CRMツールを使った顧客分析の手法と、重要なポイント、活用事例を徹底解説
営業戦略部
2025.06.09
2025.06.09
CRMには企業が収集した膨大な顧客データが蓄積されています。これらのデータをより効果的に活用するためには分析が欠かせません。分析にはさまざまな手法がありますので、ここで基本的なものをご紹介していきます。
toBeマーケティング株式会社では、顧客管理（CRM）に関する現状分析や課題抽出を行う「CRMアセスメント支援」や、CRM導入支援を提供しています。
また、顧客の業務課題に対して、CRMの効果的な活用や業務プロセスの改善、顧客データの整備などを通じて、
Sales Cloud をはじめとするCRMツールの導入・構築をサポートいたします。
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さらに、MA（マーケティングオートメーション）ツールとの連携や、
顧客情報の一元管理による営業活動の効率化など、包括的な支援も可能です。
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本資料では、Salesforce CRMとMAツールの連携によって、営業・マーケティング・経営の各部門が抱える課題を解決した企業の成功事例を紹介しています。商談状況の可視化や部門間の連携強化、分析による精度向上など、導入効果と活用ポイントを具体的に解説。 こんな方におすすめです！
- 商談状況の見える化ができていない
- マーケティングと営業が連携できていない
- 商談分析や精度の高い予測ができていない
CRMツールを使った顧客分析の概要と目的
CRMとは何か
CRMは「Customer Relationship Management」の略称です。
「顧客関係管理」と訳される通り、企業が顧客との関係を管理し、深めるための戦略やシステムの総称であり、狭義では顧客管理システムを指す言葉として普及しています。
システムを指すCRMには顧客ごとの個人情報や応対履歴、購買履歴などの基本情報を記録できるデータベースとしての機能が備わっています。
その他、顧客との関係を良好に保つ機能としてメール配信機能や問い合わせフォーム作成機能なども用意されていたり、記録されたデータを分析することも可能です。
CRMを使った顧客分析の目的
顧客満足度の向上
CRMには、顧客ごとの購買履歴だけでなく、問い合わせやクレームの応対履歴も残す機能が備わっています。
これらの情報をもとに多角的な分析を行うことで、顧客が必要としているサポートやサービスが見えてくるでしょう。さらに、実施した施策と結果の因果関係を分析し、施策の精度を高めていくことで、顧客満足度の向上を図ることができます。
効果的なマーケティング戦略の構築
新規顧客獲得に必要なコストは、既存顧客維持にかかる費用の5倍と言われることがあります。そのため、マーケティングのプロセスをできる限り効率化したいと考える企業は多いでしょう。
CRMにはメール配信機能やキャンペーン管理の機能が付いており、メール開封率やキャンペーンの利用状況などのデータを分析することができます。
分析による顧客理解の向上によって、より適切で精度の高いマーケティング戦略の立案が可能となります。
顧客生涯価値（LTV）の最大化
顧客生涯価値（LTV）とは、「一人の顧客（または1社）が取引期間を通じてもたらす総収益」のことです。LTVは業界・業種を問わずさまざまな企業で意識される指標であり、事業の収益性や成長性を判断する指標として重要視されています。
LTVを向上させるためには主に以下の2点の方法があります。
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平均購入単価（顧客単価）を挙げる
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購買頻度を増やす（解約率を下げる）
CRM分析を利用することで、いずれの方法が適切なのか、施策を展開するためにより効率的なタイミングはいつかなどの判断に必要なデータをスピーディに可視化することができます。
主な顧客分析手法
本項では、CRMで取得したデータをもとにした顧客分析方法をご紹介します。
RFM分析
RFM分析は、購買行動の傾向から顧客をグループ分けする際に使用する分析方法です。主に以下の3つの観点から分析を行います。
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Recency：直近の購入日
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Frequency：購入する頻度
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Monetary：購入金額
たとえば、購入頻度が高く直近の購入日も最近である場合、リピーターとして今後の購買見込みも高いと予想できます。反対に、過去頻繁に購入履歴があり、累計購入金額も大きいものの直近の購入日から何年も経過している場合、今後の購買見込みは低いと判断できるでしょう。
この分析方法は購入履歴が指標となりますので、購入履歴のない見込み顧客や新規顧客には使用できません。
クラスター分析
クラスター分析は、似た構成のデータ同士をグルーピングする分析手法です。購入履歴以外にも、アンケートの回答結果などを指標とすることができるのが特徴です。
クラスター分析には以下の2種類があります。
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階層クラスター分析
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非階層クラスター分析
階層クラスター分析は樹形図を作成してデータをグループ化します。メリットはクラスターの階層が視覚的に分かりやすいこと、最初にクラスター数を指定する必要がないことです。
その代わり、詳細にグループ分けするために分析に時間がかかるというデメリットがあります。そのためビッグデータを扱うには向いていません。
非階クラスター分析は、初めにクラスター数を決めておき、データを振り分ける手法です。この手法では樹形図を作成せず、どのデータがどのクラスターに属するかのみが可視化されます。階層性クラスター分析に比べて計算時間が短く済むのが特徴です。
ただし、適切なクラスター数が不明な場合は、設定数が決まりにくいなどのデメリットがあります。
LTV分析
LTV分析は顧客のLTVを算出して優良顧客を洗い出す手法です。
ただし、どのようなデータを用いてLTVを算出するかは企業によって異なるため、検討が必要となります。以下に代表的なLTVの算出方法をご紹介します。
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平均購入額×購入頻度×利益率
最も一般的な算出方法です。消耗品や食品など、購入頻度が高く、継続購入の見込みが高い場合に用いられます。
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年間購入額×収益率×継続期間
年間ごとの収益を指標とした算出方法です。BtoBなどで長期的な契約を行っている場合などに用いられます。
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平均購入額×粗利÷解約率
顧客の解約率を考慮に入れた算出方法です。サブスクリプション型のサービスについて分析する場合によく用いられます。
分析を行う際のポイント
CRMで顧客分析を行う際には、多くの手法や指標となる数値の中から最適なものを選択する必要があります。以下に3点のポイントをご紹介しますので、参考にしてください。
導入目的・課題に合わせて手法を選ぶ
顧客分析を行う際に大切なのは、分析を行う目的や課題を明確にすることです。たとえばより良いマーケティング施策の立案、セールス活動の効率化、リピーターの増加、などの目的によって必要な手法は異なってきます。
複数の観点から分析を行う
多角的な観点から分析を行うことも大切なポイントです。
たとえば、顧客の流入ルートとその後のリピート率を分析することで、優良顧客を獲得しやすいマーケティング施策を明らかにすることができます。
まずはCRMに蓄積された情報から顧客の現況を把握し、目的にとって必要なデータは何かを洗い出すことで、適切な分析手法や算出方法が見えてきます。
データ連携を検討する
CRMにはSFAやMAとデータ連携できるものがあります。SFAは営業支援ツール、MAはマーケティング支援を目的としたツールです。これらの業務効率化ツールとCRMを連携することで、より精度の高いデータを用いて分析を容易にすることがポイントとなるでしょう。
分析を活用した成功事例
CRM分析が企業の顧客関係強化と業績向上にどのように貢献するかを具体的な事例を用いてご紹介します。
CRMを活用した分析事例：休眠顧客の掘り起こしと業務効率化
ある企業では、Salesforceの属性データとAccount Engagementのアクティビティデータを活用し、休眠顧客の掘り起こしを効率的に実施しました。
課題
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休眠顧客（約1,000件）を効率的に掘り起こしたい
取り組み
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CRMの属性データとMAのアクティビティデータを組み合わせて分析
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優先度を付け、ターゲットに近い顧客からアプローチ
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データをもとにトークスクリプトを改善し、効果的なアプローチを実施
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Salesforceのレポート・ダッシュボードを活用し、リスト作成の工数を削減
結果
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通電率が40%向上、商談化率が30%向上
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リスト作成の時間が30分～1時間削減
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限られたリソースの中で、休眠顧客の掘り起こしが効率化
この事例は、CRMとMAを組み合わせたデータ活用により、営業の効率化と成果向上を実現した成功例といえます。
まとめ
本章では、CRMの顧客データを分析する方法について具体的に説明しました。
企業の持つ課題や目的に対してどのような手法が適切かは、扱うデータが多いほど判断が難しくなります。場合によっては、専門的な知識を持つパートナーに相談することも検討してみましょう。
この記事が企業の皆様のお役に立てましたら幸いです。
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