顧客データの収集・分析方法とは?マーケティングに欠かせない顧客データ活用術

顧客データの収集・分析において、以下のお悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。
- ・収集した顧客データの分析方法がわからない・・・
- ・顧客データにもとづいたマーケティング施策を立案したい
- ・顧客データ管理システムの導入やセキュリティ対策を行いたい
そこで本記事では、顧客データの定義や収集方法に加え、マーケティングに欠かせない顧客データ活用術をお伝えします。本記事を参考に、顧客データを活かした質の高いマーケティング施策を実行しましょう。
<目次>
・顧客データとは
・顧客データの収集方法
・顧客データの分析方法
・顧客データの分析にはドコモ データクリーンルーム
・まとめ
顧客データとは

顧客データとは、名前や連絡先、購買履歴、ウェブサイトの行動履歴、年齢、性別、嗜好など、顧客に関するさまざまな情報を指します。
顧客データがマーケティングにおいて重要な理由は、次のとおりです。
- ・顧客のニーズや行動パターンを理解できる
- ・ターゲットに最適なマーケティング施策を実施できる
- ・新商品の開発などにおいても、戦略的な意思決定を支える根拠になる
上記より、顧客データはマーケティングの土台として、顧客との関係構築や収益向上に不可欠な要素といえるでしょう。
ここからは、顧客データの種類や重要性、課題について、深掘りしていきます。
定量データと定性データがある
顧客データは大きく「定量データ」と「定性データ」に分類されます。それぞれの特徴や違いに関する比較表は、こちらです。
項目 | 定量データ | 定性データ |
定義 | 数値や量で測定できるデータ | 数値化でいない質的な情報 |
例 | ・購買金額 ・購入頻度 ・サイト訪問数 など | ・顧客の満足度コメント ・購買動機 ・製品に関する口コミ など |
測定方法 | ・アンケート ・売上データ ・ログ解析 など | ・インタビュー ・自由回答アンケート ・観察データ など |
メリット | ・客観性が高い ・統計分析ができる | ・顧客の心理や感情を理解できる |
デメリット | ・なぜその結果になったかの説明が難しい | ・客観性に欠ける場合がある ・分析に時間と手間がかかる |
活用事例 | ・マーケティング効果測定 ・売上予測 ・ターゲットセグメンテーション など | ・商品の改良 ・サービス内容の変更 ・顧客体験の向上 など |
顧客データ分析では、両者を適切に組み合わせることで数値の裏にある背景を深掘りし、より効果的なマーケティング戦略を立案できます。
顧客データの重要性
顧客データは、マーケティング戦略を効果的に構築するための土台です。具体的な事例を交えながら、顧客データがどのように活用され、ビジネスの成果に繋がるのかを紹介していきます。
活用事例 | 詳細 | 具体的な効果 |
顧客一人ひとりのニーズに対応 | 購買履歴や検索履歴から、顧客に最適な商品やサービスを提案 | ・顧客満足度の向上 ・購入率の向上 など |
顧客満足度の向上 | フィードバックやアンケートデータを活用して、サービスや商品を改良 | ・顧客のロイヤルティ向上 ・新規顧客の口コミ獲得 など |
リピート率の向上 | 購入後のフォローアップメールや過去購入商品にもとづくキャンペーンを実施 | ・リピート購入の増加 ・LTV(顧客生涯価値)向上 など |
ターゲティングの精度向上 | 年齢、地域、行動データを分析し、ターゲット層に最適な広告を配信 | ・効果の薄い広告の廃止 ・コンバージョン率の向上 など |
新商品・サービスの開発 | トレンドデータや顧客の声をもとに、新商品の企画・開発を実施 | ・市場ニーズに合った製品投入 ・競争優位性の確立 など |
顧客データは、商品提案、顧客満足度の向上、リピート率の向上、新商品の開発といった具体的な成果となることで、企業の成長を後押ししてくれます。
適切に収集・活用することで、競争優位性を確立し、長期的な顧客関係の構築にもつながる重要なデータといえるでしょう。
顧客データの収集方法

顧客データの収集方法として、以下の2つを紹介していきます。
- ・定量データの収集
- ・定性データの収集
収集精度が上がれば上がるほど、顧客データを活かした質の高いマーケティング施策につながります。ぜひ本章を参考に、質の高い顧客データ収集方法をマスターしましょう。
定量データの収集
定量データは、数値で表現できるため、顧客の行動や特性を客観的に把握できます。具体例を交えながら、定量データの収集方法を解説していきます。
収集方法 | 説明 | 具体例 |
アンケート | 顧客に選択肢や数値で回答を求める質問形式でデータを収集する方法 | ・5段階評価のアンケート など |
ウェブ解析ツール | ウェブサイトやアプリの利用状況を自動的に記録する方法 | ・Googleアナリティクス ・Google Search console など |
購入履歴データ | 顧客の購入した商品や金額、日時などのトランザクションデータを収集する方法 | ・ECサイトでの〇〇さんの購入履歴をもとに関連商品のおすすめ情報を送る など |
POSシステム | 実店舗での販売データを記録する方法 | ・スーパーのPOSレジで売上個数や時間帯別売上を集計する など |
顧客管理システム(CRM) | 顧客の属性や行動データを統合的に記録する方法 | ・Salesforceで、顧客の成約に至った割合や契約期間などを集計する など |
定量データの収集方法には、オンライン・オフライン問わず、多種多様な方法があります。
これらのデータを効果的に活用することで、顧客行動の全体像を把握し、ターゲティング精度の向上や売上の最大化につながります。
適切なツールやシステム選定が重要で、収集後のデータ管理も大切な要素といえるでしょう。
定性データの収集
定性データは、顧客の感情や意見、行動理由など、数値では捉えられない質的な情報を収集することで、顧客の深いインサイトを得るために役立ちます。
具体例を交えながら、定性データの収集方法を解説していきます。
課題 | 詳細 | 具体例 |
インタビュー | 顧客と直接対話し、深い意見や感情、行動理由を聞き出す方法 | ・新商品のモニターアンケート など |
自由回答アンケート | 質問に対して自由に記述形式の回答を収集する方法 | ・サービスの改善点に関する自由記述アンケート など |
観察調査 | 顧客の行動を直接観察し、行動パターンや利用方法を記録する方法 | ・実店舗での顧客の動線観察 など |
カスタマーレビュー | 商品やサービスに対するレビューを分析して、改善点や満足ポイントを抽出する方法 | ・Amazonなどの口コミやレビュー など |
UXリサーチ | サイトやアプリの利用中に顧客の操作を観察し、使用感や問題点を記録する方法 | ・ECサイトでの購入手続き中の離脱箇所の調査 など |
定性データの収集は、顧客の感情や行動理由を深く理解するために欠かせないプロセスです。インタビューや観察調査、UXリサーチなど、多様な手法を組み合わせることで、顧客の本音を把握し、サービスや商品の質が向上します。
また、定量データと併用することで、より精度の高いマーケティング戦略が立案できるでしょう。
顧客データの分析方法

顧客データの分析方法として、以下の4つを紹介していきます。
- ・セグメント分析
- ・RFM分析
- ・バスケット分析
- ・データクリーンルーム
本章を参考に、具体的な顧客データの分析方法を理解し、質の高いマーケティング施策につなげてください。
セグメント分析
セグメント分析とは、顧客データをもとに顧客を共通の特徴を持つグループ(セグメント)に分け、それぞれのグループの特性を分析する手法です。
これにより、異なるセグメントに対して最適なマーケティング施策を立案できます。
項目 | 説明 | 具体例 |
目的 | 顧客の多様性を理解し、セグメントごとに適切なマーケティング施策を実施すること | 「購入頻度が高い顧客」と「初回購入の顧客」に分類し、プロモーションを検討する など |
基準 | 顧客の行動、属性、心理などから分類する | 年齢、性別、購買履歴、地理情報、興味関心 など |
分析ツール | ・CRMツール ・BIツール ・スプレッドシート など 上記を活用し、データ集計・可視化を行う | ・分析ツールを活用して、顧客のデータを分析 ・グラフ化することで顧客を分類してセグメントごとに分ける など |
メリット | ・ターゲティング精度の向上 ・マーケティング効果の最大化 | ・広告費用対効果の改善 ・顧客満足度の向上 など |
デメリット | ・データの収集、整理、分析に時間やコストがかかる | ・データ不足や誤ったセグメント分けに伴い、施策効果につながらない可能性もある など |
セグメント分析は、顧客データからターゲット層を細分化し、それぞれの特性に合った施策を行うことで、マーケティングの効果を最大化する重要な手法です。地理的、人口統計的、行動的、心理的といった多様なセグメント基準を活用することで、より深い顧客理解が可能になり、顧客満足度や収益の向上につながります。
一方、正確なデータと適切な分析ツールが不可欠であり、誤ったセグメント分けをしてしまうと、施策の効果につながらない可能性があるため、注意しましょう。
RFM分析
RFM分析とは、顧客の購買行動を以下の3つの指標で評価し、顧客をセグメント化して分析する手法です。
- 1.Recency:最新購買日
- 2.Frequency:購買頻度
- 3.Monetary:購買金額
これにより、顧客価値を数値化し、効果的なマーケティング施策を立案できます。
項目 | 説明 | 具体例 |
Recency 最新購買日 | 顧客が最後に購買した日からの経過日数を指標とする | 「最終購入日から30日以内の顧客」を特定し、優先してアプローチする など |
Frequency 購買頻度 | 一定期間内に購買した回数を指標とする | 「過去1年で5回以上購入した顧客」をリピーターとして特定する など |
Monetary 購買金額 | 一定期間内に支払った総額を指標とする | 「1年間で10万円以上購入した顧客」を高価値顧客として分類する など |
目的 | 顧客を価値ごとに分類し、適切なマーケティング施策を実施すること | 優良顧客にロイヤルティプログラムを展開する など |
メリット | シンプルかつ効果的に顧客を分類でき、マーケティング施策を効率化できる | 高価値顧客を最優先に施策を立案する など |
デメリット | 購買データがない場合の適用は難しい | 顧客の心理的要因や感情を考慮できない |
RFM分析は、顧客データを3つの指標で定量化し、顧客価値を効率的に分類する有力な手法です。優良顧客のロイヤルティ向上やリピーターに対する特別価格など、セグメントごとに適切なマーケティング施策を展開することで、売上や顧客満足度の向上に寄与します。
一方、購買データが必要であり、顧客の心理的要因や感情を考慮できないため、他の分析手法との併用がおすすめです。
バスケット分析
バスケット分析とは、顧客が同時に購入した商品やサービスの組み合わせを分析し、それらの関連性を把握する手法です。
これにより、どの商品が一緒に購入されやすいかを特定し、クロスセルなどの販売促進施策に活用できます。
項目 | 説明 | 具体例 |
目的 | 購買データから商品間の関連性を特定し、販売促進に活用すること | 「商品Aの購入顧客は商品Bを購入しやすい」という傾向を見つけ、セット販売する など |
分析対象 | ・購買履歴 ・トランザクションデータ など | スーパーマーケットやECサイトの売上データ など |
分析ツール | ・BIツール ・統計ソフト など | ツールやソフトを用いて、データを自己結合することで、あるカテゴリの商品を購入した場合、別のどのカテゴリの商品が併せて購入されていたのかをグラフや表として作成する など |
メリット | ・効果的なクロスセル ・セット販売 ・棚売りの最適化 など | 購入確率の高い商品セットを明確にし、売上向上を目指せる など |
デメリット | 分析結果が過去データに依存するため、新商品に関連性は把握しにくい など | 商品が多すぎると、分析が複雑になる など |
バスケット分析は、顧客の購買パターンを分析することで、販売促進施策や商品の配置改善、マーケティング戦略の最適化を実現する強力なツールです。
一方、新商品や未知の商品セットの分析には限界があるため、他の分析手法と組み合わせることがおすすめです。
データクリーンルーム
データクリーンルームとは、企業が保有する顧客データを匿名化し、他社のデータと安全に連携・分析するための環境のことを指します。
これにより、個人情報を保護しつつ、より深い顧客理解や効果的なマーケティング施策の立案につながります。
項目 | 説明 | 具体例 |
目的 | 個人情報を保護しながら、複数のデータソースを統合・分析すること | 自社の購買データと他社の行動データを組み合わせて顧客インサイトを抽出する など |
特徴 | ・データの匿名化 ・セキュアな分析環境 ・プライバシー保護の遵守 など | 個人を特定できる情報を除去し、統計データとして出力する など |
活用例 | ・新製品開発 ・需要予測 ・キャンペーン企画 など | 顧客の属性や興味関心を分析し、ターゲット広告を配信する など |
メリット | ・プライバシーリスクの低減 ・データの信頼性向上 ・クッキーレス環境への対応 など | 3rd Party Cookie(サードパーティクッキー)に依存せずに精度の高いマーケティングができる など |
デメリット | データ準備や環境構築などに時間とコストがかかる場合がある | データの匿名化により、詳細な個別分析が制限される可能性もある など |
データクリーンルームは、個人情報を保護しながら複数のデータを統合・分析することで、深い顧客理解と効果的なマーケティング施策を可能にする環境です。
特に、3rd Party Cookieの規制が強まる中、クッキーレス環境でのデータ活用手段として注目されています。
導入に際しては、データの匿名化やセキュリティ対策が求められますが、適切に活用することで競争優位性を高められる分析手法といえるでしょう。
顧客データの分析にはドコモ データクリーンルーム

「ドコモ データクリーンルーム」では、自社データを外部に提供することなく、ドコモやインテージが保有する膨大なデータと安全に組み合わせて分析できます。
これにより、個人情報を保護しながら顧客分析や広告効果測定を効率的に実施可能な、企業がデータの価値を最大化し、顧客理解を深めるためのツールです。
プライバシーを保護した上で豊富な顧客データを活用できる
ドコモ データクリーンルームは、個人情報を適切に保護しながら、ドコモが保有する1億を超えるdポイントクラブ会員の属性情報や位置情報などの各種データに加え、インテージが保有する消費者の購買行動分析に強みを持つ各種データを活用した詳細な顧客分析が可能なサービスです。
dポイントクラブ会員とインテージが保有するデータは、個人を特定できない形に加工されたデータのみを使用し、位置情報や購買履歴などの行動データは、統計的に処理され、個人の特定につながる情報は完全に排除されます。
さらに、受付けるクエリのポリシーも厳密に管理され、分析結果も統計値としてのみ出力されます。このように、高度なセキュリティと匿名化技術により、企業は安心して詳細な顧客分析に取り組むことが可能です。
精度の高い顧客セグメンテーション
ドコモ データクリーンルームの活用で、従来よりも精緻な顧客セグメンテーションが可能になります。
携帯電話の測位情報、アプリ・サービスの使用傾向、アンケート回答など、多角的なデータから推定された趣味嗜好などのセグメントと組み合わせた分析により、自社データだけでは補足の難しい顧客の行動パターンや生活習慣を把握することができます。
たとえば、顧客がよく滞在する場所や、休日の過ごし方、よく利用するサービスなどから、ライフスタイルの特徴が抽出可能です。これにより、実態に沿った顧客セグメントの把握が可能になります。
顧客属性に合わせたマーケティング戦略
ドコモ データクリーンルームで得られた顧客インサイトは、効果的なマーケティング戦略の立案に活用できます。
各顧客セグメントの行動特性や価値観を踏まえ、最適な方法でのアプローチが可能です。
また、施設訪問や購買データと組み合わせることで広告反応に留まらず施策後の行動変容まで含めた分析を可能にします。
たとえば、特定の地域での生活パターンに合わせた情報配信や、顧客の興味関心に沿ったコンテンツの提案など、きめ細かなコミュニケーションが設計できます。
また、施策の効果測定も細かく行うことができ、継続的な改善を繰り返し、顧客一人一人に寄り添った、より効果的なマーケティング活動が展開できます。
ドコモ データクリーンルームの詳細については、こちらのページをご確認ください。
まとめ

本記事では、顧客データの定義や収集方法に加え、マーケティングに欠かせない顧客データ活用術を紹介しました。
最後までご覧いただきありがとうございました。
弊社ドコモ・インサイトマーケティングは、NTTドコモの会員基盤や位置情報、インテージのリサーチ・データ分析のノウハウを融合し、顧客理解・可視化からプロモーションまでトータルで支援し、貴社の課題に合ったソリューションをご提供します。
さらに、本記事で取り上げた「ドコモデータクリーンルーム」を導入することで、セキュアな環境で自社データと外部データの統合・分析ができ、クッキーレス環境にも対応しながら、より深い顧客理解やマーケティング戦略の最適化が可能になります。
ドコモ データクリーンルームの詳細については、こちらのページをご確認ください。
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