顧客データとは？種類・収集方法・活用・分析・管理までわかりやすく解説

みなさん、こんにちは。

顧客一人ひとりのニーズや行動が多様化する現代において、ビジネスの成長には「顧客をどれだけ深く理解できるか」が非常に重要で、近年「顧客データ」の活用が進んでいます。

顧客データを正しく収集・分析・活用することで、マーケティング施策の精度が高まり、LTVの最大化や離脱防止、商品・サービスの改善にもつながります。しかし、データには種類があり、分析方法もさまざま。さらに、ツールの導入や個人情報の管理といった面でも注意が必要です。

この記事では、顧客データの基本的な定義から、種類・収集方法・活用法・分析手法・管理ポイントまでをわかりやすく解説します。

顧客データとは？

企業が提供する商品やサービスを「誰が、どのように、なぜ選んでいるのか」を理解するうえで、顧客データは欠かせない情報です。

顧客データとは、企業が顧客との接点や取引から得られるあらゆる情報のことを指します。たとえば、氏名や年齢といった属性情報から、購買履歴、Webサイト上の行動ログ、アンケートの回答内容、さらにはSNSでの投稿内容まで、幅広い情報が該当します。

これらのデータは、マーケティングの精度向上、営業活動の効率化、顧客満足度の向上、長期的な関係構築にも役立てることができます。特にデジタル化が進む現代では、データをいかに収集・活用するかが企業の競争力を左右してきます。

顧客データが注目される背景

顧客データが重要視されるようになった背景には、ビジネス環境や消費者行動の3つの大きな変化があります。

顧客ニーズの多様化

スマートフォンやSNSの普及により、顧客が情報を得る手段や購買行動は複雑化しており、従来の一律的なマーケティング手法では十分な成果が得られなくなっています。こうした環境では、一人ひとりの顧客の行動や関心に基づいた「パーソナライズ」が求められるようになっています。

デジタルツールの進化

CRMやMA、CDPなどのマーケティング支援ツールが普及し、誰でも比較的容易に顧客データを取得・分析・活用できるようになりました。これにより、大企業だけでなく中小企業においてもデータ活用の裾野が広がっています。

Cookie規制の強化

3rd Party Dataの入手困難化といった外部環境の変化により、「自社で収集・管理できる1st Party Data」の価値が急上昇しています。顧客データはその中心に位置する情報であり、企業にとって持続的な競争優位を築く武器となり得るのです。

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顧客データの分類と種類

顧客データは一言でまとめられるものではなく、その性質や取得方法に応じてさまざまな種類に分類されます。それぞれのデータを適切に分類・理解することで、より精度の高い分析や活用が可能になります。

このセクションでは、顧客データを「定量データ」「定性データ」という軸で分けながら、具体的な代表例として「属性データ」「行動データ」「心理データ」「非構造化データ」の4タイプについて詳しく解説します。

定量データと定性データ

顧客データは大きく分けて「定量データ」と「定性データ」に分類されます。

• 定量データ
  購買回数、購入金額、サイト滞在時間などの数値として測定できるデータ。
  統計処理やアルゴリズムによる分析に適しており、RFM分析やデシル分析などでよく使われます。
• 定性データ
  アンケートの自由記述や口コミ内容、SNS投稿などの感情や価値観、動機といった数値化しづらいデータ。
  顧客のインサイトや背景を理解するうえで欠かせません。

2つのデータをバランスよく扱うことで、顧客の「見える行動」と「見えない心理」の両面を把握できます。

属性データ

属性データは、顧客の基本的なプロフィール情報を指します。たとえば以下のような項目が含まれます。

• 氏名
• 年齢
• 性別
• 居住地
• 職業
• 家族構成

これらは主に定量データに分類され、ターゲット設定やセグメント分けの基本となるデータです。CRMツールや会員登録時の情報として取得されることが一般的です。

行動データ

行動データは、顧客が実際に起こした行動に関する情報です。具体例としては次のようなものがあります。

• ECサイトでの商品閲覧履歴・カート投入履歴
• 購入履歴・来店履歴
• メールの開封・クリック履歴
• アプリの使用時間や頻度

これらは顧客の興味関心や購買意欲を定量的に表す重要な指標であり、パーソナライズやリターゲティング広告などに活用されます。

心理データ

心理データは、顧客の感情・意識・価値観など、内面に関する情報を指します。代表的な取得方法には以下があります。

• アンケート回答（満足度、意向など）
• NPS（ネットプロモータースコア）
• 商品やサービスへのレビュー・口コミ

一見して分析しづらいデータですが、顧客の行動背景や期待値を探るうえで非常に有用です。テキストマイニングや感情分析ツールなどを用いることで可視化・活用が可能になります。

非構造化データ

非構造化データとは、表や数値のように整理されていないデータ形式のことです。顧客データとしては以下のようなものが該当します。

• SNS投稿のテキストや画像
• 顧客対応の音声記録
• 顔認識や防犯カメラ映像
• チャットログやメール内容

これらは膨大かつ複雑である一方、潜在的なニーズや本音が隠れている宝の山とも言えます。近年ではAIや自然言語処理技術を活用することで、こうしたデータの価値を引き出す取り組みが進んでいます。

顧客データの収集方法

顧客データを有効活用するには、まず「正確で信頼できる情報を、適切な方法で収集すること」が何よりも重要です。データの質が施策の効果に直結するため、収集方法は計画的に設計する必要があります。

ここからは、オンラインとオフラインそれぞれのデータ収集手法を具体的に紹介するとともに、個人情報保護の観点から注意すべきポイントについても解説します。

オンラインでの収集手法

オンライン環境では、ユーザーの行動をリアルタイムかつ高精度でトラッキングすることが可能です。代表的なチャネルは以下の通りです。

• Webサイト
  Google Analyticsやヒートマップツールを使って、訪問回数、閲覧ページ、離脱率、コンバージョンなどを計測。
• SNS
  フォロワー数、いいね・シェア・コメントなどのエンゲージメントデータや、投稿内容を分析して興味関心を把握。
• MA（マーケティングオートメーション）ツール
  メールの開封・クリック、スコアリング、フォーム入力内容などを統合的に管理。

これらのツールを活用すれば、顧客の関心・行動・購買意欲などを詳細に記録し、施策に反映させることができます。

オフラインでの収集手法

デジタル以外の現場においても、顧客データの収集は非常に有効です。特に以下のようなタッチポイントで取得される情報は、オンラインでは得られない貴重なインサイトを含んでいます。

• 営業活動
  商談履歴、名刺交換、訪問先の反応などをSFAやCRMに記録。
• 店舗
  来店頻度、購入履歴、POSデータ、会員カード情報などを収集。
• 展示会・イベント
  アンケート、名刺獲得、商談ブースでの会話内容など。

オフラインで得られるデータは、顧客との「リアルな接点」での反応や印象を含んでおり、顧客理解を深めるうえで欠かせないものです。

データ収集時の注意点

顧客データの収集には、法的・倫理的な配慮が必要不可欠です。特に「個人情報」を取り扱う際には、以下の点に注意しましょう。

• 利用目的の明示
  収集前に「何のために使うのか」を明確にし、利用目的の範囲内での活用に限定する。
• 同意取得
  Webフォームやポップアップで、同意を明示的に得る仕組みを設ける。
• セキュリティ対策
  データの保管・管理体制を整え、外部漏洩や不正アクセスを防止する。
• プライバシーポリシーの整備
  わかりやすく丁寧に記述し、ユーザーがいつでも確認できる状態にしておく。

特に2022年改正の個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などに対応した運用が求められており、企業としての信頼性を高めるうえでも重要です。

顧客データ収集に役立つツール

顧客データを効率的かつ正確に収集・管理・活用するためには、専用のツールの導入が欠かせません。近年では、マーケティングや営業、データ分析などの分野で活用できる多種多様なツールが登場しており、それぞれに特化した役割を持っています。

このセクションでは、特に顧客データ活用の現場で重要視されている5つの主要ツール（MA・CRM・SFA・DWH・CDP）について、基本的な機能と役割をわかりやすく解説します。

MA（マーケティングオートメーション）

MA（Marketing Automation）は、見込み顧客との関係構築を効率化するためのツールです。主に以下のような機能を備えています。

• メール配信の自動化（条件に応じたシナリオ設計）
• 顧客行動のトラッキング（Web閲覧・資料DLなど）
• スコアリング（リードの購買意欲を数値化）

MAを活用することで、顧客一人ひとりに最適なタイミングで情報提供ができ、効率的なナーチャリング（育成）を実現します。BtoB・BtoC問わず、Web中心のマーケティングでは欠かせないツールです。

CRM（顧客関係管理）

CRM（Customer Relationship Management）は、顧客との長期的な関係構築を目的としたツールです。顧客情報の一元管理を中心に、以下のような機能があります。

• 顧客データベースの管理（氏名・連絡先・対応履歴など）
• 購買履歴や問い合わせ履歴の蓄積
• セグメント分けによる個別アプローチの支援

CRMは「既存顧客との関係深化」に強みを持っており、LTVの向上や離脱防止、アップセル・クロスセルの強化に貢献します。

SFA（営業支援システム）

SFA（Sales Force Automation）は、営業活動の効率化を目的としたツールです。営業担当者の行動履歴や商談状況を可視化し、チーム全体での情報共有を促進します。

主な機能には以下が含まれます。

• 商談・案件の進捗管理
• 名刺情報や訪問履歴の登録
• 売上予測やKPIの可視化

CRMと連携して活用されることも多く、「営業の見える化」を通じて組織全体の売上最大化を支援します。

DWH（データウェアハウス）

DWH（Data Warehouse）は、企業内のあらゆるデータを統合・蓄積し、分析に活用するための基盤となるシステムです。

• 様々なシステムからデータを一元集約
• データクレンジングや統一フォーマットへの変換
• 分析ツールやBIツールとの連携による可視化

DWHは「社内に散在するデータを整理し、顧客理解や意思決定に活かす」ための中核的存在であり、特に大規模な企業やデータドリブン経営を目指す組織に不可欠です。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）

CDP（Customer Data Platform）は、顧客ごとに分散しているデータを統合し、「一人の顧客」として把握するための最新型データ管理ツールです。

主な特長は以下の通りです。

• 複数のチャネル（Web・アプリ・店舗など）からのデータを統合
• 顧客単位での行動履歴や属性情報を結合
• MAや広告ツールとの連携によるパーソナライズ施策の実行

CDPは、企業の中でバラバラになりがちなファーストパーティデータを整理し、顧客視点でのマーケティングやサービス改善を可能にします。

顧客データの活用方法

顧客データは、単に蓄積するだけでは意味がありません。その真価は「活用して成果につなげること」にあります。集めた情報を元にした的確なアクションこそが、売上の最大化、顧客満足度の向上、さらには企業全体の競争力強化へとつながります。

ここでは、顧客データを実際のビジネスにどう生かすかという視点から、3つの主要な活用方法を紹介します。

ターゲティング広告やパーソナライズ施策

顧客データを活用した最もわかりやすい施策のひとつが「ターゲティング広告」です。年齢・性別・居住地などの属性情報や、サイト閲覧・購入履歴といった行動データを基に、より精度の高い広告配信が可能になります。

また、Webサイトやアプリ上では、顧客一人ひとりの興味・関心に応じたパーソナライズ表示が有効です。たとえば、

• ECサイトで「最近見た商品に似たアイテム」を表示
• メールマーケティングで過去の購入内容に応じたキャンペーン案内を送信

といった施策が、クリック率やコンバージョン率の向上に直結します。

顧客データを活かしたドコモ広告

自社の保有データだけでは「本当に届けたい相手」に広告を届けられない、そんな課題を感じている企業におすすめしたいのが、NTTドコモの広告配信サービスです。

ドコモは1億超規模のデータを活かし、年齢・性別・エリア・興味関心・端末利用状況など、他にはない高精度なオーディエンスセグメントを提供。さらに位置情報データと連携すれば、「直近で競合店舗を訪れたユーザー」や「通勤経路上に特定エリアが含まれるユーザー」など、実行動ベースでのターゲティングも可能です。

＼ ドコモデータで広告配信 ／

LTV向上・離脱防止・リピート促進

顧客との長期的な関係を築くには、LTV（顧客生涯価値）の最大化が重要です。顧客データを使えば、下記のようなアプローチが可能になります。

• 購入頻度が高い顧客には優待・限定キャンペーンを提供
• 一定期間購入がない顧客にはリマインドメールを配信
• 解約傾向のある行動パターンを分析し、早期に対策を講じる

これらの取り組みは、離脱防止・リピート促進につながり、広告費に依存しない安定的な売上基盤を構築できます。

商品開発やサービス改善への反映

顧客データは、マーケティングだけでなく「商品開発」や「サービス改善」においても貴重なヒントを与えてくれます。たとえば、

• アンケートやレビューから得られた不満点の傾向分析
• よく検索されるキーワードや閲覧商品の傾向把握
• 行動ログから導かれる使いづらいUIの特定

などにより、顧客ニーズに合致したプロダクト改良や新サービスの企画が可能です。VOC（Voice of Customer）をデータで可視化し、現場にフィードバックするサイクルを構築することがカギとなります。

顧客データ分析の主な手法

顧客データを収集しても、それを分析しなければ意味がありません。適切な分析手法を用いることで、顧客の傾向やニーズ、購買パターンを可視化し、売上向上やマーケティング精度の改善につなげることができます。

このセクションでは、マーケティング施策や経営判断の現場でよく使われる代表的な分析手法として、「セグメント分析」「RFM分析」「デシル分析」「バスケット分析」「アクセス分析」の5つを紹介します。

セグメント分析

セグメント分析とは、顧客を年齢・性別・購買履歴・地域などの属性や行動特性に基づいて分類（セグメンテーション）し、それぞれの傾向を明らかにする手法です。

たとえば「20代女性・都市部在住・頻繁にリピートする顧客」など、具体的なグループごとに分析することで、より効果的なプロモーションや商品提案が可能になります。

RFM分析

RFM分析は、以下の3軸で顧客を評価・分類する手法です。

• Recency（直近購買日）
• Frequency（購買頻度）
• Monetary（購買金額）

この分析により、「最近よく購入している優良顧客」「過去に高額購入したが最近離れている顧客」などのグループを把握できます。顧客のLTV向上やアプローチ優先順位の決定に役立ちます。

デシル分析

デシル分析とは、売上順に顧客を10等分し（Decile＝10分位）、各グループの貢献度を比較する手法です。

たとえば、上位10％の顧客が全体売上の50％以上を占めていた場合、「上位顧客への特別施策」が有効と判断できます。

バスケット分析

バスケット分析（アソシエーション分析）は、「ある商品を購入した人は、別の商品も一緒に購入する傾向がある」という関係性を発見する手法です。

たとえば、「パスタを買った人の30％がトマトソースも購入している」といった相関関係を基に、クロスセル戦略やレコメンドエンジンの精度を高めることができます。

アクセス分析

アクセス分析は、Webサイトやアプリの訪問状況・ページ遷移・離脱ポイントなどのデータを基に、ユーザーの行動を定量的に把握する手法です。

Google Analyticsやヒートマップツールを使えば、以下のような分析が可能です。

• どのページで離脱が多いか
• コンバージョンに至るまでの経路は何か
• よく読まれているコンテンツの傾向は？

ドコモデータを活用した高度な顧客分析

顧客像が見えない、商圏が曖昧、競合との違いが不明。そんな課題を抱えるマーケターにこそ活用してほしいのが、ドコモの高精度な行動データと位置情報を活かした顧客分析ソリューションです。

NTTドコモが提供する「docomo data square analytics」では、以下のようなリアル行動に基づいた多角的な分析が可能です。

• 来店者の居住地・年齢・性別・来店頻度の可視化
• 競合施設とのクロス来訪・シェア率の比較
• 時系列での人流変化、曜日・時間帯ごとの傾向把握
• 実際の移動履歴をもとにしたリアルなカスタマージャーニーの再構築

これにより、たとえば「リピーターが多い曜日・時間帯」「広告接触者の実際の来訪率」「キャンペーンによる人流の変化」など、従来のデジタルデータだけでは見えなかったリアルな顧客像を明らかにすることができます。

＼ ドコモデータで顧客分析 ／

顧客データ管理のポイント

顧客データは、収集や分析と同じくらい「管理の質」が重要です。適切に管理されていないデータは、分析精度を損ない、誤ったマーケティング判断や法令違反につながる恐れもあります。

このセクションでは、顧客データ管理において押さえておくべき3つの視点、すなわち「ツールの役割理解」「セキュリティ体制」「組織内の連携体制」について詳しく解説します。

CRM・CDP・DMPの違いと役割

顧客データの管理・活用にはさまざまなプラットフォームが使われますが、特に重要なのがCRM、CDP、DMPの3つです。それぞれの役割は以下のとおりです。

ツール	主な役割	管理対象データ	活用目的
CRM	既存顧客との 関係維持・管理	顧客属性・履歴 対応内容など	カスタマーサポート 営業支援
CDP	顧客データの統合と 個客単位での把握	ファーストパーティ データ中心	パーソナライズ施策 広告連携
DMP	主に外部データの 一元管理・分析	サードパーティ データ中心	オーディエンス分析 広告配信最適化

これらの役割を理解したうえで、目的に応じたツール選定と連携体制を構築することが重要です。

セキュリティ・ガバナンス対策

顧客データは個人情報を多く含むため、情報漏洩や不正利用を防ぐためのセキュリティ対策は不可欠です。また、法令順守や内部統制の観点から、データガバナンスの整備も求められます。

主な取り組み例

• アクセス制限の設定
• データ暗号化と安全な保管場所の確保
• 改正個人情報保護法・GDPR等への準拠
• 社内教育やデータ取扱ルールの明文化

これらの対策を講じることで、社内外からの信頼を得ながら、安全にデータを活用することが可能になります。

部門間での連携とデータ活用体制

データが正しく管理されていても、それを活用するのがマーケティング部門だけでは意味がありません。営業、カスタマーサポート、商品企画、経営企画など、各部門が連携してデータを共有・活用する体制が必要です。

具体的な取り組みとしては

• データの可視化とダッシュボード化
• 部門横断型のデータガバナンス委員会の設置
• 目的別に定義されたKPIの共通認識化
• 「入力するデータの精度」を現場が理解・実行できる教育体制

部門ごとのサイロ化を防ぎ、「全社的なデータドリブン経営」を実現するための基盤づくりが求められます。

まとめ

顧客データは、もはやマーケティングや営業活動における“補助的な情報”ではありません。企業と顧客の関係性そのものを深め、持続的な成果を生み出す戦略資産として位置づけられる時代に入りました。

特に近年では、行動ログ・購買履歴・位置情報など、外部データを組み合わせた分析の重要性が増しています。自社データだけでは見えなかった顧客のリアルな行動や意図を捉えることで、ターゲティング精度や施策の再現性が飛躍的に向上します。

単なる数値の変化ではなく、「なぜそうなったのか」「次にどう活かすか」を科学的に捉え、データ活用による再現性のある分析や広告PDCAをお考えの方はぜひD2C Rに一度お問い合わせください。