顧客分析とは
顧客分析とは、AIとデータ分析技術を活用して顧客の行動、嗜好、価値を深く理解し、マーケティングや事業戦略の意思決定を支援する手法です。購買データ、行動データ、属性データなどを統合的に分析し、顧客セグメンテーション、LTV（顧客生涯価値）の推定、購買パターンの発見などを行います。データドリブンなマーケティングの基盤として不可欠な取り組みです。
| ひとことで言うと | 顧客の行動や価値をデータから読み解き、施策に活かす分析。 |
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| 主な手法 | RFM分析、LTV算出、セグメンテーション、コホート分析、離反要因の分析。 |
| 注意点 | 分析して終わりにしない。施策につながる切り口で分けることが大切。 |
顧客分析の主な手法
顧客分析ではさまざまな分析手法が用いられます。RFM分析（Recency, Frequency, Monetary）は顧客の購買行動を3つの指標で評価します。クラスタリングは類似した特性を持つ顧客グループを自動的に発見します。バスケット分析は併買パターンを分析します。カスタマージャーニー分析は顧客の購買プロセス全体を可視化します。予測モデルはLTVやチャーン確率などの将来指標を推定します。
1データを統合購買・問合せ・Web行動
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2顧客を分類RFMやクラスタリング
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3価値を算出LTVで優先度を判断
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4施策を設計層ごとの打ち手
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5効果を検証施策の成果を測定
顧客分析の活用とCDP
顧客分析の結果は、ターゲティング、パーソナライゼーション、プライシング、商品開発など幅広い意思決定に活用されます。分析基盤としてCDP（Customer Data Platform）を導入し、散在する顧客データを統合・管理する企業が増えています。CDPにより、オンラインとオフラインの顧客データを統合した360度の顧客ビューを構築し、より精度の高い分析とアクションが可能になります。