企業が顧客の購買履歴やWeb行動データを分析することで、ターゲット層の特定や広告施策の最適化、などが可能になります。最適化を行うことで他社との競争力を高め、顧客の行動やニーズを正確に把握し、データに基づいたマーケティング施策を行うことができるため、多くの企業で顧客分析が重要になってきています。
顧客分析をうまく活用することで、ターゲットの明確化や購買傾向の理解が可能になるため、効果的なアプローチを実施できます。本記事では、顧客分析の目的や分析手法についてみていきましょう。
顧客分析とは？
顧客分析とは、顧客の属性・行動・購買履歴などのデータ分析を行い、マーケティング戦略やビジネスにおける意思決定を最適化するプロセスです。
目的は以下のような項目が代表的です。
- ターゲット顧客の特定
- 購買行動の理解
- マーケティング施策のROI向上
- 顧客満足度の向上
- 売上の最大化
分析するデータの種類には、以下のような項目があります。
- デモグラフィックデータ（年齢・性別など）
- 行動データ（Web閲覧・広告クリック）
- 購買データ（購入頻度・単価）
顧客分析の実施によって、優良顧客の特定やターゲットごとの最適なマーケティング施策の設計が可能です。データをもとにしたパーソナライズ施策やLTV（顧客生涯価値）向上に貢献できます。
顧客分析を行う目的と必要性
企業が成長し続けるためには、顧客のニーズや行動を正確に把握し、最適なマーケティング施策を展開することが不可欠です。顧客分析を行うことで、ターゲットの最適化や顧客ニーズの把握など、多くのメリットが得られます。
ターゲットを特定する
顧客分析を行うことで、自社が狙うべきターゲットをデータに基づいて明確に特定できるようになります。結果として、マーケティングの精度を向上させることが可能です。
Web情報とCRMの顧客情報を組み合わせることで、特定のターゲットの把握や傾向を特定できるようになります。 以下のような情報を整理しそれぞれの情報に関連する内容を紐づけてデータを「点」ではなく「線」で考えることで、より顧客層の解像度が上がります。
■Webアクセス情報
- 特定のページ遷移数
- 遷移時期
- 遷移する顧客の属性（年代やデバイス・性別など）
■CRM
- 購買時期
- 購買商品
- 購買頻度
- 購買単価
- 購買顧客別属性
■その他情報
・平均単価
・セール期間
GA4などで取得できるWebアクセス情報では個人を特定することはできません。あくまでもオンライン上での顧客の動きを把握できるだけです。
CRMの情報では、購入や申込の接点のある顧客のみの把握はできるものの、市場の変化が激しい昨今では変化に対応ができないケースもあります。そのため、GA4ではまだ未顧客の傾向を把握し、CRMでは既存顧客の詳細な属性や購買傾向を分析することで、より包括的なマーケティング戦略を立案できるようになるでしょう。
（
30代女性のLTV（顧客生涯価値）が高く、リピーターになりやすい点がわかりました。メインターゲットを30代女性に切り替え、SNS広告で「上質な素材」「長く使えるデザイン」を訴求したことで、結果的にLTVをさらに向上できました。
顧客分析を活用することで、自社の強みと市場ニーズが合致するターゲットを特定できるため、効果的なマーケティング戦略を実施可能です。
顧客のニーズを理解する
顧客分析を行うことで、顧客が何を求めているのか、どのタイミングで必要とするのかといったニーズを把握できます。顧客ニーズには、顧客が明確に認識している「顕在ニーズ」と、まだ自覚していない「潜在ニーズ」が存在しています。
顕在ニーズは、検索行動や問い合わせに表れやすく、SEOや広告、営業活動による直接的な訴求が効果的です。一方、潜在ニーズは、情報提供や導入事例の共有を通じて顕在化させることで、購買意欲を高められます。
たとえば、製造業向けの業務効率化ソフトウェアでは、「手作業の削減」という顕在ニーズに加え、「データ分析による生産性向上」といった潜在ニーズを掘り起こすことで、新たな需要を創出できます。マーケティングでは、顕在ニーズにはダイレクトな提案、潜在ニーズにはホワイトペーパーやウェビナーが有効です。両者を適切に活用し、LTVの最大化を図ることが重要です。
顧客分析によって、誰が・どのようなニーズを持っているのかを正確に把握できるため、セグメントごとに最適化された広告配信やパーソナライズ施策を行えます。
結果として、顧客満足度の向上やサービスの売上アップ、両者の間で持続的に培われる建設的なパートナーシップが期待できます。。
新商品開発やサービス改良に役立てられる
顧客分析によって、データに基づいたマーケティング戦略を構築し、以下のように新商品開発やサービス改良に役立てられます。
- 顧客セグメントごとのニーズを特定し、商品やサービスのコンセプトを設計する
- 試作段階でテストユーザーの意見を取り入れ、改良すべきポイントを具体化するマーケティング施策を最適化し、広告のターゲティングや販売チャネルの調整を行うことで、成果を最大化できる
データ分析を活用したマーケティング戦略の実践によって、市場に適した商品やサービスを提供し、競争優位性を向上できます。
顧客分析がマーケティングで重視される理由
顧客分析によって、ターゲットの明確化や購買行動の可視化ができます。そのため、顧客分析はマーケティング施策を効果的に展開するための重要なプロセスです。
データに基づいた顧客ニーズを把握することで、ROI向上やLTV最大化につながる戦略的な意思決定ができます。
マーケティング活動の効率化する
顧客分析を活用すれば、顧客ニーズを正確に把握したうえで、最適なマーケティング戦略を立案し実行できます。「何を求めているのか」「どのタイミングで必要とされるのか」といったニーズの深堀りも可能となるため、以下のような適切なターゲティングが可能です。
- データでターゲット層を分類（カテゴリー）し、個々のニーズに合わせた広告配信やプロモーションを実施する。マーケティングコストを削減やROIの最大化につながる
- ライフイベントや季節性を考慮した施策を展開すれば、より効果的なアプローチが可能になる。
- 最新の動向や顧客行動のデータを参照することで、状況の変化に合わせた柔軟なマーケティング戦略を構築しやすくなる
- 個別最適化されたマーケティング施策を取り入れ、顧客満足度を向上させられる。リピーター獲得も可能になる
顧客ニーズを深く理解し、適切な施策を実施することで、マーケティング活動の効率化と売上向上を実現できます。
マーケティング戦略や営業戦略の立案に活用する
顧客ニーズを正確に把握できれば、市場の動向に即したマーケティング戦略を立案し、適切なタイミングでの施策実施や営業との連携により商談化率の向上にもつながります。市場調査や直感に頼るのではなく、データ分析を活用して顧客の期待や行動パターンを特定できます。
BtoBマーケティング戦略では、企業の行動履歴や商談化データ、受注データなどを分析し、ターゲット企業が求める商品やサービスを明確にすることが重要です。たとえば、製造業向けのソフトウェアを提供する場合、評価の高い生産管理機能を強化し、より使いやすいインターフェースやAIに最適化できれば競争力を高められます。
また、購買プロセスの長いBtoBでは、意思決定者ごとに適した情報提供を行い、関心を高める施策が求められます。営業戦略においては、成約率の高い企業を特定し、適切なタイミングでアプローチを行うことが重要です。
CRMやマーケティングオートメーションを活用し、過去の商談履歴から見込みの高い企業を抽出し、効果的な提案を行うことで、案件の受注率を向上させられます。
マーケティングで活用できる顧客分析8のフレームワーク
この章では、顧客分析に活用できる8つのフレームワークについて詳しく解説します。マーケティング戦略を最適化するためには、顧客データを多角的に分析し、効果的なアプローチを実施することが重要です。
1．デシル分析
デシル分析は、顧客を累計購買金額の順に10等分（デシル）し、売上への貢献度を分析する手法です。以下のように売上の大部分を占める優良顧客層を特定することが可能です。
- 顧客ごとの累計購入金額を計算
- 購入金額順に10グループ（デシル）に分割
- 各デシルの売上比率を算出し、売上貢献度を可視化
活用方法は次のようになります。
- 上位デシル（1～3デシル）の顧客には、VIPプログラムや限定特典を提供し、リピート率を向上させる
- 下位デシル（8～10デシル）の顧客に向けて、割引クーポンやリテンション施策を実施し、購買頻度を高める
売上貢献度の高い顧客層を特定し、リピーター獲得や優良顧客向けの施策を最適化できます。
2．セグメンテーション分析
顧客を共通の特徴ごとに分類し、ターゲティングの精度を向上させる分析手法です。
セグメントの切り口は、以下の4つが代表的です。
- デモグラフィック（人口統計学的分析）：年齢・性別・職業・地域
- ジオグラフィック（地理的分析）：都市部・地方などの居住エリア
- 行動ベース（購買履歴・頻度）：オンライン/オフライン購買履歴、購買金額
- 心理ベース（価値観・嗜好）：ブランド志向、エコ意識、コスト意識
活用方法は次のようなケースが考えられます。
- 高所得層向けにはプレミアムサービスを訴求、若年層向けには低価格プランを提案する
- SNS利用率の高いセグメントには、ソーシャル広告を強化する
顧客を適切なグループに分類し、ターゲットごとに最適なマーケティング施策を展開可能です。
3．行動トレンド分析
時季による顧客の購買・検索・閲覧行動の変化を追跡し、トレンドを特定する手法です。
具体的な分析方法は以下のようになります。
- 過去の購買データ・Web閲覧履歴を収集
- 行動の推移を時系列グラフで可視化
- 急激な変化が発生しているポイントを特定
活用方法は次のようなケースが考えられます。
- 特定商品の検索数や閲覧数が急増したため、広告配信を強化する
- 過去のトレンドから、次のシーズンに需要が高まりそうな商品のプロモーションを事前準備する
行動分析によって、顧客の購買行動の変化を把握し、トレンドに応じた迅速なマーケティング戦略の立案が可能です。
4．RFM分析
顧客の購買履歴を次の3項目で分析し、優良顧客を特定する手法です。
- 最新購入日（Recency）
- 購入頻度（Frequency）
- 累計購入金額（Monetary）
分析手法は次のとおりです。
- 各指標（R・F・M）にスコア（1～5）を付与し、合計スコアで顧客を分類
- スコアが高い顧客をリピーター、低い顧客を休眠顧客として施策を設計
活用方法の事例は以下のようなケースが考えられます。
- 高スコアの顧客にはロイヤル顧客向けの特典を提供し、継続利用を促進する
- 低スコアの顧客にはリテンション施策（再訪クーポン、リマインドメール）を実施する
RFM分析によって、優良顧客と休眠顧客を分類し、LTVの向上やリテンション施策の精度を高められます。
5．CTB分析
購買データを次の3要素で分析し、個々の顧客の好みに最適化したマーケティングを実施する手法です。
- カテゴリ（Category）
- 嗜好（Taste）
- ブランド（Brand）
活用方法
- 同じブランドの購入履歴がある顧客に、新商品情報をパーソナライズ配信する
- 特定カテゴリの商品を頻繁に購入する顧客に、関連商品のレコメンドを強化する
CTB分析を活用すれば、顧客の好みを分析し、パーソナライズしたマーケティング施策を強化可能です。
6．パイプライン分析
パイプライン分析は、顧客の購買プロセスを可視化し、離脱ポイントを特定・改善する手法です。購買プロセスを以下のステージに分け、各段階のコンバージョン率を分析します。
- 認知
- 興味
- 検討
- 意思決定
- 継続
各プロセスのコンバージョン率を測ったあとは、改善策を立案し、以下のように活用します。
1． カート放棄率の改善
- リマインドメールを送付し、購入を促進する
- 送料無料キャンペーンや決済方法の多様化を実施する
2．広告クリック後のコンバージョン向上
- ランディングページの内容を広告と統一する
- ページ速度の最適化・CTAボタンの配置する
パイプライン分析を活用することで、購買プロセスの課題を明確化し、最適な施策でコンバージョン率を向上できます。
7．コホート分析
コホート分析は、特定の条件でグループ化した顧客（コホート）の行動を追跡し、長期的な購買傾向や離脱率の変化を分析する手法です。
新規顧客・定期購入者・キャンペーン経由の顧客など、同じ属性を持つグループを比較し、どの施策が継続率やLTV向上に寄与するのかを明確することが目的です。
たとえば、次のような活用方法が考えられます。
1．定期購入者の継続率向上
- コホートごとの離脱率を分析し、解約リスクの高い層にフォロー施策を実施する
2．新規顧客と既存顧客の比較
- 購買頻度やLTVを分析し、リピーター向けの特典やリテンション施策を最適化する
コホート分析を活用することで、長期的な顧客行動を把握し、継続率向上や売上最大化を実現できます。
8．LTV分析
LTV（顧客生涯価値）分析は、顧客が生涯にわたって企業にもたらす総利益を算出し、マーケティング施策を最適化する手法です。LTVの計算方法は以下の2とおりです。
- LTV＝平均購入単価×購入頻度×顧客維持期間
- LTV＝（平均購入額×購入回数×継続年数）−顧客獲得コスト（CAC）
算出したLTVは以下のように活用できます。
1． LTVの高い顧客
- ロイヤルティプログラムやプレミアム会員制度を導入し、継続率を向上する
2．LTVの低い顧客
- リピート促進施策（クーポン・Eメールマーケティング）を実施する
LTV分析を活用することで、広告費の最適化や長期的な売上向上などを実現できます。
顧客分析の手順
ここでは、データ収集から分析、施策への活用までの具体的な手順を詳しく解説します。効果的なマーケティング戦略を立案するには、顧客のニーズや行動を正確に把握し、適切な施策を講じることが不可欠です。顧客分析を行うことで、ターゲットの特定、購買傾向の理解、リテンション施策の最適化が可能になります。
1．目標と基準を設定する
顧客分析を行う前に、何を目的として、どの指標を評価するのかを明確にすることが重要です。目標が曖昧だと、データの活用方法が定まらず、効果的な分析ができません。
具体的な手順は以下のとおりです。
- 分析の目的を明確にする
例：「リピート率を向上させるために現状の顧客の購買傾向を把握する」「新規顧客の獲得数を増やすために、現行の集客チャネルの効果を分析する」「LTVを最大化するために、優良顧客の特徴を特定する」
- KPI設計を実施する
例：「コンバージョン率」「顧客単価」「購買頻度」など、分析する指標を決める
- 目標を決定する
例：「リピート購入率を30％向上」「新規顧客獲得数を20％増加」
顧客分析を成功させるために、明確な目標と評価基準を設定することが重要です。
2．顧客のターゲット層を選定する
ターゲット層を明確にすることで、効果的なマーケティング施策を実施できます。とくに、現状で売上に貢献する顧客層の特定が重要です。
具体的な手順は以下のとおりです。
- 市場分析を行う
市場分析では、最初に競合のターゲット層を特定し、年齢・性別・購買傾向などを分析します。次に、市場規模や成長性を調査し、ターゲット層の潜在顧客数や今後の拡大可能性を確認します。
業界レポートや統計データ、SNS・口コミ分析を活用し、市場のトレンドや競争状況を把握することが重要です。
- セグメントを決定する
ターゲット層を特定するため、デモグラフィック・サイコグラフィック・行動ベース の3つの要素を分析することが重要です。
デモグラフィック
顧客の基本的な属性から分類する最も一般的なターゲティングの基準です。
- 年齢（例：20代・30代・40代・50代以上）
- 性別（例：男性・女性・ノンバイナリー）
- 職業・所得（例：会社員・経営者・学生・年収500万円以上）
- 地域（例：都市部・地方・海外）
- 家族構成（例：単身・夫婦・子持ち）
サイコグラフィック
デモグラフィックだけでは分からない、顧客の価値観やライフスタイルを分析します。
- 興味・関心（例：健康志向・テクノロジー好き・環境保護）
- ライフスタイル（例：アクティブ派・ミニマリスト・アウトドア好き）
- ブランドの志向（例：高級志向・コスパ重視・サステナブル志向）
行動ベース
顧客の実際の行動データを分析し、ターゲット層を特定します。
- 購買履歴（例：リピート購入の頻度・購入単価・購入カテゴリ）
- ウェブ行動（例：サイト訪問頻度・閲覧ページ・カート放棄率）
- メールや広告の反応率（例：クリック率・開封率）
- ペルソナ（理想の顧客像）を作成する
ペルソナの作成は、ターゲット層を具体的な人物像として可視化し、マーケティング施策の精度を高めるために重要です。たとえば、「30代男性、都心在住、健康志向が高く、ジムに通いながらサブスクサービスを活用」といった詳細な設定を行うことで、適切な広告やコンテンツを企画しやすくなります。
- 主要ターゲットの優先順位を決める
主要ターゲットの優先順位を決める際は、売上貢献度や市場規模などを基準に分析します。過去の購買データやLTV（顧客生涯価値）をもとに、売上に大きく貢献する層を特定し、重点施策を決定しましょう。
加えて、新規市場の拡大余地や競争状況を考慮し、リソースを最適配分することが重要です。
ターゲット層を明確にし、データに基づいた施策を展開することで、効率的なマーケティングが可能です。
3．データの収集を行う
適切なデータを収集し、顧客の行動や購買傾向を分析するための基盤を作ります。
データは、大きく分けて以下の4種類です。
- ゼロパーティデータ（Zero-Party Data）
顧客が自ら提供するデータ。アンケートや会員登録時の情報が該当します。
例：会員登録情報、興味関心アンケート、メール購読設定
- ファーストパーティデータ（First-Party Data）
自社で取得できる行動データ。購買履歴やWeb閲覧履歴などが含まれます。
例：購買履歴、サイト訪問データ、メールの開封率
- セカンドパーティデータ（Second-Party Data）
提携企業やパートナーから取得するデータです。
例：共通のターゲット層を持つ企業の顧客データ、共同キャンペーンの登録者情報
- サードパーティデータ（Third-Party Data）
外部のデータ提供会社や市場調査機関から入手するデータです。
例：競合分析レポート、SNSの口コミ、業界レポート
データの収集は、以下のようなツールを用いて適切なタイミングで収集することが大切です。
- 会員登録：興味関心や基本情報を取得（CRMツール：Salesforce, HubSpot）
- サイト訪問：行動データを分析（Web解析ツール：Google Analytics）
- 購入：購買履歴を管理（ECシステム、POSデータ）
- 広告接触：広告の効果測定（広告分析ツール：Google Ads, Facebook Ads）
- フォロー：顧客満足度を収集（カスタマーサポートツール）
データの正確性と網羅性を確保し、リアルタイムデータを活用することで、即時性のある施策立案につなげられます。
4．データの整理
データ整理は、収集したデータを整理したうえで、分析しやすい形に加工・統合する工程です。データが整っていなければ、正確な分析が難しくなるといえます。
具体的な手順は以下のとおりです。
- データのクリーニング（ノイズ除去）
重複データの削除、不正確なデータの修正、欠損値の処理
- 異なるデータソースを統合
CRMデータとWebサイトのアクセスデータを連携し、一元化
- データフォーマットの統一
日付や数値の表記を統一（例：「YYYY/MM/DD」と「MM-DD-YYYY」を統一）
一貫性のあるフォーマットに統一し、他のシステムと連携しやすくすることが重要です。
5．顧客分析を行う
整理したデータを分析し、顧客の行動や特徴を明らかにして、マーケティング施策に活用できる興味・関心を導き出す手順です。
そして、先ほど紹介した分析フレームワークを実施します。ただし、エクセルなどでは難しいため、BIツールを活用し分析業務を効率化しましょう。また、BIツールはDWHなどのデータ基盤と相性が良いことから、スムーズな分析が可能になります。
多く使われているBIツールは以下が代表的です。
- Tableau
- Looker
- Google Data Studio
その後は、以下のように仮説を立てて施策を検討します。
例：「30代男性のリピート率が低いため、パーソナライズしたメール施策を実施」
適切な分析手法を選ぶことで、ターゲットに合った施策を検討しやすくすることが可能です。
6．分析結果の視覚化
分析結果を可視化し、関係者と共有しやすい形にまとめる工程です。以下のような手順でデータを直感的に理解できるようにし、施策に活用します。
- データの可視化
グラフ、ヒートマップ、ダッシュボードを作成
- 主要なインサイトを簡潔にまとめる
例：「20代女性のLTVが最も高いため、広告施策を強化」
- レポートを作成し、施策に落とし込む
例：「RFM分析の結果をもとに、VIP顧客向けの特別オファーを設計」
分析結果を活用し、迅速な意思決定につなげることが重要です。
顧客分析におけるポイント
ここでは、顧客分析におけるポイントについて解説します。
顧客分析を正しく行うには、定量データと定性データを組み合わせ、多角的に顧客を理解することが重要です。また、顧客とのタッチポイントを考慮し、それぞれの接点での行動を分析することで、精度の高い施策が可能となります。
定量データと定性データをどちらもみる
顧客分析では、数値で示せる定量データと、顧客の声などの定性データの両方を活用することが重要です。
定量データ（数値で示せるデータ）では、 数値で全体の傾向を把握できます。しかし、なぜそうなったのかはわかりません
- 購買履歴（どの商品がどれだけ売れたか）
- サイト訪問数、コンバージョン率
- 顧客属性（年齢・性別・地域など）
定性データは、顧客の本音や行動の背景がわかるようになります。しかし、データが分散しており、分析しにくくなります。
- アンケートの自由回答
- SNSやレビューサイトの口コミ
- カスタマーサポートへの問い合わせ内容
定量データでは実際に起こった結果の傾向を把握し、定性データではその背景や理由を顧客のインサイトから深掘りすることで、現状の課題を明確化可能です。効果的なマーケティング施策や商品改善につなげられます。
顧客とのタッチポイントを考慮する
顧客分析を行う際は、どのタッチポイントでデータを取得したのかを考えることが重要です。タッチポイントは顧客が企業と接する場面を意味します。
- 広告
- SNS
- ECサイト
- 実店舗
- カスタマーサポート
タッチポイントごとに顧客の行動や関心度が異なり、分析方法も変わります。たとえば、広告をみた顧客のデータは認知度の分析、ECサイトでは購買履歴が必要です。
同じ顧客でも、SNSでの投稿と実際の購買履歴では異なる傾向がみられるケースもあります。どのタッチポイントのデータなのかを把握し、適切な分析を行うことで、より効果的なマーケティング施策につなげることが可能です。
顧客分析をETLツールでデータ分析基盤を構築して効果的に実行してみよう
顧客分析を正しく行うには、以下のような要素が必須です。
- データの収集
- データ品質の確保や整理
- システム間の連携
仮に、データがバラバラの状態では、正確な分析ができず、施策の精度も下がってしまいます。そのため、以下の処理が可能なETLツールを活用し、データを適切にデータウェアハウス（DWH）で管理することが重要です。
- Extract（抽出）
- Transform（変換）
- Load（格納）
ETLツールは、異なるシステムからデータを抽出し、統一フォーマットに変換し、一元的なデータ基盤に統合する機能があります。顧客情報やWeb行動などを整理することで、より分析しやすくなる環境を整えることが可能です
また、データウェアハウスに統合することで、効率的なマーケティング施策の立案もしやすくなるといえるでしょう。
TROCCOを利用したデータ分析基盤構築と顧客分析の方法
TROCCOは、ETLを自動化し、データ分析基盤の構築を効率化するツールです。さまざまなシステムやサービスからデータを統合し、データウェアハウス（DWH）に整理できるため、データの一元管理が可能となります。
TROCCOを使用して、顧客分析を効果的に行うための基盤構築の代表的な機能は以下のとおりです。
- データの収集
CRMやECサイト、広告など、複数のデータソースから必要な情報をTROCCOで取得する。
- データの変換・統合 （データマート生成）
SQLエディタでフォーマットの統一、不正データの修正、異なるシステムのデータを一元化できる。また、データの整合性や品質を保つためのデータチェックを行う。異常値の検出やデータ欠損の確認を自動で行い、問題が発生した際には通知を受け取れる
TROCCOを活用することで、データ分析の基盤が整い、より精度の高い顧客分析を効率的に実行できます。
ETLツールを利用することでさまざまなデータを統合
企業が顧客分析やマーケティング施策を行うには、以下のようなシステムやツールから取得したデータを統合し、一元管理することが不可欠です。
- CRM
- ECサイト
- 広告プラットフォーム
- SNS
- カスタマーサポート
ETLツールを活用すれば、以下のような流れで異なるシステムからデータを自動で抽出し不要な情報を削除できます。
- 異なるシステムのデータを自動的に連携する
- 形式を統一、整理してデータウェアハウス（DWH）に格納し、BIツールで分析・可視化する
データの一元管理によって、各部門が同じ情報を参照可能となるため、部門間の連携強化や意思決定の迅速化にもつながります。ETLツールを活用することで、複雑なデータパイプラインの簡略化やノーコードでのデータ連携の実現などが可能です。
顧客分析を効果的に行いマーケティング戦略を最適化しよう
顧客分析を効果的に行えば、ターゲットの明確化や広告の最適化などにつながります。購買履歴やWeb行動データを参照し、RFM分析やセグメンテーション分析を行い、適切な施策を設計することが重要です。
また、ETLツールを導入すれば、CRMやECサイトなど複数のデータを統合し、より精度の高い分析が可能となります。BIツールを活用することで、データの可視化が進み、マーケティングの意思決定を迅速に行えます。
顧客の行動データをもとにした戦略を実施し、パーソナライズ施策やリテンション施策を強化することで、マーケティングの効果を最大化することが可能です。
まとめ
顧客分析は、データを活用し、顧客の行動やニーズを把握する方法の1つです。そして、最適なマーケティング戦略を立案することが目的となります。購買履歴やWeb行動データを分析すれば、ターゲットの明確化や広告施策の最適化が可能です。
また、ETLツールを活用することで、CRMやECサイトなどから異なるデータソースを統合し、一元的な管理が可能です。結果として、データの整理や分析の効率が向上し、より精度の高い意思決定につながります。
顧客のニーズを深く理解し、パーソナライズ施策やリテンション施策を実施することで、マーケティングの効果を最大化し、LTVの向上につなげられます。継続的なデータ分析を行い、施策を改善し続けることで、企業の競争力を高めることが可能です。
