CRM分析とは？ 重要性や代表的な方法7つ、分析を行うポイントを紹介

CRMには顧客情報や営業活動、問い合わせ履歴などを蓄積できます。また、レポート・分析機能を備えたCRMや、BIツールなどと連携した環境では、蓄積したデータを営業やマーケティング、カスタマーサポートの改善に活用できます。

顧客の属性や購買履歴、問い合わせ履歴などを分析することで、顧客ニーズを把握し、より効果的な施策を実施できるようになります。

しかし、「CRMにデータは蓄積しているものの分析まで活用できていない」「どのような分析手法を使えばよいかわからない」といった企業も少なくありません。CRM分析は目的に応じた手法を選び、分析結果を実際の施策へ反映することで初めて成果につながります。

この記事では、CRM分析の基本から代表的な分析手法、活用方法、分析を成功させるポイントまでわかりやすく解説します。

CRM分析とは

CRM分析とは、CRMに蓄積された顧客情報や購買履歴、営業活動、問い合わせ履歴などのデータを分析し、営業活動やマーケティング施策、顧客対応の改善につなげることです。顧客データを管理するだけでなく、そのデータを活用して意思決定を行うことで、売上向上や顧客満足度の向上を目指します。

近年は、企業が保有する顧客データの量が増え続けており、蓄積した情報をどのように活用するかが重要になっています。CRM分析を行うことで、顧客ごとの特徴や行動パターンを把握し、より効果的な営業活動やマーケティング施策を実施できるようになります。

CRM分析で活用するデータ

CRM分析では、さまざまな種類のデータを組み合わせて活用します。顧客の基本情報だけでなく、営業活動や購買履歴、問い合わせ履歴なども分析対象となるため、多角的に顧客を理解できることが特徴です。

例えば、顧客属性と購買履歴を組み合わせることで優良顧客を抽出したり、問い合わせ履歴と契約状況を分析して解約リスクの高い顧客を把握したりできます。複数のデータを組み合わせることで、より精度の高い分析が可能になります。

CRM分析の目的

CRM分析の目的は、データを収集することではなく、分析結果を業務改善へ活かすことです。営業活動であれば受注率の向上、マーケティングでは施策の最適化、カスタマーサポートでは顧客満足度の向上など、部門ごとにさまざまな目的があります。

分析結果をもとに施策を改善し、その結果を再び分析するというサイクルを繰り返すことで、継続的に成果を高められるようになります。そのため、CRM分析は一度実施して終わりではなく、継続的に取り組むことが重要です。

CRM分析が重要な理由

CRMには日々さまざまな顧客データが蓄積されますが、情報を登録するだけでは十分な価値を生み出せません。データを分析し、顧客の特徴や行動を把握することで、営業活動やマーケティング施策、顧客対応の改善につなげられます。

ここでは、CRM分析が重要とされる主な理由を紹介します。

顧客ニーズを把握できる

CRM分析を行うことで、顧客がどのような商品やサービスに興味を持っているのか、どのようなタイミングで購入や問い合わせを行っているのかを把握できます。

例えば、購買履歴や問い合わせ内容を分析すれば、顧客ごとの興味・関心や課題を把握しやすくなります。その情報をもとに最適な提案やフォローを行うことで、顧客満足度の向上や成約率の改善が期待できます。

営業・マーケティング施策を改善できる

CRM分析では、受注率や商談化率、メールの開封率などのデータを可視化できます。どの営業活動やマーケティング施策が成果につながっているのかを客観的に把握できるため、改善すべきポイントを見つけやすくなります。

経験や勘だけで判断するのではなく、データを根拠に施策を見直せるため、より効率的に成果を高められるようになります。

顧客満足度やLTVの向上につながる

CRM分析では、顧客ごとの利用状況や購買履歴、問い合わせ履歴などを継続的に確認できます。そのため、顧客の状況に応じた適切なフォローや提案を行いやすくなります。

また、優良顧客への継続的なアプローチや、解約リスクの高い顧客への早期対応も可能になるため、顧客満足度の向上だけでなく、LTV（顧客生涯価値）の向上にもつながります。既存顧客との長期的な関係を築くうえでも、CRM分析は欠かせない取り組みです。

CRM分析で活用される代表的な手法

CRM分析では、目的に応じてさまざまな分析手法が活用されています。顧客を分類したり、優良顧客を見つけたり、購買傾向を把握したりすることで、営業活動やマーケティング施策をより効果的に進められます。

ここでは、CRM分析でよく利用される代表的な分析手法を紹介します。

RFM分析

RFM分析は、「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの指標で顧客を評価する分析手法です。

最近購入している顧客や、購入頻度・購入金額が高い顧客を抽出できるため、優良顧客の把握や休眠顧客の発見に役立ちます。また、顧客ごとに適したマーケティング施策を検討しやすくなることから、多くの企業で活用されています。

CTB分析

CTB分析は、「Category（カテゴリ）」「Taste（嗜好）」「Brand（ブランド）」という3つの視点から顧客の購買傾向を分析する手法です。

顧客がどのような商品カテゴリを好み、どのようなブランドや商品を選ぶ傾向があるのかを把握できるため、商品提案やレコメンド施策の精度向上につながります。ECサイトや小売業などで活用されることが多い分析手法です。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購入金額順に10グループへ分け、それぞれの売上構成比を分析する手法です。

どの顧客層が売上へ大きく貢献しているのかを把握できるため、優良顧客への施策や販促活動の優先順位を決める際に役立ちます。また、売上が低い顧客層へのアプローチ方法を見直すきっかけにもなります。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、年齢や性別、地域、業種、企業規模などの属性によって顧客を分類する分析手法です。

顧客ごとの特徴を把握しやすくなるため、ターゲットに合わせた広告配信やメールマーケティング、営業アプローチなどを実施しやすくなります。一人ひとりに適した施策を行うための基本となる分析手法です。

コホート分析

コホート分析は、同じ時期に会員登録や商品購入を行った顧客をグループ化し、その後の行動を比較・分析する手法です。

新規顧客の定着率や継続率、施策ごとの効果などを時系列で確認できるため、キャンペーンやプロモーションの成果を検証する際によく利用されます。

LTV分析

LTV分析は、「Life Time Value（顧客生涯価値）」を分析する手法です。一人の顧客が取引開始から終了までに、どれだけの利益を企業へもたらすのかを把握できます。

LTVを分析することで、優良顧客への投資判断や、長期的な顧客育成施策を検討しやすくなります。新規顧客獲得だけでなく、既存顧客との関係強化を重視する企業にとって重要な分析手法です。

ABC分析

ABC分析は、売上や利益などの指標をもとに顧客や商品を重要度別にA・B・Cの3つのグループへ分類する分析手法です。

売上への貢献度が高い顧客や商品を明確にできるため、営業リソースやマーケティング予算をどこへ優先的に配分すべきか判断しやすくなります。CRM分析だけでなく、在庫管理や商品管理など幅広い業務で活用されています。

CRM分析で活用できるデータ

CRM分析では、さまざまな種類のデータを組み合わせることで、顧客の特徴や行動を多角的に把握できます。分析目的に合ったデータを、正確かつ一貫した状態で組み合わせることで、顧客の特徴や行動を多角的に把握しやすくなります。データは量だけでなく、正確性や更新状況、項目の統一性も重要です。

ここでは、CRM分析でよく活用される代表的なデータを紹介します。

顧客属性データ

顧客属性データには、氏名や年齢、性別、地域、企業名、業種、企業規模などの基本情報が含まれます。

これらのデータを活用することで、顧客を条件ごとに分類し、ターゲットに合わせた営業活動やマーケティング施策を実施しやすくなります。例えば、業種や企業規模ごとの受注率を分析すれば、自社と相性の良いターゲット層を見つけることも可能です。

購買履歴データ

購入した商品やサービス、購入金額、購入回数、購入時期などのデータは、顧客の購買傾向を把握するうえで重要な情報です。

購買履歴を分析することで、優良顧客の抽出やアップセル・クロスセルの提案、休眠顧客への再アプローチなど、目的に応じた施策を実施できます。

問い合わせ履歴データ

問い合わせ内容や対応履歴、対応日時、解決までにかかった期間などの情報も、CRM分析に活用できる重要なデータです。

問い合わせ内容を分析することで、顧客が抱えやすい課題や不満を把握でき、商品・サービスの改善やサポート品質の向上につなげられます。また、よくある問い合わせを把握することで、FAQの充実や業務効率化にも役立ちます。

Web行動データ

Webサイトの閲覧履歴や資料ダウンロード、フォーム送信、メールの開封・クリック履歴なども、CRM分析で活用されるデータです。

顧客がどのページに興味を示しているのか、どのコンテンツを閲覧しているのかを把握できるため、興味・関心に合わせた営業アプローチやマーケティング施策を実施しやすくなります。

営業活動データ

営業担当者の訪問履歴や商談内容、提案履歴、受注・失注情報なども、CRM分析では重要なデータです。

営業活動を分析することで、受注率の高い営業プロセスや失注しやすいポイントを把握できます。成果につながる営業活動を可視化することで、営業組織全体の改善や教育にも役立てられます。

CRM分析を成果につなげる活用例

CRM分析は、データを集計・可視化することが目的ではありません。分析によって得られた結果を営業活動やマーケティング、顧客対応へ反映することで、初めて成果につながります。

ここでは、CRM分析を実際の業務へ活かす代表的な活用例を紹介します。

営業活動の改善

CRM分析によって受注率や商談化率、失注理由などを把握することで、営業プロセスの課題を明確にできます。

例えば、商談数は多いものの受注率が低い場合は提案内容に課題がある可能性があり、逆に商談数が少ない場合はリード獲得やアポイント獲得の改善が必要かもしれません。このようにデータをもとに改善点を特定することで、営業活動の精度を高められます。

マーケティング施策の最適化

CRM分析では、広告経由の問い合わせ数やメール配信の開封率、資料請求後の商談化率などを確認できます。施策ごとの成果を比較することで、効果の高い施策へ予算やリソースを集中させやすくなります。

また、顧客属性や興味・関心ごとにセグメントを分けることで、一人ひとりに適した情報を届けられるようになり、マーケティング施策全体の成果向上につながります。

アップセル・クロスセルの提案

顧客の購買履歴や利用状況を分析することで、追加提案に適したタイミングや商品を判断しやすくなります。

例えば、現在利用しているサービスと相性の良いオプションを提案したり、利用状況に応じて上位プランを案内したりすることで、顧客満足度を維持しながら売上拡大を目指せます。

休眠顧客の掘り起こし

一定期間取引がない顧客や、問い合わせが途絶えている顧客を抽出することもCRM分析の活用方法の一つです。

休眠期間や過去の購買履歴を分析することで、再アプローチの優先順位を決めやすくなります。顧客の状況に合わせたキャンペーンやフォローを実施することで、再契約や再購入につながる可能性があります。

解約防止につなげる

問い合わせ件数の増加や利用頻度の低下、契約更新時期などのデータを分析することで、解約リスクの高い顧客を早期に把握できます。

解約の兆候が見られる顧客へ適切なフォローやサポートを行うことで、不満の解消や利用継続につながる可能性が高まります。既存顧客との関係を維持し、LTVを向上させるためにもCRM分析は重要な役割を果たします。

CRM分析を成功させるポイント

CRM分析は、高度な分析手法を取り入れるだけで成果が出るわけではありません。分析の目的を明確にし、信頼できるデータをもとに継続的な改善を行うことが重要です。

ここでは、CRM分析を成功させるために押さえておきたいポイントを紹介します。

データの品質を維持する

CRM分析の精度は、登録されているデータの品質に大きく左右されます。入力漏れや重複データ、古い情報が多い状態では、正確な分析結果を得ることができません。

そのため、顧客情報や商談履歴、問い合わせ履歴などは日頃から最新の状態に保ち、入力ルールを統一して運用することが重要です。データの品質を維持することで、分析結果の信頼性も高まります。

分析の目的を明確にする

CRM分析では、「売上を伸ばしたい」「受注率を改善したい」「休眠顧客を掘り起こしたい」など、目的を明確にしたうえで分析を行うことが重要です。

目的が曖昧なままデータを分析しても、有効な施策につながらない可能性があります。課題に応じて適切な分析手法を選択し、必要なデータだけを活用することで、より効果的な分析を実施できます。

分析結果を施策へ反映する

分析は結果を確認して終わりではなく、その結果を実際の営業活動やマーケティング施策へ反映してこそ意味があります。

例えば、優良顧客が明確になった場合は重点的なフォローを実施し、受注率の低い営業プロセスが見つかった場合は提案方法を見直すなど、具体的な改善につなげることが重要です。

定期的に効果を検証する

CRM分析は一度実施すれば終わるものではありません。市場環境や顧客ニーズは変化し続けるため、分析結果や施策の効果も定期的に見直す必要があります。

分析・施策・検証・改善というサイクルを継続することで、より精度の高いCRM分析が可能になります。継続的にデータを活用することで、営業活動やマーケティング施策の成果を着実に高めていくことができます。

よくある質問

CRM分析とBIツールの違いは何ですか？

CRM分析は、CRMに蓄積された顧客情報や営業活動、購買履歴などのデータを分析し、営業やマーケティング、顧客対応の改善につなげることを目的としています。

一方、BI（Business Intelligence）ツールは、CRMだけでなく販売管理システムや会計システムなど複数のシステムからデータを収集・分析し、企業全体の経営判断を支援するツールです。CRM分析は顧客データに特化しているのに対し、BIツールはより幅広いデータを扱う点が大きな違いです。

CRM分析は中小企業でも必要ですか？

はい。CRM分析は大企業だけでなく、中小企業でも十分に活用できます。

顧客数がそれほど多くなくても、購買履歴や問い合わせ履歴、営業活動などを分析することで、受注率の改善や顧客満足度の向上につなげることが可能です。近年は分析機能を標準搭載したCRMも増えているため、専門的な知識がなくても分析を始めやすい環境が整っています。

CRM分析はどのくらいの頻度で行うべきですか？

CRM分析の頻度は目的によって異なりますが、営業活動やマーケティング施策の改善を目的とする場合は、月次や四半期ごとに定期的に実施する企業が多くあります。

また、新しいキャンペーンや商品を展開した際には、その都度効果を分析し、施策の改善につなげることも重要です。定期的な分析を継続することで、顧客ニーズや市場の変化にも柔軟に対応しやすくなります。

CRM分析にはどのような機能が必要ですか？

CRM分析を効果的に行うためには、レポート作成機能やダッシュボード機能、顧客のセグメント機能などが備わっているCRMが適しています。

さらに、売上分析や営業活動の可視化、マーケティング施策の効果測定など、自社が分析したい内容に対応した機能があるかも重要なポイントです。導入前には、自社の目的に合った分析機能を備えているかを確認しておきましょう。

まとめ

CRM分析は、蓄積した顧客データを営業活動やマーケティング、カスタマーサポートへ活かすための重要な取り組みです。顧客属性や購買履歴、営業活動データなどを分析することで、顧客ニーズを把握し、より効果的な施策を実施できるようになります。

また、RFM分析やLTV分析、セグメンテーション分析など、目的に応じた分析手法を活用することで、優良顧客の育成や休眠顧客へのアプローチ、営業プロセスの改善など、さまざまな成果につなげることが可能です。

CRM分析を成功させるためには、データの品質を維持し、分析の目的を明確にしたうえで、分析結果を実際の施策へ反映し続けることが重要です。継続的に分析と改善を繰り返すことで、顧客との関係を強化し、企業の売上や顧客満足度の向上につなげられるでしょう。

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