CRM分析とは？代表的な分析方法11選や重要性をわかりやすく解説！ 

企業の成長には、顧客との関係を深め、最適なアプローチを継続的に行うことが欠かせません。そのために活用されるのが、顧客データをもとに行うCRM分析です。

CRM分析では、購買履歴や顧客属性、行動傾向などの情報を整理・分析し、販売戦略やマーケティング施策の改善に役立てます。効果的なCRM分析は、売上や顧客満足度の向上、LTV（顧客生涯価値）の最大化に直結します。

本記事では、CRM分析の基本的な概要や代表的な手法、導入のポイントを詳しく解説します。

CRM分析とは

CRM分析とは、CRM（顧客関係管理）システムに蓄積された顧客データを分析し、顧客理解を深め、企業価値の向上に繋げるための施策を検討する手法です。

CRMは顧客の氏名や年齢、住所などの基本情報だけでなく、購買履歴やWebサイトの閲覧履歴、問い合わせ履歴、メール開封状況、SNS上の行動履歴など、多様な情報を一元管理できます。

分析では、これらのデータを用いて顧客のニーズや行動パターンを把握し、最適なアプローチや施策を導き出します。CRM分析の目的は、単なるデータの整理ではなく、顧客との関係を長期的に強化し、売上の向上やロイヤルティの醸成につなげることです。特定の顧客層の購買傾向を把握することで、効果的な販促キャンペーンやパーソナライズされた提案が可能になります。

また、休眠顧客の掘り起こしや離脱防止施策、商品開発へのフィードバックなど、多岐にわたる戦略に活用できます。企業はCRM分析を通じて、データドリブンな意思決定を実現し、競争優位性を高められます。

CRMによる顧客分析が必要な理由

CRMによる顧客分析は、単なるデータ集計ではなく、事業の成長を加速させるための戦略的な手段です。購買履歴や行動データをもとに、顧客の特徴やニーズを正確に把握できるため、適切なタイミングで最適な施策を打つことが可能になります。結果として、売上の拡大や顧客満足度の向上、LTV（顧客生涯価値）の最大化につながります。

ここからはCRMによる顧客分析が必要な理由を3つ紹介します。

• 売上が増加する

• 顧客満足度が増加する

• LTV（顧客生涯価値）向上が増加する

売上が増加する

CRM分析を活用すると、顧客ごとの購買傾向や購入頻度、購入金額の分布を明確に把握できます。特定の期間に購買が集中する顧客層を特定すれば、その時期に合わせたキャンペーンや限定オファーを展開できます。

また、過去の購入履歴から関連性の高い商品を提案することで、クロスセルやアップセルの機会を増やせます。さらに、購買意欲が高まっている段階で適切なアプローチを行うことで、成約率を高めることも可能です。

分析によって顧客の趣味嗜好や購買傾向を深く理解することで、新商品やサービスの開発にも活用できます。データを活用した精度の高い営業活動は、無駄な施策や広告費の削減にもつながり、利益率の改善にも寄与します。

このように、CRMによる顧客分析は売上拡大に直結する重要な施策です。

顧客満足度が増加する

CRM分析は、顧客一人ひとりの嗜好や行動履歴をもとに、きめ細やかな対応を実現します。顧客が過去に購入した商品やサービス、問い合わせ内容、購買タイミングなどを把握すれば、個別ニーズに合わせたパーソナライズされた提案が可能です。

顧客は自分に合った提案を受けることで、自分が大切にされているという感覚を得られ、満足度が向上します。また、分析結果から顧客が不満を感じやすいポイントを事前に把握できるため、クレームや離脱の予防にもつながります。さらに、顧客が求めるタイミングで適切なフォローや情報提供を行うことで、信頼関係がより強固になります。

顧客との信頼関係が深まれば、リピート率やロイヤルティが高まり、長期的な顧客関係の構築に寄与します。結果として、企業のブランド価値や評価向上にもつながります。

LTV（顧客生涯価値）向上が増加する

CRM分析を活用すると、顧客一人ひとりが生涯にわたってどれだけの利益をもたらすかを把握でき、LTV（顧客生涯価値）の向上に直結します。

購買履歴や利用頻度、平均購入単価、継続期間などのデータをもとに、顧客を価値ごとに分類し、優先度の高い顧客への施策を集中できます。LTVが高い顧客にはパーソナライズされた特典や優先サービスを提供することで、さらなる購入意欲を促進できます。また、離脱リスクのある顧客を早期に発見し、フォロー施策やキャンペーンを行うことで、顧客の離脱を防ぎ、継続的な収益確保につなげられます。さらに、LTV分析を定期的に行うことで、マーケティング施策や営業活動の効果を長期的視点で評価でき、施策の改善や新規施策の立案にも役立ちます。

結果として、CRM分析は企業の収益を最大化し、効率的に資源を投入できる戦略的手法です。

CRM分析の代表的な方法11選

CRM分析には多様な手法があり、それぞれの目的やデータ特性に応じて使い分けることが重要です。購買履歴や顧客属性を細分化して分析する手法もあれば、顧客行動の傾向や将来の価値を予測する手法も存在します。分析方法を適切に選択することで、顧客へのアプローチの精度が高まり、売上や顧客満足度、LTV向上といった成果を最大化できます。

以下の表では、代表的な11の分析方法について、特徴と適した活用シーンをまとめています。

複数の手法を組み合わせることで、単独利用では得られない深い洞察を得ることが可能です。特に、RFM分析やLTV分析は顧客価値を定量的に評価できるため、マーケティング施策の優先順位付けや資源配分に役立ちます。

一方で、クラスター分析や決定木分析のように統計・機械学習的なアプローチを採用する手法は、複雑な顧客構造や多変量の関係性を把握するのに適しています。企業は、目的や保有データの種類、リソースに応じて最適な手法を選び、継続的に分析を行うことで競争優位性を高められます。

RFM分析

RFM分析は、顧客を「最新購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「購買金額（Monetary）」の3つの指標で評価する手法です。各指標をスコア化し、総合的に高スコアの顧客をロイヤル顧客として特定します。

この手法の強みは、顧客を数値的に分類できるため、優先的にアプローチすべきターゲットが明確になる点です。最近頻繁に高額購入をしている顧客には特別オファーを提供し、離反の兆しがある顧客には再購入を促す施策を実施できます。

分析結果をもとに、限られた営業・マーケティング資源を高効率で活用できるため、多くの企業で採用されています。

CPM分析

CPM分析（Cost Per Mille分析）は、商品や顧客ごとの収益貢献度を把握するための手法です。広告用語としても用いられますが、CRMにおいては、各商品や顧客が全体利益にどの程度寄与しているかを計測します。

この手法を活用すると、売上は高いが利益率の低い商品、あるいは利益貢献度の高い顧客を特定できるため、戦略の最適化が可能です。収益性の高い顧客層や商品にリソースを集中させることで、限られた予算や時間で最大の成果を得られます。

また、低収益商品の改善や販促停止の判断材料としても有効です。企業の利益構造を明確にする点で非常に実用的な分析手法といえます。

デシル分析

デシル分析は、顧客を購買金額順に並べ、10等分したグループごとの特徴を分析する手法です。1デシルが最も購買金額が高く、10デシルが最も低い層となります。

この分析により、売上の大部分を上位顧客が支えているか、全体に均等に分布しているかを把握できます。例えば、上位20％の顧客が売上の80％を占める場合、その層を重点的に維持・強化する戦略が有効です。また、下位層の購買単価を引き上げる施策を行うことで、売上全体の底上げも可能です。

顧客の購買力分布を直感的に理解できるため、施策の優先順位を決めやすくなります。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析は、顧客を年齢、性別、居住地域、購買履歴、趣味嗜好などの属性や行動パターンに基づき、複数のグループに分類する手法です。

この分析によって、各セグメントに最適化されたマーケティング施策を展開できます。若年層向けにはSNS広告を強化し、高齢層向けには郵送DMを送付するなど、効果的なチャネル選択が可能です。また、特定のセグメントに対して限定キャンペーンを行うことで、反応率やコンバージョン率を高められます。

顧客の多様性を尊重しつつ、効率的なターゲティングを行うために欠かせない分析手法です。

CTB分析

CTB分析は、顧客の購買傾向を「カテゴリ（Category）」「タイミング（Timing）」「ブランド（Brand）」の3軸で分析する手法です。この分析を活用することで、顧客がどのカテゴリーの商品をいつ購入する傾向があるか、どのブランドを好むかを把握できます。

季節商品やキャンペーン商品に対して購買タイミングを予測し、効果的なプロモーションを展開できます。また、ブランドごとのロイヤルティを評価することで、クロスセルやアップセルの戦略を立案しやすくなります。

複数の切り口で顧客を理解することで、販売機会の最大化や顧客満足度向上につなげられる分析手法です。

LTV分析

LTV分析は、顧客生涯価値（Life Time Value）を算出し、長期的な利益貢献度を評価する手法です。顧客の購入金額、購入頻度、継続期間をもとに、将来的にどれだけの利益をもたらすかを予測できます。

この分析により、最も価値の高い顧客層への施策を優先的に実施でき、リソースの最適配分が可能です。また、離脱リスクが高い顧客を特定してフォロー施策を行うことで、LTVの向上にもつながります。

マーケティング施策や営業戦略を長期的視点で最適化できるため、持続的な収益増加を実現するために欠かせない手法です。

PB分析

PB分析は、顧客の購買金額（Purchase）と購買回数（Buying Frequency）を掛け合わせて、総合的な顧客価値を評価する手法です。単に購買金額だけを評価するのではなく、購入の頻度も加味することで、安定的に収益をもたらす顧客を特定できます。

この手法を活用すると、高額だが単発購入の顧客と、低額でも継続的に購入する顧客を区別して適切な施策を行えます。頻繁に購入する顧客にはロイヤルティプログラムを提供し、高額購入者には限定オファーを案内するなど、ターゲット別に戦略を最適化できます。

総合的な顧客価値の把握に優れた手法です。

売上分析

売上分析は、期間ごとの売上推移や商品別、顧客別の売上構成を可視化する手法です。この分析を行うことで、売上の増減要因やシーズナリティ、特定商品や顧客層の貢献度を把握できます。特定のキャンペーンが売上にどの程度寄与したか、売上が落ち込んだ原因はどの顧客層にあるかを明確にできます。

分析結果をもとに、在庫管理の最適化や販促施策の改善、販売チャネルの見直しなど、戦略的な意思決定が可能です。売上の状況を定量的に理解することで、営業・マーケティング施策の効果を最大化できます。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、顧客の購買やサイト閲覧、問い合わせなどの行動データを時系列で追跡する手法です。顧客の行動変化やトレンドを把握することで、離脱兆候の早期発見や新規需要の予測が可能になります。

以前は頻繁に購入していた顧客が急に購入頻度を下げた場合、適切なフォロー施策を講じることができます。また、商品やサービスに対する関心の高まりを把握すれば、新製品の投入タイミングやキャンペーン施策の計画に活用できます。

顧客行動の動きを継続的に分析することで、精度の高いマーケティング施策の設計が可能です。

クラスター分析

クラスター分析は、顧客の属性や行動パターンの類似性に基づいて、自動的にグループを作成する統計的手法です。従来の属性による単純な分類では見えにくい顧客群を発見できる点が特徴です。

購買金額は中程度でも特定の商品群を繰り返し購入する顧客群を抽出することができます。分析結果を活用すれば、各クラスターに最適化されたマーケティング施策を実施でき、反応率や成約率の向上につなげられます。

高度な顧客理解を実現することで、パーソナライズされた施策やプロモーションの精度を大幅に高められる手法です。

決定木分析

決定木分析は、顧客の行動や属性がどの結果に影響するかをツリー構造で可視化する手法です。購買や離脱、反応率などの結果に至る要因を直感的に理解できる点が強みです。

年齢、地域、購入頻度といった要因が購買決定にどう影響するかを分析できます。マーケティング施策や営業活動の優先順位を決定する際に、重要な要因を特定できるため、効率的なリソース配分が可能です。

また、分析結果をもとに新規顧客への予測アプローチや既存顧客の離脱防止策を策定することで、売上やLTVの向上に貢献します。

CRM分析を行う際のポイント

CRM分析を効果的に行うには、単にデータを収集するだけでなく、分析の目的を明確にし、自社に適したツールやシステムを選定することが重要です。目的が不明確なまま分析を行うと、施策に結びつかない結果に終わる可能性があります。

また、CRM分析の成果を最大化するためには、ERPなどの基幹システムとの連携も検討する必要があります。

ここでは、CRM分析を行う際のポイントを3つ挙げて紹介します。

• 分析の目的を明らかにする

• 自社にあうツールを導入する

• EPRの導入を検討する

分析の目的を明らかにする

CRM分析を始める前に、最終的に何を達成したいのか目的を明確にすることが重要です。

売上向上、顧客満足度の改善、LTVの最大化など、企業ごとに重視すべき指標は異なります。目的が明確であれば、どのデータを収集・分析すべきかが定まり、施策の精度を高められます。

また、目的が定まることで、適切な分析手法の選定や優先度付けも容易になります。分析の結果を現場に活かすためには、数値だけでなく行動変化や施策効果との関連性も意識することが大切です。

目標に沿った分析を行うことで、顧客との関係性を強化し、効率的なマーケティング・営業戦略を構築できます。

自社にあうツールを導入する

CRM分析の効果を最大化するには、自社の業務形態や顧客データの特性に適したツールを導入することが不可欠です。クラウド型CRMやオンプレミス型、SFA機能付きのCRMなど、ツールには多様な種類があります。導入する際は、データの管理・分析機能、他システムとの連携、ユーザーの操作性を総合的に判断する必要があります。

また、ツールが提供する分析レポートや可視化機能が、自社の課題解決に役立つかどうかも重要です。適切なツールを活用することで、分析結果の信頼性が高まり、迅速かつ効果的な意思決定が可能になります。

導入後は、担当者が操作に習熟するための教育やマニュアル整備も欠かせません。

EPRの導入を検討する

CRM分析の精度を向上させるためには、ERP（Enterprise Resource Planning）との連携も有効です。ERPは販売管理や在庫管理、会計などの基幹業務データを統合的に管理できるシステムであり、CRMの顧客データと組み合わせることで、より包括的な分析が可能になります。

売上データと顧客属性をERPから取得しCRMで分析することで、利益率の高い顧客層の特定や購買予測の精度を向上させられます。また、ERPとCRMの連携は業務プロセスの効率化やデータ入力の二重化防止にも寄与します。結果として、企業全体でのデータ活用力が高まり、戦略的な意思決定を迅速に行える環境を整えることができます。