CRM分析とは？9つの分析手法と効果を高める方法を解説

CRM分析とは、お客様と良好な関係を築いていくために顧客情報を分析することです。

お問い合わせや商品購入に至ったお客様のデータは社内で管理していると思いますが、その特徴や傾向を分析することで今後の売上を伸ばすために活かすことができます。

本記事ではCRM分析の概要と9つの分析方法についてご紹介します。
CRM分析の効果を高める方法もあわせて解説しますので、顧客データを活用して自社の売上アップにつなげていきましょう。

この記事でわかること

• CRM分析の概要や重要性
• CRM分析の手法
• CRM分析の効果を高めるポイント

こんな人におすすめの記事です

• 顧客のニーズを理解し、最適なオファーを行いたい方
• 顧客関係管理を徹底し、LTVを高めたい方

CRMとは？

そもそもCRMとは、お客様と信頼関係を築き、利益向上を目指すマーケティング手法です。
お客様の購入履歴や行動データなどを可視化し、お客様が何を求めているかを明らかにすることで、自社商材を継続的に購入してもらうための適切なアプローチを行います。

CRM分析とは？

CRM分析とは、CRM(顧客関係管理)を徹底するために行う分析のことを指します。

CRM分析を実施することで、自社商材に最適なプロモーションの実施や、顧客の掘り起こし、さらには新規顧客の獲得につなげることができます。

代表的な例として、性別･年代･売れている時期などからお客様の属性を分析することで属性に合わせた施策を打ち出すことが可能です。
昔に比べて顧客のニーズが多様化しているため、より細分化した属性に合わせた施策は必要不可欠と言えます。

CRM分析はマーケティング・営業戦略の見直しに有効

蓄積されたお客様の情報を効果的に活用するにはその情報を分析することが重要です。

具体的にどのお客様に向けて、どのようにアプローチしていけばよいのかを把握せずに施策を打ち出しても、十分な効果は得られません。
CRM分析を用いることで、顧客の購入履歴や傾向などを把握できるため、効果の高いアプローチにつながります。
また、分析を進める中で自社の課題が見つかることもあるので、営業戦略の見直しにも効果的です。

CRM分析の手法9選

ここでは、具体的なCRM分析の手法についてご紹介します。
これらの分析手法はそれぞれ目的が異なるので、自社の目的に合わせて最適な分析方法を採用してください。

RFM分析

RFM分析は、「最終購入日(Recency)」「購入頻度(Frequency)」「購入金額(Monetary)」の3つの指標をもとに顧客をグループ分けする分析手法です。

それぞれの指標は以下の通りで、すべての要素が高いお客様は「優良顧客」であると判断できます。

• Recency：顧客が最後に購入した日　日が近いと重要度は高い
• Frequency：顧客が購入している頻度　頻度が高いと重要度は高い
• Monetary：顧客が購入した金額　金額が大きいと重要度は高い

RFM分析は、優良顧客の判定だけではなく、自社から離れそうなお客様の発見にも役立ちます。
例えば、購入金額･購入頻度ともに高いお客様にもかかわらず直近の購入がない場合、他社商材に流れてしまった可能性が考えられます。

このように指標ごとにグループ分けして分析することで、優良顧客の獲得や顧客離れを防止するための戦略を立てることができます。

CPM分析

CPM分析は、お客様がどのような状態かを10グループに分類する分析手法です。
以下に代表的なグループをいくつかご紹介します。

• 初回顧客：設定期間内で、1回購入した顧客
• コツコツ顧客：設定期間内で、2回以上購入した顧客
• 初回離脱客：設定期間内で、初回購入後に離脱した顧客

CPM分析は中長期的なアプローチに特化しており、お客様をグループ分けしてそれぞれの状態に適したアプローチを行うことで売上増加を目指します。

例えば初回離脱顧客に分類したお客様は競合他社に奪われている可能性がありますが、他社商材と差別化した自社商材の情報を発信することで再購入につながる可能性があります。

CPM分析はRFM分析よりも細かく分類できるので、質の良いアプローチが可能となる分析手法です。

CTB分析

CTB分析は、以下の3つの要素に分けて分析する手法です。

• Category：大分類･中分類･小分類
• Taste：デザイン･サイズ･色･模様･形
• Brand：商品のブランドやキャラクター

人気がある商品や売上が大きい商品の特徴がわかるため、商品開発やプロモーションのヒントになります。
また、お客様の趣味嗜好にあわせてアプローチの方法を変えることで、成約率アップにつながるでしょう。

デシル分析

デシル分析とは、購入金額が大きい順にお客様を並べて、10のグループに分ける分析手法です。
アプローチする優先順位や購入金額が高いグループの傾向を把握することで、売上を効率的に伸ばすアプローチができるCRM分析手法といえます。

クラスター分析

クラスター分析とは、異なる属性が混ざっている集団から、類似したものを集めてグループを作る分析手法です。
大量のデータを簡略化することで特性や傾向を考察しやすくなるためデータ量が多い場合に有効で、主に顧客情報や市場調査の結果を精査する際に利用されます。

 LTV分析

LTV分析とは、お客様が生涯でどれくらいの金額を使用するかを分析する手法です。
LTVとは「Life Time Value」の略で、日本語では「顧客生涯価値」と訳されます。

LTVは平均の購入単価･購入頻度･購入期間などから算出され、高ければ高いほど重要度の高いお客様、つまり優良顧客といえます。

LTV分析は優良顧客を絞り出し、優先的にアプローチするだけでなく、LTVの低いお客様に対して最適なアプローチに改善できるCRM分析手法です。

売上分析

売上分析は、その名の通り売上から現状を把握する分析手法です。
自社商材の売上傾向を分析し、売上目標を立てたり、売上の高い商品を特定したりすることを目的として行います。
担当者や商品ごとに分析することで、売上拡大や利益向上の戦略を立てるのに役立ちます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、ニーズや属性からお客様を分類する分析手法です。
顧客属性ごとの購入頻度や売上を把握することで、どのような属性のお客様がよく商品を購入するか、売上が高くなるかといった傾向をつかめます。
成約につながりやすい属性を把握したり、セグメントごとのニーズに応じたアプローチを行ったりすることで、売上の最大化につながるでしょう。

行動トレンド分析

行動トレンド分析とは、特定の期間に販売される商品やサービスの売上を分析する手法です。
年齢や性別などからお客様をグループ分けし、どの顧客によって特定の商品の売上が伸びているのかを分析することで、特定の時期に特定のターゲットに対して最適なアプローチを行うことができます。

CRM分析の効果を高めるためのポイント

CRM分析は、やみくもに数値を算出したり、グループ分けしたりするだけでは意味がありません。以下の3つのポイントを押さえることで、より効果の高いCRM分析が可能になります。

ポイント1：自社の課題を明確にして、最適な手法を見つける

現在の課題や目的を明確にすることで、分析すべき項目がわかり、その項目に対する分析手法を見つけやすくなるでしょう。
例えば優良顧客を増やしたい場合は、CPM分析で顧客を10グループに分類してLTVが低い顧客を絞り出して中長期的にアプローチします。

効果的にCRM分析を行うためには、まずは自社の課題を明確にすることが重要です。

ポイント2：顧客情報を掛け合わせて分析する

顧客の幅広い情報をどう組み合わせるかも重要です。情報を正しく組み合わせるとCRMの効果は大きくなります。
例えば、リピート率を向上させる目的であれば、お客様の購入履歴だけでなく、自社が行った施策に対するお客様の反応データが必要です。
それらのデータを組み合わせることで、特定のお客様がどの施策に反応して、どのような行動に至ったかという道筋が明確になります。

顧客の情報を深掘りすることで、より効果的なCRM分析が可能です。

ポイント3：CRMツールを利用して分析する

分析を効率化し、顧客関係管理の精度を高めていくためにはツールの活用は欠かせません。
CRMツールには様々な機能がありますが、機能が多ければよいわけではありません。自社の課題解決に適した機能を搭載しているものを選びましょう。

CRM分析を徹底的に行い、売上や利益アップを目指そう

CRMの効果を高めたいのであれば、CRM分析は必須です。
CRM分析を徹底的に行うことで、最終的な売上や利益は伸びやすくなります。

そして、膨大な顧客データを詳細に分析するためには、CRMツールの利用が欠かせません。

CRMツールは数多くありますが、特におすすめなのがkintone(キントーン)です。
kintoneはCRMの専門ツールではありませんが、自社が管理したい情報、行いたいCRM分析に合わせて自由にアプリを構築することができます。拡張機能も豊富にあるため、顧客のデータを簡単に集計できたり、データからグラフを作成できたりするので、分析に適しています。SFAとしても利用できるため、分析したデータを活用して営業につなげることも可能です。

コムデックでは企業の課題に沿ったkintoneの導入･運用支援を行っていますので、kintoneをCRMとして活用したいという企業さまはお気軽にご相談ください。