「顧客の購買行動が不明確で、売上が安定しない」

「市場調査に時間がかかり過ぎる」

このような悩みを抱えている担当者の方もいるでしょう。

顧客行動を正しく理解し分析することは、マーケティング施策の精度を高め、売上を安定させるために欠かせません。

しかし、具体的に何から始め、どのように分析すればよいか、迷ってしまうケースは多いです。

本記事では、顧客行動分析が重要視される理由から分析の具体的な5つの手順・代表的な7つの分析方法・分析時の注意点までを網羅的に解説します。記事を読み終える頃には、自社の課題解決に向けた分析の第一歩を踏み出せるようになっているでしょう。

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顧客行動とは、顧客が自社の商品やサービスに関連してとる、あらゆる行動を指します。マーケティング活動を向上させるためには、追跡・分析が可能なユーザーの行動の理解が必要です。

マーケターは、顧客との関係を構築するために顧客がどのような行動をとり、そこから何を学べるかに強い関心を持っています。例えば、スマートフォンの世界では、Webサイトの閲覧、資料のダウンロード・メールマガジンの購入・商品の購入などが、顧客の関心を示す行動データです。

CRM（顧客関係管理）システムで収集できる顧客行動データにはさまざまな種類があります。そのため、自社のマーケティング戦略に反映させるために、どの行動をターゲットにするのか、そして目標達成を示す行動は何かを具体的に決めておく点が重要です。

顧客行動分析は、データに基づいて意思決定を行う「データドリブンマーケティング」の基盤となる重要な要素です。分析によって得られた顧客に関する深い洞察は、ビジネスの成長や新しい商品・サービスの創出に役立ちます。

例えば、オンライン学習プラットフォームを運営している企業が顧客行動分析を行うケースを考えてみましょう。ユーザーの行動を分析すれば、学習パターン・よく利用する機能・つまずきやすい課題などを把握できます。

分析結果を基に、より使いやすいユーザーインターフェースに改善したり、顧客体験を高める新機能を追加したりなど施策につなげられます。

このように、顧客行動分析は企業にとって重要な戦略的ツールであり、ビジネスの成功に不可欠です。

「顧客行動」と「消費者行動」は、おおまかな意味として同等に扱われる場合もありますが、厳密には異なるニュアンスを持ちます。

「消費者行動」とは、社会情勢や市場のトレンド、個人のライフスタイルの変化などを踏まえて、消費者がとる行動全般を指すより広範な概念です。市場全体の動向や、まだ自社の顧客になっていない層の動きも含まれます。

一方で「顧客行動」とは、先に説明した通り、すでに自社と何らかの接点がある、あるいは商品やサービスを利用している「顧客」がとる、より具体的な行動を指します。Webサイトの閲覧履歴や購買データ・問い合わせ履歴など、自社で収集・追跡可能なデータに基づく場合が多いです。

消費者行動が「市場全体の大きな流れ」をつかむために使われるのに対し、顧客行動は「自社の顧客との関係性」を深めるために分析されるなどの違いがあります。

インターネットが普及し、消費者が自ら情報を取得できるようになった現代では、購買に至るプロセスも変化しています。ここでは、Web時代を代表する顧客行動モデルを3つ紹介します。

• AISAS（アイサス）

• DECAX（デキャックス）

• MOT（モット）

これらのモデルは、顧客がどのように商品を知り購入し、その後の体験を共有するかに着目しています。

例えば、AISASモデルは、SNSで新作スイーツを見かけて（Attention/Interest）、口コミを検索し（Search）、実際に購入（Action）、感想をInstagramに投稿する（Share）の流れで説明できます。

スマートフォンの普及により、誰もが簡単に情報発信できるようになりました。SNS時代には、消費者同士が発信する情報を起点とした、新しい顧客行動モデルが注目されています。

• VISAS（ヴィサス）

• SIPS（シップス）

• ULSSAS（ウルサス）

• RsEsPs（レップス）

これらのモデルの特徴を、以下の表にまとめました。

例えばSIPSモデルは、子育て中のママに寄り添うカフェのSNS投稿に「共感」し、口コミで信頼性を「確認」、実際に行って「参加」し、自分も良いと感じたことを投稿（Share & Spread）する流れを示しています。

顧客行動分析を効果的に進めるためには、決まった手順を踏む必要があります。ここでは、分析を5つのステップに分けて解説します。

1. 分析する目的を明確にする

2. 分析に必要なデータを集め整理する

3. 傾向把握のための分析を実施する

4. 顧客の本音をつかむための分析をする

5. 分析結果をもとに施策を実行する

やみくもにデータを集めるのではなく、目的から逆算してステップを踏むことが、分析を成功させる鍵です。

最初に「なぜ顧客のことを知りたいのか」と分析の目的をはっきりさせます。目的があいまいなまま進めてしまうと、データを集めることや顧客に話を聞くこと自体がゴールになってしまいがちです。

顧客行動の理解は、あくまで自社が抱える課題を解決するための「手段」にすぎません。例えば、以下のように「知りたいこと」と「その理由（課題）」を整理し、目的を具体的にします。

• よく買ってくれるお客さんの共通点を知りたい→優良顧客向けの施策を打ちたい

• サブスクリプションサービスがなぜ解約されたのかを調べたい→解約率を下げ、再発を防ぎたい

• 顧客の実際の商品の使い方を知りたい→もっと良い商品づくりや機能改善につなげたい

顧客行動を正しく理解するためには、定めた目的に沿って、必要なデータを計画的に集めて整理する作業が大切です。データは「集めるだけ」では意味がなく、分析に使える形に整えることで、初めて価値が生まれます。

いきなり大規模なデータ収集から始めようとすると、コストや手間ばかりが増えて、分析が進まなくなる可能性があるので注意が必要です。まずは必要最低限のデータに絞って収集・分析を始め、慣れてきた段階で対象を広げていく進め方がよいでしょう。

例えば、アパレルショップで顧客の行動を理解したい場合「来店日時」「購入商品」「試着回数」などのデータを計画的に集めます。曜日や時間帯、試着の有無によって購入される確率が大きく変わることがあるからです。

こうしたデータをもとにすれば、売り場のレイアウト改善やスタッフ配置を考える上で役立ちます。

データを整理できたら、まずは顧客全体の傾向をつかむための分析を行います。「どのような人が、どのような行動をしているのか」を知るために、基本的な情報で分類してみましょう。

最初から複雑な原因や関係性を探そうとすると、かえって方向性を見失いやすくなるため、注意してください。まずは性別・年齢・購入金額・購入頻度の基準で顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、全体の傾向をつかむのが基本です。

例えば「頻繁に買うけれど1回あたりの金額は少ない人」や「たまにしか買わないけれど高額商品を選ぶ人」などのタイプに分けることで、顧客の特徴が見えてきます。

分類して比較をすれば「次にどのような仮説を立てて、何を改善すべきか」を考える土台になります。

▼顧客分析の全体像や戦略構築を詳しく知りたい場合は、下記を参考にしてください。初心者でもわかる最新の手法を学べます。
>> 【2025年版】顧客分析の完全ガイド：初心者でもわかる顧客理解と戦略構築の最新手法

顧客を深く理解するには、売上やリピート率を数値データだけを見るのではなく「なぜその行動をしたのか」などの心理や動機を把握する分析が重要です。数値データだけでは行動の理由までは見えず、見当違いな改善策につながる可能性があります。

まずは「商品の継続利用率を高めたい」などとテーマを決め、その成果に貢献している顧客のデータを抽出します。例えば、リピート率の高い顧客や短期間でファンになった顧客を選び、属性データ・行動データ・購買データを時系列で整えましょう。

データを見える化し、利用開始から現在までの行動の変化や心理的な反応を立体的にとらえます。
例えば、再購入した人が「どのような気持ちで購入を決めたのか」など口コミ内容や使用頻度の変化から追うことで「なぜ継続して使ってくれるのか」などの共通の要因を特定し、施策の設計に役立てられます。

▼施策のヒントとなる顧客の“本音”を引き出す方法は、下記のサイトで詳しく解説しています。
>> 意識調査・アンケートで“本音”を引き出す方法｜違い・設計・活用をわかりやすく解説

顧客理解を通じて得られたデータや気付きは、分析だけで終わらせず、実際のマーケティング施策に反映させることが大切です。顧客の状態やニーズに合わせたアプローチを設計し、実行に移します。

例えば「サブスクリプションサービスで解約が増えている顧客層」を分析したとします。その原因が「機能の使いにくさ」にあるとわかれば、サポート体制の強化やチュートリアルの改善が有効な対策です。

一方で「他社サービスと比較して優れている」ことが解約の理由であれば、価格を下げるアプローチよりも「自社サービスが選ばれる理由」をあらためて打ち出す方がよいでしょう。

売上を上げたい場合は「顧客が再購入したくなる理由」をデータから導き出し、施策に反映させることがポイントです。

顧客行動を分析する際には、目的に応じてさまざまな手法を使い分ける必要があります。ここでは、代表的な7つの分析方法を紹介します。

• セグメンテーション分析

• コホート分析

• デシル分析

• CTB分析

• 行動トレンド分析

• RFM分析　

• LTV分析

それぞれの特徴を理解し、自社の課題に合った方法を選びましょう。

セグメンテーション分析とは、顧客を特定の行動や属性（共通点）に基づいてグループ分けし、分析する手法です。グループ分けの基準としては、主に以下の4つが用いられます。

• 人口統計学的属性（年齢・性別・職業・家族構成など）

• 地理学的属性（居住地・地域・気候など）

• 行動学的属性（購買履歴・利用頻度・Webサイト閲覧パターンなど）

• 心理的属性（ライフスタイル・価値観・性格・購買動機など）

グループ分けをすると、各属性の特徴を把握でき、ターゲット層に対して適切な施策を実施できます。

例えば、アパレルブランドが顧客を「トレンド重視タイプ」「ベーシック志向タイプ」「コスパ重視タイプ」に分け、それぞれに合った情報（新作情報やセール情報など）を発信するなどです。

コホート分析とは、顧客を一定の条件（例：初回購入月・会員登録月など）に基づいてグループ分け（コホート）し、その後の時間経過にともなう行動の変化を分析する方法です。

この分析では、特定の行動（例：夏に実施したキャンペーン）が、顧客の継続率にどのような影響を与えたかがわかります。グループごとの特性に合う施策を実施するのに役立ちます。

例えば「新規会員登録月別」のグループを作り「2回目来店率」の推移を追うケースで考えましょう。もし「8月登録」のグループだけ2回目の来店率が突出して高ければ「夏キャンペーンで入会した顧客は、夏メニューとの相性が良かった」と仮説を立てられます。

一定期間のデータ推移が可視化されるため、今後の需要予測にも活用できます。

デシル分析は、全顧客の「購入金額」を基準に、高い順から10等分にグループ分けして、購買行動の違いを分析する手法です。「デシル」はラテン語で「10分の1」を意味します。

この分析を行うと、売上の大部分をどの顧客グループが占めているのか、つまり「どのような顧客から多くの収益を得られるか」が明確です。売上アップに貢献している優良顧客層を把握し、どのグループをターゲットにすれば売上が上がるかを考え、マーケティング施策に活かせます。

例えば、デシル分析によって、上位のグループは購入頻度が高く、下位のグループは単発購入が多いことがわかったとしましょう。この場合、下位グループに対しては定期購入プランを案内し、上位グループへの引き上げを図る施策が考えられます。

CTB分析は「Category（カテゴリ）」「Taste（テイスト）」「Brand（ブランド）」の3つの指標で顧客をグループ分けし、どのような購買行動をするか予測する手法です。

• Category（カテゴリ）：商品の大分類（アウター・トップスなど）や小分類（Tシャツ・スウェットなど）から、顧客の嗜好の把握が可能です。

• Taste（テイスト）：色・形・サイズ・素材などのデザイン面から、顧客の好みを特定します。

• Brand（ブランド）：メーカー・ファッションブランド・キャラクターなどのブランドから、顧客の好みの特定が可能です。

これらの3つの軸で顧客のニーズを詳細に把握できます。顧客満足度の向上や、売上アップのための施策に活用可能です。

例えば、春は「アウター」、夏は「シャツ・Tシャツ」を中心に、特定の「ブランド」で購入する傾向を把握し、季節キャンペーンの最適化に役立てます。

行動トレンド分析は、顧客がどのような時期やタイミング（シーズン）に商品を購入する傾向があるかを分析する手法です。具体的には、以下のようなデータを分析します。

• SNSの時間帯別のアクティブユーザーの増減

• ECサイトの季節ごとの売れ筋商品の変化

• ユーザーがよく利用している曜日や反響のある時間帯

この手法を用いると、ターゲット層がいつ活動しているかが明確になり、適切なタイミングでアプローチできます。例えば、広告配信やキャンペーンのプロモーションは、反響のある時間帯や季節に合わせて実施する方が、成果につながりやすくなります。

テイクアウト利用が減少しデリバリー利用が増加していると分析できれば、デリバリーメニューの刷新などの判断が可能です。

RFM分析は、顧客を3つの指標に基づいてグループ分けし、それぞれのグループの特徴を分析する手法です。

• R（Recency）：購入後の経過時間（最終購入日からどれくらい経っているか）

• F（Frequency）：購入頻度（これまでに何回購入しているか）

• M（Monetary）：購入金額（これまでにいくら購入しているか）

これらの3つの指標を点数化し、合計点数が高いほど「優良顧客」とされます。RFM分析を活用すると、顧客を「優良顧客」「安定顧客」「休眠顧客（過去に購入したが現在は離れている顧客）」などに分類し、それぞれのグループに合った施策（アプローチ）を実施可能です。

例えば「頻繁に来店する（Fが高い）が、1回あたりの購入金額が低い（Mが低い）」と顧客グループがわかったとします。

この場合、セットメニューの提案やアップセルを強化し、顧客単価の向上を図る施策が考えられます。

LTV分析は「LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）」をもとに、企業への貢献度が高い顧客を分析する手法です。LTV（顧客生涯価値）とは、1人の顧客が商品やサービスの利用を始めてから終了するまでの間に、企業にもたらす利益の総額を示す指標を指します。

LTV分析では、主に以下のデータを参考に、顧客生涯価値を分析します。

• 解約率

• 平均購入単価

• 再購入率

顧客生涯価値の算出で、企業にとっての「優良顧客」や、逆にコストがかかっている「問題のある顧客」を特定できます。LTV分析は、売上とコストを可視化し、費用対効果の高い施策の実行に役立ちます。

例えば、LTV分析で会員期間別に平均利用年数を算出できれば、長期で利用している会員向けの優待制度を導入するなどの施策判断が可能です。

顧客行動分析は強力な手法ですが、実行する際にはいくつかの注意点があります。ここでは、特に意識すべき2つのポイントを解説します。

• 市場の成長性を考慮する

• 定量データと定性データを意識する

これらの視点を持つことで、分析の精度を高め、より現実に即した戦略を立てられます。

顧客分析を行う上で、自社の顧客データだけを見るのではなく、自社が属している「市場の成長性」の考慮も重要です。

もし市場全体が成長している（追い風）場合は、新規参入企業が増えるなど、競合が激化すると予想されます。その場合は、より多くの販売チャネルを確保したり、他社と差別化できる新しい販売戦略を考えたりする必要があります。

逆に、市場全体が縮小している（向かい風）場合は、既存の顧客層だけを対象にしていては、売上の維持が困難です。新しい顧客層を開拓したり、別の市場に進出したりするなど、市場の拡大を目指す必要があります。

顧客分析では、自社や市場の状況を正確に把握し、それに基づいた戦略を立てることが求められます。

顧客分析に使うデータには「定量データ」と「定性データ」の2種類があります。顧客の行動を分析する際は、目的に応じてこの2つのデータをバランスのいい活用が重要です。

• 定量データ：数値化できるデータ（例：年齢、性別、購入回数、アクセス数、購入率）

• 定性データ：数値化できないデータ（例：アンケートの自由回答、顧客インタビュー、口コミ、SNS上での発言）

定量データは「何が起こったか」を客観的に示し、定性データは「なぜそれが起こったか」という背景や心理を教えてくれます。

例えば「購入率が先月より20%減少している」（定量データ）事実に対し「決済画面でエラーが出た」（定性データ）などの声があれば、システムの不具合が原因だと推測できます。

「広告のクリック率は8%と高い」（定量データ）のに「コンバージョン率（成約率）は1%以下」（定量データ）の場合「デザインは可愛いけど価格が高い」（定性データ）と意見があれば、価格設定に課題がある考えられるでしょう。

▼この2つの調査手法の違いや使い分けは、下記で詳しく解説しています。
>> アンケートで活用する定量調査と定性調査の違いは？手法や使い分ける2つのポイントを解説

顧客の行動を分析するためにデータを一元管理するためには「formrun」がおすすめです。formrunの特徴を以下にまとめました。

• 豊富なメール機能

• アンケート回答の集計も自動でできる

• Salesforce、HubSpot、kintone、その他基幹システムに連携可能

ここでは、高機能なフォーム作成ツール「formrun」が、なぜ顧客の行動データを一元管理するのにおすすめなのかを解説します。

formrun（フォームラン）には、メールを送付する機能が主に3種類用意されています。

1.自動メール返信
2.個別メール機能
3.一斉メール配信

すべての機能で、フォームで得た顧客情報をメール本文や件名に変数として挿入することが可能です。フォーム作成から、フォーム回答者へのコミュニケーションまでformrunで一貫して行えるため、顧客対応管理もスムーズになります。

さらに、フォームで取得した情報やラベル設定をもとに、配信対象を絞り込むセグメント配信にも対応しています。条件を組み合わせて対象者を抽出できるため、顧客の行動や意識の変化に合わせて、最適なタイミングでのメールアプローチが可能です。

▼formrunのメール機能でメール対応をスムーズにした事例記事はコチラをご覧ください。
>> フォーム一覧やメール機能にて顧客の動きや社内での対応を可視化！複数のプロジェクトを持つマネージャーにとってformrunが最適な理由とは？（一般社団法人日本デジタルトランスフォーメーション推進協会 様）

formrun（フォームラン）では、回答データをリアルタイムで自動集計し、グラフや一覧まで自動で生成が可能です。

自分で表やグラフを作る手間はゼロ。

“見やすい形”に整理されたデータをそのまま社内報告に使えるので、キャプチャを貼るだけで資料が完成。日々の集計作業が驚くほどラクになります。

さらに、Googleスプレッドシート連携やExcel出力にも対応しているため、より詳細な分析や複雑な集計作業も柔軟に対応可能です。

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フォーム作成ツール『formrun（フォームラン）』は、SalesforceやkintoneなどCRMとの連携が充実しています。

営業やマーケティングの基盤となるCRMやMAツールとスムーズにつながることで、入力情報をそのまま顧客管理や営業活動に活かせます。

加えて、HubSpot・Mailchimp・CLOUDSIGNなど幅広い外部サービスともデータ連携可能。

フォーム入力から契約・マーケティング施策まで、業務を一気通貫で効率化できます。さらに、Slack・Chatwork・Microsoft Teams・LINE WORKSなどの通知ツールとも連携可能です。

フォーム回答を即座に共有できるため、チーム全員がリアルタイムに業務に移ることができます。

「普段使っているツールとそのままつながる」からこそ、導入後すぐに業務の円滑さを実感できるのがformrunの強みです。

本記事では、顧客行動の概要から、分析が重要とされる理由・具体的な5つの手順・7つの分析方法、そして分析する際の注意点まで詳しく紹介しました。

「顧客の行動が不明確で、売上が安定しない」
「市場調査に時間がかかり過ぎる」
こういった課題は、顧客行動を正しく分析し、データに基づいた施策の実行で解決に近づきます。

顧客の行動データを収集・分析し、一元管理する基盤として「formrun」はおすすめです。

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