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顧客分析フレームワーク完全ガイド!売上を伸ばす実践手法
「売上が伸び悩んでいる…」その原因は顧客の理解不足かも?この記事では、顧客分析の基本から目的別の実践フレームワーク、成功事例までを解説。データを使って顧客を深く理解し、具体的な打ち手に繋げるヒントが満載です。ECビジネスの次の一手を見つけましょう。
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ECビジネスを取り巻く環境は日々変化し、顧客のニーズも多様化しています。このような状況で売上を伸ばし、事業を成長させるためには、感覚に頼るのではなく、データに基づいた顧客理解が不可欠です。
本記事では、ECビジネスの成功に欠かせない「顧客分析」の基本的な手順から、目的に合わせて使える8つの代表的なフレームワークまでを網羅的に解説します。さらに、BtoBビジネスにおける活用のポイントやフレームワーク活用の具体例も紹介します。
目次
顧客分析がECビジネス成功のカギ?
現代のビジネス、特にEC(ネットショッピング等)の分野において、顧客分析はなぜこれほどまでに重要視されているのでしょうか。その背景には、「顧客ニーズの多様化」と「データに基づいたマーケティングの重要性の高まり」という2つの大きな理由が存在します。
顧客のニーズが多様化する時代
現代は、情報収集の手段が増え、誰もがスマートフォンを使っていつでもどこでも商品やサービスを比較検討できる時代です。これにより、顧客一人ひとりの価値観やライフスタイルが細分化し、画一的な商品やアプローチでは顧客の心をつかむことが難しくなりました。
過去の傾向 | 現在の傾向 | |
---|---|---|
価値観 | マス(大衆)向けが中心 | 個人の価値観やライフスタイルを重視 |
情報源 | テレビ、雑誌などのマスメディア | SNS、口コミサイト、インフルエンサーなど多様化 |
購買行動 | 店舗での購入がメイン | オンラインとオフラインを自由に行き来する |
このような時代において、顧客が本当に求めているものを理解し、一人ひとりに合ったアプローチを行うためには、顧客データを詳細に分析することが不可欠です。
データに基づいたマーケティングの重要性
以前のマーケティングは、担当者の経験や勘に頼る部分が多くありましが、WEB上で取引が行われるECサイトでは、顧客のあらゆる行動がデータとして蓄積されます。
この膨大なデータを活用することで、今まで以上に客観的な事実を捉えることができ、より効果的なマーケティング施策の実行が可能です。
このような手法は「データドリブンマーケティング」と呼ばれ、現代ビジネスのマーケティングにおいて最も主流な手法となりました。
データドリブンマーケティングのメリット
- 施策の精度向上
顧客の行動履歴や購買データから、興味や関心に合わせた商品をおすすめできます。 - 効果測定の容易さ
行った施策が売上にどれだけ貢献したかを数値で明確に把握することが可能です。 - 迅速な意思決定
データという客観的な根拠があるため、素早く正確な経営判断を下す助けになります。
顧客分析の基本は3ステップ!具体的な手順を解説

顧客分析を効果的に進めるためには、決まった手順に沿って行うことが重要です。ここでは、次の基本的な3つのステップについて解説します。
- 分析の目的を明確にする(KGI/KPI設定)
- 顧客データの収集と整理
- フレームワークを用いた分析と施策立案
【STEP1】分析の目的を明確にする(KGI/KPI設定)

最初に、「何のために顧客分析を行うのか」という目的をはっきりとさせることが大切です。目的が曖昧なまま分析を始めても、有益な結果は得られません。
目的を具体的にするために、ビジネス上の最終目標である「KGI(Key Goal Indicator:重要目標達成指標)」と、KGI達成のための中間目標である「KPI(Key Performance Indicator:重要業績評価指標)」を設定します。
例)あるECサイトのKGIとKPI
- KGI(最終目標)
- ECサイトの年間売上を前年比120%に向上させる
- ECサイトの年間売上を前年比120%に向上させる
- KPI(中間目標)
- 新規顧客の獲得数を毎月500人増やす
- 顧客のリピート率を5%改善する
- 平均顧客単価を1,000円上げる
【STEP2】顧客データの収集と整理
分析の目的が決まったら、次はその目的に合ったデータを集めて整理する段階に移ります。
顧客データは、大きく分けて「属性」「購買」「行動」「アンケート」などがあり、これらの情報を収集し、分析しやすいようにデータベースやExcelなどで整理しましょう。
項目 | データー内容 | 具体例 |
---|---|---|
属性データ | 顧客の基本的な情報 (会員情報 等) | 年齢、性別、居住地、職業など |
購買データ | 商品購入に関する情報 (受注データ 等) | 購入日時、購入金額、購入商品、購入頻度など |
行動データ | Webサイト上での行動に関する情報 (アクセスや探索 等) | 閲覧ページ、滞在時間、クリックした場所、流入経路など |
アンケートデータ | 顧客の意識や満足度に関する情報 (アンケートや口コミ 等) | 顧客満足度調査、商品レビュー、NPS(顧客推奨度)など |
【STEP3】フレームワークを用いた分析と施策立案
データが整理できたら、いよいよ分析を実行します。ここで役立つのが「フレームワーク」です。
フレームワークとは、分析を行うための「型」や「考え方の枠組み」のことであり、これを用いることで効率的かつ多角的にデータを分析できます。フレームワークには様々な種類があるため、目的に合ったフレームワークを選び、分析結果から顧客の姿を明らかにするようにしましょう。
その分析結果に基づいて「リピート率が低い顧客層にクーポンを配布する」「特定の商品をよく買う顧客に関連商品をおすすめする」といった具体的なマーケティング施策を立案し、実行に移していくことができます。
【目的別】代表的な顧客分析フレームワーク8選
フレームワークは適切に用いることで、精度の高い分析や企画立案に繋がるため、目的に応じたものを選ぶことが大切です。ここでは、ビジネスの様々な目的で活用できる代表的な顧客分析フレームワークを8つ紹介します。
フレームワーク | 目的 | 準備するデータ |
---|---|---|
RFM分析 | 優良顧客・休眠顧客などの分類 | 購入金額・購入頻度・累計購入金額 |
デシル分析 | 売上構造を把握する | 購入金額 |
ABC分析 | 優先度を3つのグループに分類 | 売上金額 |
CTB分析 | 購入パターンを把握する | 購入履歴 |
3C分析 | 外部環境と自社を把握する | 市場状況・自社の状況 |
4Pフレームワーク | マーケティングの基本戦略 | 製品についての情報 |
セグメンテーション分析 | 顧客ニーズ分析に役立つ | あらゆる顧客情報 |
コホート分析 | 顧客動向を長期で分析する | 長期間の顧客行動 |
優良顧客を見極める「RFM分析」とは?
RFM分析は、顧客を「優良顧客」「休眠顧客」などに分類するための代表的な手法です。以下の3つの指標を組み合わせて分析します。
指標 | 意味 |
---|---|
Recency(最新購買日) | 最近いつ購入したか |
Frequency(購買頻度) | どれくらいの頻度で購入しているか |
Monetary(累計購買金額) | これまでにいくら購入したか |
これらの指標で顧客をランク付けし、「R・F・Mすべてが高い顧客=優良顧客」「Rが低く、F・Mが高い顧客=離反の可能性がある過去の優良顧客」のようにグループ分けすることで、それぞれの顧客層に合ったアプローチが可能となります。
顧客をランク付けする「デシル分析」
デシル分析は、全顧客を購入金額の高い順に10等分し、各グループの売上貢献度を分析する手法です。「デシル」とは、ラテン語で「10等分」を意味します。
この分析により、売上の大部分をどの顧客層が占めているのかを簡単に把握できます。例えば、上位2グループ(全顧客の20%)で売上全体の80%を占めている、といったことが分かれば、その上位顧客層へのアプローチを強化する判断ができます。
売上貢献度で管理する「ABC分析」
ABC分析は、商品を売上や重要度に応じてA、B、Cの3ランクに分けて管理する手法です。もともとは在庫管理などで用いられますが、顧客分析にも応用できます。
- Aランク: 売上への貢献度が最も高い、最重要顧客層
- Bランク: Aランクに次いで貢献度が高い、中位の顧客層
- Cランク: 売上への貢献度が低い、下位の顧客層
この分析により、どの顧客層に重点的にアプローチすべきか、優先順位を明確にすることが可能です。
デシル分析とABC分析の違いを分かりやすく解説
デシル分析とABC分析は似ていますが、目的と分類方法に違いがあります。
デシル分析 | ABC分析 | |
---|---|---|
目的 | 売上構造の把握 | 顧客の優先順位付け |
分類方法 | 顧客を10等分に均等分割する | 売上の累計構成比でA/B/Cに分割する |
特徴 | 全体の売上バランスを見るのに適している | メリハリをつけた施策を考えるのに適している |
顧客の購入パターンを掴む「CTB分析」
CTB分析は、顧客の購買履歴データから購入パターンを把握するための手法です。以下の3つの指標で顧客を分類します。
指標 | 内容 |
---|---|
Category (カテゴリー) | どのような商品分類(例:トップス、ボトムス)を買っているか |
Taste (テイスト) | どのようなデザインや嗜好(例:カジュアル、フォーマル)の商品を買っているか |
Brand (ブランド) | どのブランドの商品を買っているか |
この分析により、「AさんはカジュアルなTシャツをよく買う」「Bさんは特定のブランドの新作を必ず買う」といった顧客ごとの好みが分かり、一人ひとりに合わせた商品推薦(レコメンド)に役立ちます。
外部環境と自社を把握する「3C分析」とは?
3C分析は、マーケティング戦略を立てる際に、自社を取り巻く環境を分析するためのフレームワークです。
- Customer(市場・顧客)
市場の規模や成長性、顧客のニーズは何か - Competitor(競合)
競合他社はどこで、どのような強み・弱みがあるか - Company(自社)
自社の強み・弱みは何か、成功要因はどこにあるか
これら3つの視点から分析することで、市場での自社の立ち位置を客観的に把握し、成功の可能性が高い戦略を見出すことができます。
マーケティングの基本戦略「4Pフレームワーク」
4Pフレームワーク(マーケティングミックス)は、製品やサービスをローンチ際に考えるべき4つの要素を整理する手法です。顧客分析の結果をもとに、これらの要素を最適に組み合わせることで、マーケティング効果を最大化できます。
要素 | 内容 |
---|---|
Product(製品) | どのような製品・サービスを提供するか(品質、デザイン、機能) |
Price(価格) | いくらで提供するか(価格設定、割引) |
Place(流通) | どこで提供するか(販売チャネル、ECサイト、店舗) |
Promotion(販促) | どのように知らせるか(広告、キャンペーン、SNS) |
顧客ニーズ分析に役立つ「セグメンテーション分析」
セグメンテーション分析は、市場や顧客を特定の共通点でグループ分け(セグメント化)する手法です。これにより、ターゲットとすべき顧客層を明確にできます。
地理的変数 (ジオグラフィック) | 国、地域、都市、気候など |
人口動態変数 (デモグラフィック) | 年齢、性別、所得、職業など |
心理的変数 (サイコグラフィック) | ライフスタイル、価値観、性格など |
行動変数 (ビヘイビアル) | 購入履歴、利用頻度、求めるベネフィットなど |
例えば、「都市部に住む20代女性で、オーガニック製品に関心が高い」といった具体的な顧客グループを見つけ出すのに役立ちます。
顧客動向を長期で分析する「コホート分析」
コホート分析は、「特定の期間に同じ体験をしたユーザー群(コホート)」の行動を長期的に追跡・分析する手法です。例えば、「2024年4月に初めて商品を購入した顧客グループ」が、その後どのようにリピート購入しているかを月ごとに分析します。
この分析により、以下のようなことが分かります。
- 顧客の定着率(リテンション率)の変化
- 実施したキャンペーンがリピート購入に繋がったかどうかの効果測定
- サービスの改善が顧客満足度にどう影響したか
BtoBにおける顧客分析フレームワーク活用のポイント
顧客分析フレームワークはBtoC(企業対個人)ビジネスだけでなく、BtoB(企業対企業)ビジネスでも有効です。しかし、活用する上ではいくつかの違いを理解しておく必要があります。
BtoCとの違いと分析の難しさ
BtoBとBtoCでは、顧客の意思決定プロセスや購買動機が大きく異なります。
BtoC(個人) | BtoB(企業) | |
---|---|---|
顧客 | 個人 | 組織(企業) |
購買動機 | 個人の感情や欲求 | 企業の課題解決、合理性、経済性 |
意思決定者 | 本人または家族 | 複数の担当者、決裁者 |
検討期間 | 比較的短い | 長期的 |
購買単価 | 比較的低い | 高額になることが多い |
BtoBでは、購入までに複数の部署や役職の人が関わるため、分析が複雑になる傾向があります。
決裁プロセスを考慮した分析アプローチ
BtoBの顧客分析では、単にデータを集めるだけでなく、「誰が」「どの立場で」「何を重視して」製品やサービスを評価しているのかを理解することが重要です。
- 情報収集者:現場の担当者
- 評価者:専門部署の担当者
- 利用者:実際に製品やサービスを使う従業員
- 決裁者:最終的な導入を決定する役員や部長
これらの関係者の役職やニーズを考慮し、それぞれの立場に響く情報提供やアプローチを考えることが、BtoBビジネスを成功に導く鍵となります。
具体例で学ぶ!顧客分析フレームワークの効果的な活用
ここでは、具体例を用いて、顧客分析フレームワークを活用して成果を上げるためのプロセスを紹介します。
【例】RFM分析で休眠顧客を掘り起こしたアパレルEC
あるアパレルECサイトでは、売上の伸び悩みという課題を抱えていました。そこでRFM分析を実施し、顧客を以下のグループに分類しました。
- 優良顧客:最近も頻繁に高額な購入をしている
- 離反予備軍:以前は頻繁に購入していたが、最近の購入がない
- 新規顧客:最近初めて購入した
- 休眠顧客:長期間購入がない
分析の結果、「離反予備軍」と「休眠顧客」の中に、過去に高額な購入をしていた顧客が多数存在することが判明しました。そこで、この層に対して「特別なクーポン」や「過去の購入履歴に基づいたおすすめ商品」をメールで送る施策を実施。結果、多くの休眠顧客が購入を再開し、売上を回復させることに成功しました。
【例】3C分析から新商品の開発に繋げた食品メーカー
ある食品メーカーは、自社の主力商品であるドレッシングの売上が頭打ちになっていました。そこで3C分析を用いて、市場環境を徹底的に見直しました。
分析項目 | 分析結果 |
---|---|
市場・顧客 (Customer) | 健康志向の高まり。特に減塩や無添加へのニーズが増加。 |
競合 (Competitor) | 大手メーカーが低価格帯でシェアを独占。小規模メーカーはニッチな高付加価値商品で差別化。 |
自社 (Company) | 長年の製造ノウハウと、高品質な原材料の仕入れルートが強み。ブランド力は大手より弱い。 |
この分析から、「自社の強みである高品質な原材料を活かし、市場でニーズが高まっている『無添加で健康志向の高級ドレッシング』を開発する」という戦略を立案。結果、この新商品は健康に敏感な顧客層から高い支持を受る、新たなヒット商品となりました。
顧客分析を始めよう!便利なツールとテンプレート
顧客分析は、特別なシステムがなくても始めることができます。ここでは、手軽に始められる方法から本格的なツールまでを紹介します。
【手軽に始めるなら】まずはExcel(エクセル)から始める顧客分析
多くの企業で導入されているExcelは、顧客分析を始めるのに最適なツールです。
顧客リストや購買データを入力すれば、ピボットテーブルやグラフ機能を活用して、RFM分析やデシル分析、ABC分析などを簡単に行うことができます。
まずは手元にあるデータを使って、Excelで分析を試してみるのがおすすめです。
【本格的な分析なら】おすすめの顧客分析ツール3選
より高度で効率的な分析を行いたい場合は、専用のツールを導入するのが良いでしょう。
ツール名 | 主な特徴 | こんな企業におすすめ |
---|---|---|
Google Analytics 4 (GA4) | 無料で利用できる高機能なWebサイト解析ツール。ユーザーの行動を詳細に追跡・分析できる。 | まずは無料でWebサイトの顧客行動を分析したい企業。 |
Salesforce | 世界的に高いシェアを誇るCRM/SFAツール。顧客情報の一元管理から分析、マーケティング施策までを網羅。 | 営業部門と連携して、顧客情報を統合的に管理・分析したい企業。 |
Tableau | 膨大なデータを視覚的に分かりやすく表現(データビジュアライゼーション)することに優れたBIツール。直感的な操作が魅力。 | 専門家でなくても、データを多角的に分析し、レポートを作成したい企業。 |
すぐ使える顧客分析テンプレートのポイント
Excelやツールで分析を行う際に、テンプレートを活用すると効率的です。良いテンプレートには以下のようなポイントがあります。
- 目的が明確
RFM分析用、ABC分析用など、目的に特化している - 入力項目が分かりやすい
どこに何のデータを入れればよいかが一目で分かる - 分析結果が自動で可視化される
データを入力すると、自動でグラフや表が生成される - カスタマイズが容易
自社の状況に合わせて項目を追加・変更しやすい
Web上には無料でダウンロードできるテンプレートも多数存在するため、活用してみるのも良いでしょう。
顧客分析に関するよくある質問(Q&A)
ここでは、顧客分析に関してよく寄せられる質問にお答えします。
顧客分析にはどんな種類がありますか?
顧客分析は、目的や切り口によって様々な種類に分けられます。
- 現状把握のための分析
今の顧客がどのような構成になっているかを把握する。(例:デシル分析、ABC分析) - 顧客育成のための分析
顧客との関係性を深め、優良顧客になってもらうための分析。(例:RFM分析、コホート分析) - 販売促進のための分析
顧客の購買パターンを理解し、売上向上に繋げる分析。(例:CTB分析) - 市場理解のための分析
自社を取り巻く市場や競合との関係を把握する分析。(例:3C分析、セグメンテーション分析)
「CRM」と「顧客分析」はどう違うのですか?
CRM(Customer Relationship Management)と顧客分析は密接に関連していますが、その役割は異なります。
CRM | 顧客分析 | |
---|---|---|
役割 | 顧客との関係を管理するための「仕組み」や「ツール」 | 収集したデータを分析し、ビジネスに役立つ知見を得る「行為」 |
目的 | 顧客情報を一元管理し、良好な関係を築くこと | データから顧客を深く理解し、マーケティング施策の精度を高めること |
簡単に言うと、CRMという仕組みで集めたデータを、顧客分析という行為で活用する、という関係性にあり、優れたCRMツールには、顧客分析機能が搭載されていることが多いです。
最適な顧客分析でビジネスを加速させよう
この記事では、顧客分析の重要性から具体的な手順、そして目的に合わせたフレームワークまでを解説しました。
顧客のニーズが多様化し、市場の競争が激化する現代において、データに基づいた顧客理解はビジネス成長の羅針盤となります。
まずは自社の目的を明確にし、Excelなどの身近なツールからでも分析を始めてみることが重要です。
今回紹介したフレームワークを参考に、自社に最適な顧客分析を行い、データに基づいた効果的なマーケティング施策を実行することで、ビジネスを大きく加速させることができるでしょう。
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