CRM分析とは？代表的な8つの手法と店舗での活用法・実践ステップを解説

「顧客データは蓄積しているのに、うまく活用できていない」「どの顧客に、どんなアプローチをすべきか判断できない」。こうした課題を抱える店舗は少なくありません。

CRM分析とは、CRM（顧客関係管理）システムに蓄積された顧客データを多角的に分析し、顧客理解を深めて最適な施策につなげるための手法です。顧客の購買履歴や来店頻度、購入金額などを分析することで、優良顧客の特定、離脱リスクのある顧客の発見、効果的なキャンペーンの設計が可能になります。

データをただ蓄積するだけでは成果にはつながりません。重要なのは、目的に合った分析手法を選び、その結果を具体的なアクションに落とし込むことです。本記事では、CRM分析の基本から代表的な8つの分析手法、店舗ビジネスでの具体的な活用方法、そして分析精度を高めるための実践的なポイントまで、わかりやすく解説します。

この記事でわかること

・CRM分析の定義と、店舗ビジネスで重要視される理由

・RFM分析・デシル分析・セグメント分析・LTV分析など代表的な8つの手法の特徴と使い分け

・飲食店・小売・美容室などでCRM分析を売上向上に活かす具体的な方法

・分析精度を高めるための4つのポイントと注意点

・店舗アプリを活用してCRM分析からアクションまでを一元化する方法

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CRM分析とは？定義と重要性

CRM分析の定義

CRM分析とは、CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）システムに蓄積された顧客データを、さまざまな手法で分析することを指します。顧客の属性情報（年齢・性別・居住地など）に加え、購買履歴、来店頻度、問い合わせ履歴、クーポン利用状況など、顧客との接点で生まれるあらゆるデータが分析の対象になります。

一般的な「顧客分析」が市場全体を対象とするのに対し、CRM分析は自社の既存顧客にフォーカスする点が特徴です。既存顧客のデータを深く掘り下げることで、「この顧客に今どんなアプローチをとるべきか」「どの顧客セグメントの収益性が高いか」といった具体的な判断が可能になります。

CRM分析が今求められる理由

CRM分析が注目される背景には、顧客ニーズの多様化と市場競争の激化があります。画一的なマーケティングでは顧客との関係を維持するのが難しくなっており、一人ひとりに合わせたパーソナライズされた対応が求められています。

新規顧客の獲得コストは年々上昇しており、既存顧客との関係を強化してLTV（顧客生涯価値）を最大化する戦略の重要性が増しています。CRM分析を通じて顧客の行動パターンや嗜好を正確に把握できれば、離脱の予兆を早期に発見したり、アップセル・クロスセルの機会を見つけたりすることが可能になります。

また、店舗ビジネスにおいては自社アプリの普及に伴い、来店データやポイント利用データなどをデジタルで収集できる環境が整いつつあります。せっかく蓄積されたデータを眠らせず、CRM分析を通じて経営に活かすことが、持続的な成長の鍵を握っています。

関連記事：飲食・小売業のCRM活用術とメリット｜店舗顧客管理アプリで売上アップを実現

CRM分析の代表的な8つの手法

CRM分析には目的に応じた多様な手法があります。ここでは店舗ビジネスで特に活用頻度の高い8つの手法を紹介します。

RFM分析：購買行動で顧客を分類する基本手法

RFM分析は、CRM分析の中でも最も広く知られた手法の1つです。最終購入日（Recency）、購入頻度（Frequency）、購入金額（Monetary）の3つの指標で顧客をスコア化し、グループに分類します。

3つの指標がすべて高い顧客は「優良顧客」と判断できます。一方で、購入金額と頻度は高いのに最終購入日が古い顧客は「離脱リスク顧客」と特定でき、早急なフォローが必要です。このように、RFM分析は優良顧客の特定と離脱防止の両方に活用できる実用性の高い手法です。

デシル分析：購入金額で顧客を10等分する

デシル分析は、全顧客を購入金額の高い順に10等分して分類する手法です。「デシル」はラテン語で「10等分」を意味し、上位グループほど売上への貢献度が高い顧客層であると判断できます。

RFM分析に比べてシンプルな構造のため、分析に慣れていない店舗でも取り組みやすいのがメリットです。まず上位2～3グループの顧客像を把握し、そこに集中したアプローチを行うことで効率的な販促が実現できます。一方で、購入金額だけで判断するため、購入頻度や直近の来店状況は加味されない点に注意が必要です。

セグメンテーション分析：属性や行動で顧客をグループ化する

セグメンテーション分析は、顧客を年齢・性別・居住地・購買傾向などの属性や行動パターンで分類する手法です。分類された各セグメントに対して最適化された施策を展開することで、マーケティングの効率と効果を高められます。

たとえば「30代女性・月2回以上来店・平均購入単価3,000円以上」のセグメントを特定し、そのグループに限定クーポンを配信するといった活用が可能です。店舗アプリと連携すれば、セグメントごとにプッシュ通知やクーポンの出し分けを自動化できるため、運用の手間を抑えながら精度の高い施策を実行できます。

関連記事：顧客管理アプリ（CRM）おすすめ11選｜機能・料金・選び方を徹底比較

LTV分析：顧客1人あたりの収益性を把握する

LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）分析は、顧客が取引開始から終了までに自社にもたらす利益の総額を算出する手法です。代表的な計算式は「平均購入単価 × 購入頻度 × 継続期間」で、顧客ごとの収益性を数値で把握できます。

LTVが高い顧客ほど企業にとって重要度が高いため、優先的にリソースを投じるべき対象です。LTVの推移を追跡すれば、施策の効果を長期的に評価することもできます。新規顧客のLTVを既存優良顧客のLTVに近づけることを目標にすれば、全体の収益性が向上していきます。

関連記事：LTV最大化は自社アプリ導入が決定打。現代だからこそ生きるアプリ活用法とは

CPM分析：在籍期間を加味した長期視点の顧客分類

CPM（Customer Portfolio Management）分析は、購買金額・購買頻度・在籍期間の3要素で顧客を10のセグメントに分類する手法です。RFM分析と似ていますが、在籍期間という長期的な視点を取り入れている点が特徴です。

「現役の優良顧客」「現役だが購入額が少ない顧客」「離脱した元優良顧客」「離脱した一般顧客」など、より細かなセグメントに分けられるため、各グループに対するきめ細やかなアプローチが可能です。長期的な視点で顧客を育成したい店舗ビジネスに適した手法です。

CTB分析：購買嗜好からターゲティングの精度を高める

CTB分析は、カテゴリ（Category）・テイスト（Taste）・ブランド（Brand）の3軸で顧客の購買嗜好を分類する手法です。「この顧客はどのカテゴリの商品を好むか」「どんなテイストやブランドに惹かれるか」を可視化できます。

品番ベースの購買履歴だけでは見えにくい顧客の「好み」を把握できるため、商品レコメンドやパーソナライズされたキャンペーン設計に活用できます。アパレルや雑貨など、商品バリエーションが多い業態で特に効果を発揮する手法です。

コホート分析：時系列で顧客の行動変化を追跡する

コホート分析は、同じ時期に獲得した顧客グループ（コホート）の行動を時系列で追跡する手法です。たとえば「2026年1月に初回来店した顧客」というコホートを作り、その後の来店率や購入率の変化を月ごとに追跡します。

これにより「初回来店から2か月以内のリピート率が著しく低い」といった離脱ポイントを発見でき、そのタイミングに合わせたフォロー施策（クーポン配信、リマインド通知など）を設計できます。サブスクリプション型のビジネスやアプリの継続利用率の改善に特に有効です。

行動トレンド分析：季節やタイミングに紐づく購買パターンを発見する

行動トレンド分析は、特定のシーズンやタイミングにだけ来店・購入する顧客の行動パターンを分析する手法です。「夏にだけアイスを大量購入するのは○○エリアの30代男性」といった傾向が判明すれば、そのシーズン前にターゲットを絞ったキャンペーンを展開できます。

販促カレンダーとの連動にも適しており、「昨年のバレンタイン時期にギフト商品を購入した顧客」に対して今年も先行案内を送るといった施策設計が可能です。季節変動の大きい業種（飲食、アパレル、観光など）で特に活用価値の高い手法です。

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店舗ビジネスでCRM分析を活かす具体的な方法

CRM分析の結果は、実際の施策に落とし込んでこそ成果につながります。ここでは店舗ビジネスにおける代表的な活用方法を紹介します。

セグメント別のクーポン・プッシュ通知配信

RFM分析やセグメンテーション分析の結果をもとに、顧客グループごとに異なるクーポンやプッシュ通知を配信するのが最も実践的な活用法です。

たとえば「最終来店から30日以上経過した休眠顧客」には再来店促進の割引クーポンを、「月3回以上来店する常連客」には限定メニューの先行案内を配信するといった出し分けが可能です。一律の情報配信よりも反応率が格段に向上し、コストパフォーマンスの高い販促を実現できます。

関連記事：プッシュ通知の開封率の平均は？開封率を上げる方法と配信時の注意点を解説

離脱リスク顧客の早期発見とフォロー

CRM分析の重要な活用法の1つが、離脱の予兆がある顧客を早期に発見してフォローすることです。RFM分析で「購入頻度は高かったが最近来店がない顧客」を抽出し、理由を探るアンケートや特別クーポンを送るといった対応が考えられます。

新規顧客の獲得には既存顧客の維持と比べて5倍のコストがかかるとされています（1:5の法則）。離脱を防ぐフォロー施策は、少ないコストで大きな効果を生む投資効率の高い取り組みです。

会員ランク制度の設計と顧客育成

デシル分析やCPM分析で顧客の収益貢献度を把握したら、その結果を会員ランク制度の設計に反映させることで、段階的な顧客育成が可能になります。

「シルバー会員はポイント1.5倍」「ゴールド会員は毎月クーポン配信」「プラチナ会員は限定イベントに招待」など、ランクごとに異なる特典を用意すれば、上位ランクを目指す動機が生まれ、来店頻度と購入単価の向上が期待できます。分析データに基づいて昇格条件と特典内容を最適化していくことで、制度の精度が高まります。

商品開発・メニュー改善への反映

CTB分析や行動トレンド分析の結果は、顧客が本当に求めている商品やサービスの開発・改善にも活用できます。「どのカテゴリの商品が人気か」「どの季節にどのメニューの注文が増えるか」をデータで把握すれば、感覚に頼らない意思決定が可能です。

飲食店であれば、売上データと来店データを掛け合わせて「リピート率が高いメニュー」を特定し、そのメニューを軸にした集客施策を組むといった活用ができます。データドリブンな経営は、限られたリソースを最も効果的な領域に集中投下するための強力な武器です。

関連記事：リピート率を上げるには？アプリを使ったリピーター獲得のコツを解説

CRM分析の精度を高める4つのポイント

CRM分析は正しいやり方で取り組まなければ期待した成果が出ません。分析の精度を高めるための4つのポイントを紹介します。

分析の目的を先に明確にする

CRM分析にはさまざまな手法がありますが、「何のために分析するのか」という目的が不明確なまま手法を選んでも有効な結果は得られません。「優良顧客を特定して重点的にアプローチしたい」「離脱率を下げたい」「客単価を上げたい」など、解決したい課題を先に定義してから、その課題に最適な分析手法を選択しましょう。

データの品質と鮮度を維持する

分析の精度はデータの品質に依存します。重複データや古い情報が混在した状態では、正確な分析結果は期待できません。定期的にデータのクレンジング（不要データの削除・統合）を行い、常に最新の状態を保つことが重要です。

また、複数のチャネル（実店舗・EC・SNSなど）で顧客情報が分散している場合は、データを一元管理できるCRMシステムやアプリプラットフォームの導入を検討しましょう。データが統合されていれば、同一顧客の行動をチャネル横断で把握でき、分析の解像度が大幅に向上します。

複数の分析手法を組み合わせる

1つの分析手法だけでは、顧客の一面しか把握できません。複数の手法を組み合わせることで、多角的な顧客理解が可能になります。たとえばデシル分析で購入金額の高い顧客層を特定し、セグメンテーション分析でその属性を深掘りし、さらにRFM分析で直近の活動状況を確認するといった組み合わせです。

こうした多層的な分析を行うことで、「どんな顧客が」「いつ」「どれくらいの金額で」購入しているかという立体的な顧客像が浮かび上がり、より効果的な施策設計につなげることができます。

経済産業省が推進する「DXレポート」でも、データを活用した顧客理解の深化が企業の競争力強化に不可欠であることが強調されています。

参考：経済産業省 DX推進

分析結果を必ずアクションにつなげる

分析は手段であり、目的ではありません。分析結果を具体的な施策に落とし込み、実行して初めて成果が生まれます。「分析しただけで満足する」「レポートを作成しただけで終わる」というのは、最も避けるべきパターンです。

分析から施策実行までのスピードを上げるには、アプリやCRMツールの自動化機能を活用するのが効果的です。たとえば「30日以上来店がない顧客にクーポンを自動配信する」といったルールを事前に設定しておけば、分析から施策実行までを効率的に回すことができます。

店舗アプリを活用したCRM分析の実践

店舗アプリは、CRM分析に必要なデータの「収集」「蓄積」「分析」「施策実行」をワンストップで実現できるツールです。

アプリで収集できるデータと分析ダッシュボード

店舗アプリを導入すると、来店頻度・ポイント獲得・利用状況・クーポン利用率・会員ランク・プッシュ通知の開封率といったデータが自動的に蓄積されます。これらのデータはCRM分析の基盤となる情報であり、紙のカードやレジの売上データだけでは把握できなかった顧客の行動を「見える化」します。

アプリプラットフォームの分析ダッシュボードを使えば、これらのデータをリスト化して確認したり、セグメントごとにフィルタリングしたりすることが可能です。ITの専門知識がなくても、直感的に操作できる管理画面を備えたサービスが増えています。

分析結果に基づく施策の自動実行

アプリのCRM機能とマーケティングオートメーションを組み合わせれば、分析結果に基づいた施策を自動で実行する仕組みを構築できます。

たとえば「来店から2週間経過した顧客に再来店クーポンを自動配信」「誕生月の顧客にバースデー特典を通知」「ゴールド会員昇格時にお祝いメッセージとクーポンを送付」といった施策です。手動での運用と比べて対応漏れがなく、少人数のスタッフでも高精度な顧客フォローを実現できます。

関連記事：店舗の顧客管理（CRM）はアプリが最適。来店履歴などのデータを有効活用

CRM分析を始めるための3つのステップ

ステップ1：課題を特定し分析の目的を定める

まずは自店舗が抱える経営課題を洗い出し、CRM分析で解決すべきテーマを絞り込みます。「リピート率が低い」「休眠顧客が増えている」「客単価が伸びない」など、具体的な課題を1つ設定し、それに適した分析手法を選びましょう。

ステップ2：データを整備し分析を実行する

次に、分析に必要なデータが正しく蓄積されているかを確認します。データの欠損や重複がないか点検し、必要に応じてクレンジングを行いましょう。アプリやCRMツールの分析機能を使って、選定した手法に基づく分析を実行します。

初めてCRM分析に取り組む場合は、RFM分析やデシル分析などシンプルな手法から始めるのがおすすめです。分析に慣れてきたらセグメンテーション分析やコホート分析を追加し、段階的に分析の深度を上げていきましょう。

ステップ3：施策を実行しPDCAを回す

分析結果をもとに具体的な施策（クーポン配信・プッシュ通知・ランク制度の見直しなど）を計画・実行します。施策ごとにKPI（クーポン利用率・来店数・リピート率・売上など）を設定し、効果を定量的に測定しましょう。

期待した効果が出なかった場合は原因を分析し、施策を修正して再実行します。このPDCAサイクルを継続的に回すことで、CRM分析の精度と施策の効果が年々向上していきます。「分析→施策→検証→改善」を当たり前のルーティンにすることが、データ活用型の店舗経営への第一歩です。

関連記事：アプリ化でリピーター増加｜再来店のために活用したい5つの機能

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まとめ

CRM分析とは、CRMシステムに蓄積された顧客データを多角的に分析し、顧客理解を深めて最適な施策を設計するための手法です。RFM分析・デシル分析・セグメンテーション分析・LTV分析・CPM分析・CTB分析・コホート分析・行動トレンド分析など、目的に応じた多彩な手法が存在します。

店舗ビジネスでは、これらの分析結果をもとにセグメント別のクーポン配信、離脱リスク顧客のフォロー、会員ランク制度の設計、商品開発への反映といった具体的な施策に落とし込むことで、リピート率の向上とLTVの最大化を実現できます。

分析の精度を高めるためには、目的の明確化、データ品質の維持、複数手法の組み合わせ、そして分析結果を必ずアクションにつなげることが重要です。店舗アプリを活用すれば、データの収集から分析、施策の自動実行までを一元管理でき、少人数の体制でもデータドリブンな店舗経営を始められます。

まずはRFM分析やデシル分析などシンプルな手法から始めて、PDCAを回しながら段階的にCRM分析の活用範囲を広げていきましょう。

この記事を監修した人

店舗アプリ アプリ開発・集客コンサルティング

店舗アプリ公式。累計1,000社以上の導入実績を誇る店舗アプリ構築プラットフォーム。 単なる集客に留まらず、リピーター創出による売上最大化を得意としている。

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