報量が急激に増加し、ニーズが多様化・複雑化したことがあげられます。

現代の消費者は、一人ひとり異なる価値観や行動パターンを持っており、マスマーケティングの適用が難しくなったといえるでしょう。近年は、顧客ごとにパーソナライズされた「One to Oneマーケティング」と呼ばれる考え方が広がっており、顧客データの活用は、そのための基盤となります。

企業が持つ顧客データをいかに活用し、満足度の向上や信頼関係の構築につなげるかが、顧客を中心としたビジネス戦略の鍵となります。
 

顧客データの定義・種類・特徴

顧客データは「定量データ」と「定性データ」の2種類に分けることができます。

定量データは、マーケティングのセグメンテーションやペルソナの設定などに役立ちますが、それだけで顧客のニーズを真に理解することは難しいでしょう。定性データの分析もあわせて行うことで、顧客が購買に至るまでの感情や心理状況の変化といった情報の深掘りが可能になります。
 

活用できる顧客データの具体例

活用できる顧客データの具体例を一覧にまとめました。

企業が取得できる顧客データは多岐にわたり、それぞれ異なる活用方法があります。これらの顧客データを組み合わせて分析することで、顧客の行動パターンや嗜好をより深く理解できるようになります。
 

ここでは、顧客データの活用によって得られるメリットを、企業側と顧客側の視点に分けて見ていきましょう。
 

企業側のメリット

企業側には、次のようなメリットがあります。

• 売上拡大
• 営業・マーケティング施策の最適化
• LTV（生涯顧客価値）の向上
• 業務プロセスの効率化
• DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進

データの活用によって顧客の潜在的なニーズを把握しやすくなり、クロスセル・アップセルといった売上アップの機会が拡大します。顧客のニーズに合った営業・マーケティング施策の展開にも役立ち、LTV（生涯顧客価値）が向上することで中長期的な収益の安定化も実現可能です。

さらに、顧客データをもとにした業務プロセスの効率化や自動化によって、コスト削減やDX（デジタルトランスフォーメーション）につながるというメリットもあります。
 

顧客側のメリット

顧客側には、次のようなメリットがあります。

• パーソナライズされた顧客体験
• スピーディーな課題解決
• 不要な情報の排除
• ユーザビリティの向上

顧客データを活用することによる顧客側の最大のメリットは、パーソナライズされた顧客体験を得られることです。個別のニーズや状況に合ったサポート・提案を継続的に受けることによって、購買までのプロセスがスムーズに進みます。動画配信サービスやECサイトの「おすすめ」の表示も、顧客データの活用によるものです。

また、企業側が顧客データをもとに問い合わせ対応を行うことで、スピーディーな課題解決にもつながるでしょう。企業側が不要な情報の提供を避けることで、顧客の時間を節約することも可能です。さらに、顧客データはWebサイトやアプリのユーザビリティの向上にも活用できます。
 

顧客データを活用するには、適切な手順があります。基本的なステップを紹介しますので参考にしてください。

1. 目的の明確化
2. 必要なデータの整理
3. データ分析
4. 施策の立案と実行
5. 効果測定と継続的な改善
    

1. 目的の明確化

顧客データは活用の範囲が広いため、目的を明確化したうえで施策を考えることが重要です。目的の明確化は、次のステップで必要なデータを絞り込む際のベースにもなります。

目的とあわせて具体的な数値目標（KPI）も設定しましょう。「売上を前年同期比で10％向上させる」「解約率を5％下げる」などが一例です。「顧客満足度」のような数値化が難しい項目は、顧客レビューの項目を5段階評価にするなど、計測可能なデータを収集するための工夫が必要です。
 

2. 必要なデータの整理

前のステップで設定した目的に合わせて必要なデータを整理します。顧客データベースから顧客の属性データや購買履歴データ、行動データなどを抽出しましょう。営業やマーケティング、カスタマーサポートといった部門・担当者が個別に持っているデータも洗い出します。

収集したデータは、重複データの削除や欠損値の補完、表記揺れの統一などの「クレンジング」を実施し、分析可能な状態にします。

HubSpotのOperations Hubは、顧客データの重複や入力ミスを自動検出・修正できるツールです。ノーコードでデータ収集のルールを設定することで、日々のメンテナンス工数の削減にもつながります。HubSpotの無料CRM（顧客関係管理）ツールとあわせてご利用ください。

HubSpotのデータ品質管理ツール詳細はこちら→
 

3. データ分析

収集したデータは、次のような手法を使って分析します。

• セグメンテーション分析
• RFM分析
• デシル分析
• 行動トレンド分析

セグメンテーション分析は、顧客を年齢や居住地、行動パターンなどで分類する手法です。マーケティングでは基本となる分析手法で、広告のセグメンテーションにも活用できます。

RFM分析とは、最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）を分析する手法です。顧客を常連・新規・一時・離反に分析し、各顧客のグループに対して最適なマーケティング施策を立案することで、顧客満足度の向上や売上の増加が期待できるでしょう。

その他、顧客を売上への貢献度が高い順に10のグループに分類する「デジル分析」や、顧客の購買行動を購入時期や購入した商品・サービスなどのトレンド（傾向）で分析する「トレンド分析」など、さまざまな手法があるため、目的に合わせて選択しましょう。
 

4. 施策の立案と実行

顧客データの分析結果は、具体的な施策を立案する重要な材料となります。分析で得られた顧客の行動パターンや嗜好を踏まえて、マーケティング戦略やサービス改善の方向性を決定しましょう。

例えば、幅広く認知を拡大したい場合はSNSを活用したプロモーション、商品やサービスを購入した顧客に対しては、リピート利用を促すための限定クーポンの配布などが有効です。データにもとづいた施策の立案は、顧客のニーズに合ったオファーやサポートにつながります。
 

5. 効果測定と継続的な改善

施策を実施したら効果を数値で測定し、KPIの達成度を客観的に評価します。うまくいった点、いかなかった点を分析し、要因を洗い出して次の施策につなげるPDCAサイクルを実践しましょう。計画・実行・評価・改善を繰り返すことで、徐々に施策が最適化されていきます。
 

顧客データを効果的に活用するためには、次のようなポイントを押さえておくことが大切です。

• 部門横断でのデータ共有・連携を行う
• データの鮮度・品質を維持する
• CRMツールを活用する

質の高いデータを継続的に収集・分析し、すぐに活用できる状態を維持することが最も重要なポイントになります。
 

部門横断でのデータ共有・連携を行う

データ活用の効果を最大限に引き出すには、部門横断でのデータ共有・連携を行うことが重要です。営業部門・マーケティング部門・カスタマーサポート部門など、各部門が持つ顧客情報を統合することで、組織全体で一貫したアプローチやサービス提供が可能となります。
 

データの鮮度・品質を維持する

顧客データベースには常に新しい情報が追加されていくため、データの鮮度や品質を維持するための仕組みが必要です。入力されたデータが自動でクレンジングされるシステムを活用すると、作業効率が大幅に向上します。
 

CRMツールを活用する

CRM（顧客関係管理）ツールは、部門を越えて顧客情報を一元管理するために活用します。リアルタイムの顧客データに関係者がいつでもアクセスできるようにすることで、顧客体験の向上や業務効率化が可能です。

HubSpotのCRMにはずっと無料で使用できるプランがありますので、ぜひお試しください。

Operations Hubを活用すると、CRMの顧客情報を自動でクレンジングできます。

HubSpotのデータ品質管理ツール詳細はこちら→
 

ここでは、顧客データの活用事例3選を紹介します。
 

マーケティング施策への活用事例｜サンスター株式会社

オーラルケア・ヘルスケア用品を中心に事業を展開するサンスター株式会社では、顧客データがコミュニティサイトやアプリなど部門ごとに分散していることが課題になっていました。

解決策として、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）を導入し、顧客データを一か所に集めて管理・分析し、全社横断でデータを活用できる体制を整備。ユーザーの行動履歴や属性情報をもとに詳細な分析を実施し、顧客理解を深めることに注力したといいます。その結果、顧客の行動を時系列で把握できるようになり、顧客体験の向上につながる施策の立案が実現しました。

また、データから得られたインサイトは新サービス開発にも活かされ、継続的な事業成長を支えています。

参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000076738.html
 

カスタマーサポートへの活用事例｜九州旅客鉄道株式会社

九州旅客鉄道株式会社は、グループ全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略として顧客の分析基盤を刷新し、カスタマーサポートの質を大幅に向上させています。

具体的には、ポイントサービス「JRキューポ」を中心に、グループ内外のデータ連携を強化しました。BI（ビジネスインテリジェンス）ツールと施策実行ツールを連携させることで、顧客の行動履歴や属性にもとづく詳細なセグメント分析を実現しています。

施策の結果、顧客データを活用したきめ細かなサポート体制により、顧客満足度の向上、継続的なサービス改善を実現しています。

すでに持っている顧客情報を資産としてうまく活用した事例です。

参考：https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/02_jr-kyusyu_rebuild_data_infrastructure_pjt/
 

商品・サービス開発への活用事例｜株式会社すかいらーくホールディングス

外食チェーンを展開する株式会社すかいらーくホールディングスは、ユーザーインサイトを深掘りする方法を探していました。

定性調査にかける時間を短縮するため、コミュニティプラットフォーム「coorum」を導入し、ファンコミュニティの運用から得た顧客の声を即座に新メニューやサービス開発へと反映できる仕組みを構築しました。

収集されたデータからは、「出汁の種類をもっと増やしてほしい」「家族連れ向けのサービスを充実させてほしい」などの要望が明確になりました。顧客の声をもとに開発されたメニューは満足度が高く、再来店率の向上にもつながっています。

参考：https://coorum.jp/case/restaurant/syabuyo/
 

企業が顧客データを活用するうえでよくある課題は、次の通りです。

• コストやリソース不足
• 見えづらい費用対効果
• データ活用のノウハウ不足

解決策もあわせて解説しますので、ぜひ参考にしてください。
 

コストやリソース不足

社内に分散する顧客データの収集や整理には、コストやリソースがかかります。また、データを整理しても、データ管理の仕組みが構築されていないと元の状態に戻ってしまうことも考えられます。

まずは、無料ツールなどを活用しながらスモールスタートで顧客データの収集を始めましょう。収集するデータと活用の範囲を絞り込み、うまくいった施策を横展開する形で徐々に範囲を広げていくと、コストやリソースが不足している状況でもプロジェクトの中断を避けることが可能です。
 

見えづらい費用対効果

顧客データの情報・収集には手間とコストがかかりますが、その先の目的が明確になっていないと費用対効果が見えづらく、取り組みが進まないことがあるため注意が必要です。

自社の課題を洗い出し、「顧客データの活用でその課題をどうやって解決するか」という視点で計画を立てましょう。中長期的に期待できる成果を明確にしておくことも、顧客データの活用を推進するうえで重要です。
 

データ活用のノウハウ不足

データ活用は重要性が高い課題ですが、ビジネス課題とデータ分析を結びつけて施策につなげられる人材が足りていない企業が多いのが現状でしょう。社内向けの研修や教育プログラムを導入するほか、外部リソースやパートナーとの連携もおすすめです。
 

顧客データから価値を生み出すには、目的の明確化と仕組みづくりがポイントになります。予算やリソースが限られている状況であっても、スモールスタートで取り組むことで成果につなげることは可能です。

HubSpotは、顧客データの一元管理からクレンジング、分析、マーケティング施策への反映、効果測定まで、データ活用のプロセスを一気通貫で支援するプラットフォームです。

AIアシスタント機能「Breeze」も搭載しており、システム内に蓄積された顧客データや営業の行動データなどをもとに、アイデア出しやメール文案の生成、顧客の購買意欲の評価といった業務も自動化・効率化できます。

無料プランからご利用いただけるので、顧客データの活用方法にお悩みの方はぜひお試しください。

パワーアップして登場！HubSpotのカスタマープラットフォーム（CRM）詳細はこちら→