CRM分析とは？代表的な分析手法や重要である理由、成功のコツを解説

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CRM分析とは

CRM分析とは、CRMシステムに蓄積されたデータを用いて分析し、顧客理解や施策の改善に役立てる取り組みです。CRMに蓄積されるデータは、お客さまの氏名や住所、連絡先、性別、お問合わせ履歴、アポイントや商談の記録、購入履歴、アフターフォローの履歴など多岐にわたります。

CRM分析の結果をもとにお客さまを深く理解し、適切なタイミングで、1人ひとりに合わせた内容を提案したり、サポートを行ったりすることが大切です。CRM分析のおもな目的は、顧客理解を深め、顧客満足度やロイヤルティ、LTVの向上につながる施策を検討することです。

CRM分析が重要な理由

CRM分析は、顧客との関係構築や企業戦略、LTVの改善などに役立ちます。ここでは、CRM分析が重要な5つの理由について解説します。

顧客との関係を構築するため

顧客の行動の背景にある課題や志向について分析することで、顧客理解につながります。お客さまを深く理解することでよりよい提案やアフターフォローができるため、信頼関係の構築につながります。お客さまが求めるタイミングで適切なコミュニケーションをとれる点も、CRM分析が重要視される理由のひとつです。

企業戦略に役立つ

CRM分析により、顧客のニーズや行動履歴を正確に把握し、1人ひとりに合わせた最適なアプローチが可能です。顧客理解が向上することで、同様の属性を持つお客さまはどのようなアプローチが適しているかの指標になります。

成果につながった要因を明確にできるため、新規のお客さまの開拓にも、分析結果を活用できます。ニーズや状態に合わせたプロモーション戦略により、売上向上が期待できる点も重要な理由のひとつです。

顧客満足度向上によりLTVが改善する

LTVとは、Life Time Valueの略で、お客さまが一定期間または生涯で企業にもたらす売上や利益を示す指標です。日本語では、「顧客生涯価値」といいます。CRM分析によりプロモーション・営業活動・サポートなどのアプローチ全般を行うことで、お客さま1人あたりの累計売上が増え、LTVが高まると考えられます。

▼LTVについて、詳しくは下記記事でも解説しています。

売上向上が期待できる

CRMを活用することで、顧客の性別や住所、年齢、購買履歴、Web行動、お問合わせ内容といった様々な情報を部門間で共有できます。蓄積した情報を有効活用して、リピーターの再購入を促せるため、効率よく売上向上が見込めます。

ロイヤルティが向上する

ロイヤルティとは、お客さまが企業やブランド・サービスなどに対して信頼や愛着を持っている状態を指します。
ロイヤルティが高いお客さまは、企業にとってファンに近い存在です。企業の商品・サービスを継続して購入・利用したり、友人や知人に商品やサービスをすすめる可能性も高いといえます。そのため、継続購入や口コミ、紹介などを通じて企業の成長に貢献することが期待されます。お客さまの購入履歴や、お問合わせ、クレームなどを分析しお客さまに適切に対応することで、ロイヤルティの向上が可能です。

CRM分析の種類

CRM分析には、RFM分析やデシル分析、セグメンテーション分析など、様々な種類があります。それぞれの特徴について解説します。

RFM分析

RFM分析とは、Recency、Frequency、Monetaryの3つの単語の頭文字を取ったものです。それぞれ、以下を指します。

• Recency：最終購入日
• Frequency：購入頻度
• Monetary：購入金額

上記をもとにお客さまの購買行動を分析し、ランク付けします。最終購入日が近く、購入頻度や購入金額が高いほど、優良なお客さまに分類されます。

デシル分析

デシル分析とは、お客さまの購入金額データを使った分析手法です。購買意欲の高いお客さまには狭く深いマーケティング、購買意欲の低いお客さまには広く浅いマーケティングなど、ターゲットのお客さまに応じたアプローチが可能です。お客さまを10段階にランク分けすることで、お客さまの貢献度に合わせたアプローチやマーケティング施策を提案できます。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、お客さまのニーズや属性などをもとに、グルーピングする手法です。おもな分析基準には、以下のものがあります。

• デモグラフィック：年齢や性別、職業、家族構成など
• ジオグラフィック：居住地域、気候、地域特性など
• サイコグラフィック：パーソナリティーやライフスタイルなど
• ビヘイビアル：購入頻度、利用状況、購買行動など

これらを分析することで、リピーターや新規のお客さまの特徴を把握しやすくなり、適切なアプローチが可能になります。

CTB分析

CTB分析とは、Category、Taste、Brandの3つの頭文字を取って名付けられました。CTB分析では、3つの観点からお客さまをグルーピングします。それぞれ、以下を指します。

• Category：商品を大小に分類し、お客さまの好みを見つける
• Taste：デザインやサイズなど好みを把握する
• Brand：好みのブランドを把握する

お客さまが頻繁に購入する商品や求めるサービスの傾向を把握することで、最適なアプローチが可能です。

LTV分析

LTV分析とは、お客さまの購買データをもとにお客さまのLTVを分析する手法です。LTVの算出には、お客さまの平均購入額や購入頻度、購入期間などのデータを利用します。LTVの計算式は、以下のとおりです。

• LTV ＝ 平均購入単価 × 粗利率 × 1年間の購入回数 × 継続年数

LTVの数値が高いほど、長期的に自社にとって優良なお客さまであるといえます。
ただし、施策を評価する際は、顧客獲得コストや維持コストもあわせて確認することが重要です。

▼LTVについて、詳しくは下記記事でも解説しています。

クラスター分析

クラスター分析とは、異なる属性が含まれる集団を類似した要素をもとにグループ化する手法で、階層型クラスター分析と非階層型クラスター分析に分けられます。
階層型クラスター分析は、あらかじめ似た要素を持つものを線でつなぎ、樹形図にしてグループ化する手法です。

非階層型クラスター分析は、あらかじめ決められたグループ数で任意にグループ化します。一般的に、自社はどのようなキーワードでイメージされているのか、自社ブランドのポジションなどの確認が可能です。明確な基準ではなく、データ同士がどれだけ類似しているかをもとに分類するという特徴があります。

行動トレンド分析

行動トレンド分析は、季節や時間帯、曜日、月などある一定のシーズンに着目してお客さまの購買データをもとに分析する手法です。シーズンで効果的な施策が明らかになるため、季節や時間帯などに合わせた広告やキャンペーンを実施でき、施策の費用対効果を高められます。

売上分析

売上分析とは、自社の売上を幅広い視点で分析し、自社が抱える課題や傾向を把握する手法です。売上分析では、以下のような指標が使用されます。

• 季節ごとの売上
• 購入者数
• 会員か非会員かによる違い
• 毎月のカテゴリ別の売上

これらのデータを確認することで、売上が伸び悩む原因や向上している要因を明らかにできます。

顧客分析

顧客分析により、自社サービスや商品の顧客層を把握できます。顧客情報に含まれるデータは、以下のとおりです。

• 性別・年齢層・居住地
• 累計購入金額
• 来店頻度
• 購入頻度
• 購入日
• 購入回数

顧客情報を分析することで、最適なアプローチ方法やフォロー施策の設計に役立ちます。

CPM分析

CPM分析とは、新規購買からどれくらい経過しているか、累計で購買した金額、最終購入からどれくらい経過しているかといった指標をもとに、お客さまを複数のグループに分類し分析する手法です。CPMは、Customer Portfolio Managementの略で、中長期的なアプローチに適しています。CPM分析により、LTVが低い顧客をロイヤルティの高い顧客に育成できます。

CRM分析を効果的に進めるポイント

CRM分析を効果的に進めるためには、システムとの連携も視野に入れつつ、PDCAサイクルを回すことが重要です。分析の目的を明確にするといった点も含め、3つのポイントを解説します。

目的を明確にする

企業が現状抱えている課題や達成したい目標により、選ぶべき分析手法や施策は異なります。自社の目的を明確にし、必要な分析手法や機能、活用方法を検討することが重要です。たとえば、RFM分析を利用すれば最終購入日からの経過日数や、現在までの購入回数や購入金額をもとに、優良なお客さまの特徴や共通点を把握できます。

自社の目的に見合わない分析手法では、手間とコストだけがかかり費用対効果が低下しかねません。

システムとの連携も重視する

CRMをSFAやMAなどのシステムと連携すると、部門ごとに分散している顧客データを統合し、より幅広い分析に活用できます。
CRMシステムを選ぶ際は、既存システムとの互換性や相性を考慮して導入を進めることが重要です。

PDCAサイクルを回す

CRM分析を一度すれば、完全に目的が達成されたり改善施策が成功したりするとは限りません。PDCAサイクルを回し、改善を繰り返すことが重要です。PDCAサイクルを繰り返すことで施策の精度や分析手法のブラッシュアップが可能になり、自社の目標に沿った成果を安定的に得られます。PDCAサイクルを回す際は、以下の点を振り返ります。

• 仮説と異なった部分はどこか
• 仮説が成立しなかった原因はどこにあるか
• 想定以上の成果が得られた要因はなにか
• 具体的な改善点はなにか

CRM分析を成功させる方法

CRM分析の成功には、3つの要素が重要です。ここでは、それぞれについて解説します。

データ形式を統一させる

CRM分析の成功には、正確で一貫したデータ入力が必須です。入力方法が統一されていないと、正確な分析にはつながりません。必須項目の設定や入力ルールの明確化など、社内の基準やルールを統一することが重要です。

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データを集めるだけで終わらせない

データをただ収集するだけで満足しないように注意が必要です。CRM分析の目的は、データの収集ではありません。どれだけ多くのデータを収集しても、実際の施策や戦略に活用しなければ期待する成果は得られません。データを収集・分析したら、具体的なアクションに進むことが重要です。

具体的な計画に落とし込む

分析結果を報告するだけでは、具体的な成果にはつながりにくいでしょう。過去データを報告するだけでなく「何が問題か」「どこを改善すべきか」にフォーカスし、指標設計を進めることが重要です。CRM分析の情報はあくまでも顧客理解を深め、具体的な施策に反映させるための基盤として活用すべきです。

CRM分析の注意点

CRM分析はコストが発生する、情報漏洩のリスクがあるという課題があります。効果が出るまでには時間がかかる点も含め、3つの注意点を解説します。

コストが発生する

CRMシステムや分析ツールの利用には、初期費用、月額のシステム利用料、運用・保守にかかる人件費といったコストが発生します。導入形態別でかかるコストは異なりますが、カスタマイズを伴ったり、大企業向けだったりする場合、運用費も含め、コストが高額になることもあります。

コストが高くなりすぎると、自社の予算を圧迫しかねません。しかし、あまりに安すぎると機能が不十分で自社の目的達成に必要な施策を実行できない可能性も考えられます。費用対効果を確認し、必要に応じて対象部門や機能を絞ったスモールスタートを検討することも重要です。

情報漏洩リスクがある

CRM分析では、顧客情報を扱います。そのため、アクセス権限の適切な設定や多要素認証の導入などのセキュリティ対策が不可欠です。情報漏洩のおもな原因は、標的型攻撃やビッシング（音声フィッシング）による不正アクセス、従業員の誤操作・設定ミス、および内部不正です。情報漏洩が発生すると、企業の信頼失墜や法的責任につながりかねません。アクセス権限の適切な管理、多要素認証、操作ログの保存、従業員教育など、技術面と運用面の両方で対策することが重要です。

すぐに効果は得られない

CRM分析では、顧客情報の分析、施策の実行、成果の分析、改善策の洗い出しといった複数の工程が必要です。そのため、データ蓄積や仮説検証に時間がかかります。短期的に進めるのではなく、中長期的に運用する姿勢が重要です。

CRMシステムの選び方

CRMシステムを導入する場合、自社に必要な機能や操作性、カスタマイズ性などを確認することが大切です。ここでは、6つの視点からCRMシステムの選び方を解説します。

自社に必要な機能があるか

CRMシステムは、製品によって搭載されている機能が異なります。自社に必要な機能が備わっているCRMシステムを選ぶことが重要です。CRMシステムによっては、基本機能は標準搭載されており、オプションで機能を追加できるものもあります。自社に不要な機能が備わったCRMシステムを選ぶと、使いこなせず社内での定着に時間を要します。

使い勝手はよいか

CRMシステムの操作性が従業員のリテラシーに合っているかどうかも選定ポイントです。オペレーターや管理者が操作に戸惑うようであれば、導入が無駄になりかねません。現場の従業員が「情報を入力する時間がない」「データ入力の作業が負担になる」と感じることが多い場合も、CRMシステムは社内に浸透しにくくなります。

無料トライアル・デモを活用し、事前に従業員が実際に操作して、使いやすさを確認することが重要です。選定の際は、アイコンのわかりやすさ、画面の遷移速度、操作のしやすさ、モバイルやタブレットへの対応なども確認します。

既存のシステムと連携できるか

外部システムと連携することで、活用できる顧客情報の幅が広がります。そのため、より様々な施策を実行しやすくなると期待できます。既存システムと連携できない場合、データ入力・管理の際に複数のツールを横断しなければなりません。そのため、かえって手間が増えることが考えられます。結果として、業務効率が下がるうえにミスの原因にもなりかねません。

顧客情報を一元管理できるCRMシステムを選ぶことで、迅速な対応や応対品質の均一化が実現し、顧客満足度の向上が期待できます。テクマトリックスが提供するCRMシステム「FastHelp」は、データ連携やCTI・PBX、音声認識などのシステムとも連携できるため、業務効率化と応対品質の向上も実現します。

＞FastHelpをはじめとする、FastSeriesとの製品連携パートナー一覧

カスタマイズ性は十分か

業務内容や事業の拡大などに合わせ、機能や入力項目を追加・変更したりできるかも確認しましょう。機能が追加できるかだけでなく、不要な機能や項目が非表示にできるか、設定変更を自社で行えるかといった点も重要です。

サポート体制は充実しているか

サポート体制が充実しているCRMシステムを選ぶことも重要です。CRMシステムを初めて導入したり運用面で不安があったりする企業は、自社にIT人材や担当者がいないと疑問点や不明点を解消できません。そのため、社内でCRMシステムを活用できず、解約に至ることも考えられます。マニュアルやFAQに加え、問合せ窓口、導入支援、運用支援などの内容も確認しましょう。

＞FastSeriesは、万全のサポート体制で安心と安全を提供します

十分なセキュリティ対策が講じられているか

CRMシステムでは、重要な企業情報や顧客情報を取り扱います。そのため、セキュリティ強度の確認は必須です。導入したいCRMシステムのセキュリティ機能を確認したり、サービス提供会社のセキュリティ対策を見極めたりすることが大切です。

万が一、情報漏洩が発生すると信用問題に直結しかねません。データの持ち出しや不正アクセスに対し、十分な対策を実施しているツールを選ぶことも重要です。十分なセキュリティ機能を備えたCRMシステムであれば、お客さまの個人情報が流出するリスクを減らすことができます。

外出先での利用を想定する場合は、モバイル対応の有無に加え、多要素認証、IPアドレス制限、端末制御などのセキュリティ機能も確認しましょう。安全に利用できる環境を整えることで、帰社後にデータを登録・更新する手間の削減につながります。
導入を検討している製品を比較し、どのような対策ができるかを確認します。

顧客情報の一元管理・分析にはFastHelp

FastHelpは、電話やメール、チャットなど、マルチチャネル対応のコンタクトセンター向けCRMです。複数チャネルのお問合わせ履歴と顧客情報を紐づけて管理し、回答に必要なFAQやテンプレートを素早く検索、応対後の入力作業をスムーズに行うための直感的でわかりやすいUIを採用しています。新人オペレーターでも、操作に迷わずスムーズな顧客対応ができるため、顧客満足度の向上、業務効率化が実現します。

また、FastHelpでは、レポートをグラフや表でダッシュボードに表示し、リアルタイムでのKPI確認をしたり、よく利用するレポート定義をあらかじめ作成し、分析や報告書の定期的な作成を効率的に行う機能も備えています。

そして、FastHelpは製造、金融、流通、サービスなど業種・業界問わず、多種多様な企業に導入されており、日本国内で30年以上の実績があります。また、製品開発から導入、サポートまでを自社で一貫して実施しているという強みがあり、安心・安全への取組みも評価いただいています。

まとめ

CRM分析は、LTVの改善やロイヤルティの向上を目的とした手法です。お客さまの氏名や住所、連絡先、お問合わせ履歴、アポイントや商談の記録、購入履歴などの蓄積データを分析することで、お客さまとの関係構築や企業戦略の策定や実施、LTVの改善などに役立ちます。CRMシステムを選定する際は、既存システムとの連携やセキュリティ対策などを確認することが重要です。

CRM（顧客管理システム）に蓄積されたデータを分析・活用することで、システムの価値はさらに高まります。
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