おすすめの顧客分析ツールを紹介！分析の手法やポイントについて解説

顧客のニーズが多様化・高度化している現代において、企業が持続的に成長していくためには、「顧客を正しく理解する力」が欠かせません。

この「顧客理解」を進めていく上で、注目を集めているのが「顧客分析ツール」です。

当ツールでは、リアルタイムでのデータの可視化やAIを活用した予測分析、部署横断でのレポート共有など、顧客分析を効率的・効果的に行うことを可能にする強力な機能が豊富に搭載されています。

本記事では、そんな顧客分析ツールについて、おすすめのツールや導入時の選定ポイント、具体的な活用法、活用のメリットなどを詳しく整理し解説していきます。

ツールの導入を検討している経営者やマネージャー、現場社員の方はぜひ参考にし、自社の営業推進に役立ててください。

おすすめの顧客分析ツール10選

顧客分析ツールの機能は、リアルタイム分析やAIによる予測、部署横断で共有可能なダッシュボード機能など多岐に渡ります。

既存のCRMやSFAとの連携に対応したサービスやマーケティングオートメーションと連動するタイプなど、用途ごとに強みの異なるツールが存在します。

本章では、代表的かつ注目度の高い顧客分析ツールを10種類ピックアップし、それぞれの特徴や得意領域を解説していきます。

顧客分析ツールの導入を検討している経営者やマネージャー、担当者の方はぜひ参考にし、ツール選定に役立ててください。

Sales Crowd

Sales Crowdは、法人データベースを活用して顧客情報を簡単に分析できる営業支援型の顧客分析ツールです。

特に、優良顧客の属性や失注先の傾向を即座に可視化できる点に強みがあり、営業戦略の精度向上をもたらします。

分析結果はグラフやExcel形式で出力が可能なため、営業現場での活用や経営層へのレポーティングなど幅広い用途で手軽に用いることができます。

また、ツール上からワンクリックでメールや電話を送信することもできるため、単なる分析にとどまらず、アクションまで一気通貫で行える点も大きな魅力となっています。

費用対効果の分析機能では、投資に対するリターンを定量的に把握することが可能です。

営業活動の効率化と成果創出を両立したい企業にとって、Sales Crowdは実務で即活用できる強力な顧客分析ツールといえるでしょう。

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Mazrica Sales

Mazrica Salesは、顧客属性や購買・行動データを統合し、営業活動をデータドリブンに最適化することができる顧客分析ツールです。

AI機能が搭載されており、受注確度や案件リスクを自動で分析することができるため、営業担当者の判断をサポートし、提案の質や成約率の向上をもたらします。

また、案件進捗をリアルタイムで可視化することもできるため、組織全体で状況を共有しながら迅速な改善策を打てる点も特徴です。

レポート機能では売上予測や受注率の分析を自動化し、属人的な判断を排除、営業効率化を実現します。

営業活動の改善から戦略的アプローチまでを一貫して支援できるMazrica Salesは、営業と顧客分析を結びつけたい企業にとって強力な選択肢といえるでしょう。

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b→dash

b→dashは、顧客データを一元管理し、詳細な分析を実現するマーケティングプラットフォームです。

CRM、顧客行動、購買履歴など多様なデータを統合することで、顧客のセグメント分析や深い理解を可能にします。

リアルタイムでのデータ連携に対応しており、分析結果を即座に施策に反映できる点も大きな魅力です。

さらに、AIやBI機能も充実しており、顧客の将来価値や行動予測を基にした高度な分析を行うことができます。

マーケティング施策の改善を加速させたい企業にとって、b→dashはデータをフル活用するための有力な顧客分析ツールといえるでしょう。

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Salesforce Marketing Cloud

Salesforce Marketing Cloudは、顧客データを統合管理し、多様なチャネルでのパーソナライズマーケティングを実現できる顧客分析ツールです。

購買履歴や行動データを分析し、最適なタイミングで最適なメッセージを配信できる点に強みがあります。

AIを活用することで受注確度の予測やキャンペーン効果測定を自動化することもできるため、施策立案のスピードと精度が向上します。

また、大企業から中小企業まで幅広い導入実績があり、業界や規模を問わず柔軟に対応できる点も安心です。

データドリブンなマーケティングを推進したい企業にとって、Salesforce Marketing Cloudは強力な選択肢となるでしょう。

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KUZEN

KUZENは、LINEを活用して顧客対応と分析を効率化できる顧客分析ツールです。

自然言語処理を搭載しており、顧客の声を分析してニーズや感情をリアルタイムに把握できる点が特徴です。

CRMやSFAと連携すれば、顧客情報を一元管理し、営業やマーケティング施策に即座に活用することが可能です。

分析だけでなく、実際の顧客対応プロセスに直結させられる点も大きな魅力です。

LINEを軸に顧客理解と施策実行を一体化したい企業にとって、KUZENは有効なツールといえるでしょう。

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Amplitude

Amplitudeは、顧客の行動データを詳細に分析し、マーケティング施策に直結するインサイトを導くことのできる顧客分析ツールです。

リアルタイムでの分析が可能であり、多様な分析チャートを直感的に操作できるため非エンジニアでも扱いやすい点が魅力です。

外部ツールとの連携も充実しており、データ活用のスピードを高めることができます。

導入実績は世界3,000社以上に及び、メール開封率2倍やCVR7倍向上といった成果も報告されています。

具体的な数値改善を重視する企業にとって、Amplitudeは成果につながる力強い顧客分析ツールといえるでしょう。

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Contentsqare

Contentsquareは、Webサイトやアプリの顧客行動データを収集し、ビジュアルで分析できる顧客分析ツールです。

ヒートマップやセッションリプレイを通じて離脱や誤操作の原因を特定し、UXを改善できる点に強みがあります。

分析結果はグラフやスコアとして整理されるため、改善施策を具体的に立案しやすい環境が整えられます。

顧客体験の向上を軸にデジタル施策を進めたい企業にとって、Contentsquareは有力な選択肢といえるでしょう。

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Google Analytics4

Google Analytics4（GA4）は、Googleが提供する無料のアクセス解析ツールであり、Webサイト訪問数や流入元、ユーザー行動を把握することに役立ちます。

イベントごとにコンバージョンを設定することができるため、ユーザー行動の分析や施策効果測定を柔軟に行うことにつながります。

一方で匿名データでの分析に特化しているため、個別顧客情報や購買データとの紐付けはできません。

無料で使えますが、他の有償ツールと連携することで、より高度な分析環境を構築することも可能です。

コストを抑えつつ基礎的な顧客分析を進めたい企業にとって、GA4は必須の分析ツールといえます。

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Adobe Analytics

Adobe Analyticsは、顧客行動データを統合管理し、マルチチャネルでの詳細な分析を実現する顧客分析ツールです。

Webやモバイル、CRM、IoTまで幅広いデータを取り込み、顧客の全体像を把握できる点に強みがあります。

ビジュアルダッシュボードを通じて施策の効果測定やボトルネック分析をすることができ、改善点を明確に視認することが可能です。

さらに、AIを活用した顧客ジャーニー分析を使えば、戦略立案の精度を高めることができます。

大規模かつ高度なマーケティング分析を必要とする企業にとって、Adobe Analyticsは信頼性の高い選択肢といえるでしょう。

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SPEEDA

SPEEDAは、企業情報や市場データを網羅的に集約し、営業戦略や市場分析に繋げることに特化した顧客分析ツールです。

業界動向や競合分析を迅速に行うことができるため、営業担当がターゲットを的確に選定するのに役立ちます。

細かな企業属性を把握できる点も強みであり、戦略的なアプローチ設計を実現できます。

営業活動の効率化と成果向上を同時に実現できるSPEEDAは、市場環境をふまえて戦略的に動きたい企業に最適なツールといえるでしょう。

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代表的な顧客分析の手法

顧客分析にはいくつかの手法が存在します。
ここでは、代表的な分析手法をピックアップし、そのやり方やメリットなどを解説していきます。

本章を参考にすることで、顧客分析ツールを用いる際のイメージを膨らませてみましょう。

ファネル分析｜購買までのプロセスを可視化

ファネル分析は、顧客が認知から購入に至るまでの各プロセスを漏斗（ファネル）型で可視化する手法です。 

具体的には「認知 → 興味・関心 → 比較・検討 → 購入」という流れを段階ごとに数値化することで、どのフェーズで顧客が離脱しているのかを特定します。 

例えば、もし比較・検討段階で大きな離脱があれば、商品説明の不足や競合との差別化不足が原因であると推測でき、改善策を立てやすくなります。 

さらに、属性やチャネルごとにセグメントを分けてファネル分析を行えば、より精度の高い施策設計が可能となります。 

マーケティング施策の優先順位を決めたい企業にとって、ファネル分析は最も基本的かつ有効な手法といえるでしょう。

デシル分析｜上位顧客を特定

デシル分析は、顧客を購入金額の高い順に並べ、10等分のグループに分けて分析する手法です。

この手法を用いることで、売上に大きく貢献している上位顧客を特定することができます。

売上の大部分を占めている顧客傾向を把握することは、重点的にアプローチすべき顧客層を見極めることにつながります。

上位顧客の購買傾向を分析することで、リピート施策やクロスセル施策など売上拡大に寄与する戦略を立案することも可能になります。

シンプルなロジックであるためBIツールや顧客分析ツールを用いて簡易に行うことができ、営業活動やマーケティング施策の意思決定を支援します。

売上向上のために重点顧客を特定したい企業にとって、デシル分析は最も活用しやすい基本的な手法であるといえます。

RFM分析｜購入履歴から顧客の質を評価

RFM分析は、顧客の購入履歴に基づいて「直近の購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3軸で顧客を評価する手法です。

この分析を行うことで、優良顧客・休眠顧客・新規顧客など顧客を複数のグループに分類し、それぞれに適したアプローチを取ることが可能になります。

例えば、購入頻度が高く直近でも購買がある顧客にはリピート促進施策を、直近の購買が遠のいている顧客には休眠防止のためのリマインド施策を実施する、といった活用につながります。

比較的少ないデータ項目で実行できるため導入ハードルが低く、顧客維持やLTV向上に直結するのも大きな利点です。

マーケティング施策の精度を高めたい企業にとって、RFM分析は非常に実用性の高い顧客分析手法といえるでしょう。

セグメンテーション分析｜共通点に基づいて顧客を分類

セグメンテーション分析は、共通点に基づいて顧客をグループ化する手法です。

性別や年齢といった基本属性から、購買履歴や行動履歴といった行動データまで、多様な切り口で顧客を分類します。

複数のデータを掛け合わせて分析することで、より精度の高いターゲットセグメントを抽出することもできます。

シンプルながらも幅広く応用できる点が特徴であり、効果的な広告配信や商品開発の基盤となる分析手法です。

顧客ごとの多様なニーズに対応したい企業にとって、セグメンテーション分析は欠かせない基本的なアプローチであるといえます。

CTB分析｜カテゴリ別に顧客を捉える

CTB分析は、顧客を「カテゴリ（Category）」「品目（Type）」「ブランド（Brand）」といった購買の切り口で分類する手法です。

この手法を用いることで、顧客がどのカテゴリの商品を好んで購入しているか、また特定ブランドに対してどれだけロイヤルティを持っているかを把握することができます。

例えば、あるカテゴリでの購買頻度が高ければ、その分野に関連するクロスセル商品を提案するといった施策へつなげられます。

また、購買データをカテゴリ別に分析することで、プロモーションの重点商品やターゲット層を明確にすることもでき、販促施策の効率化を実現します。

カテゴリごとの顧客ニーズを理解し、商品戦略やマーケティングに直結させたい企業にとって、CTB分析は有効な手法といえるでしょう。

行動トレンド分析｜ユーザー行動の傾向を分析

行動トレンド分析は、顧客の行動データを長期間・大規模に収集し、その変化や傾向を明らかにする手法です。

顧客の利用頻度や購買サイクル、利用チャネルの移り変わりなどを長期に渡って追跡することで、施策の効果検証や新たなニーズ発見につなげることができます。

例えば、ある顧客群の利用回数が徐々に減っている場合、早期にアラートを出して改善施策を講じることが可能です。

また、他の分析手法と組み合わせることで、より精緻な顧客理解が実現します。

RFM分析やセグメンテーションと併用すれば、優良顧客の行動トレンドを深く掘り下げ、ターゲティングの精度を高めることにつなげられます。

顧客の変化を先取りして適切な対応を取りたい企業にとって、行動トレンド分析は有効な分析手法であるといえます。

顧客分析ツールを使用する4つのメリット

顧客分析ツールは、単なるデータの集計や管理にとどまらず、企業のマーケティング活動全体を加速させる強力な武器となります。

本章では、改めて顧客分析ツールを使用するメリットを解説していきます。

こちらを整理して理解することで、自社に必要な事項を見極められるはずです。

現場のマーケターが自ら分析を行うことができる

一つ目のメリットは、現場のマーケターが自ら顧客データを分析できることです。

従来であれば、顧客分析にはSQLや統計の専門知識が求められ、分析を依頼してから結果を得るまでに時間がかかるケースが多くありました。

しかし、顧客分析ツールを活用すれば、直感的なUIでデータを可視化することができ、仮説の検証や施策改善を迅速に行うことが可能となります。

さらに、AIや自動化機能を備えたツールであれば、予測分析や異常検知といった高度な分析も容易に実施することができます。

こうした仕組みにより、データに基づく改善サイクルを現場レベルでスピーディに回すことが可能になるのです。

顧客の声や反応を施策に反映できる

二つ目のメリットは、顧客の声や反応を施策に反映できることです。

顧客分析ツールを活用すると、アンケート結果や購買履歴、Web上での行動データなど、顧客の声や反応を一元的に収集・分析することが可能になります。

これにより、どのような施策が顧客に好意的に受け入れられているのか、逆に離脱を招いている施策は何かを、迅速に把握することができるようになります。

従来であれば定性的な調査に頼りがちだった「顧客の反応」が、定量データとして可視化されるため、根拠ある改善施策の立案が可能となるのです。

また、リアルタイムでデータが更新されることで、市場や顧客動向の変化に素早く対応することができるのも大きな利点です。

複雑な行動データも自動的に整理されるため、ターゲットごとの最適なアプローチが容易となり、戦略的なマーケティング施策が推進されます。

顧客ニーズを可視化できる

三つ目のメリットは、顧客ニーズを可視化できることです。

顧客分析ツールは、顧客のニーズを具体的に可視化し、商品やサービス改善のヒントを与えてくれます。

購買履歴やWeb行動データ、問い合わせ内容など複数のデータを統合して分析することで、顧客ごとの詳細な属性や行動傾向を把握することができます。

結果として、従来の一律的なアプローチではなく、セグメントごとに最適化された施策を展開できるようになるのです。

さらに顧客ニーズを明確にすることは、それぞれに最適なアプローチを行うことを可能にし、最終的に顧客満足度やロイヤルティの向上をもたらします。

このように、顧客分析ツールを用いることで、顧客ニーズの精緻な理解とそれに伴う有効な施策の立案がスピーディに実現可能となるのです。

リアルタイムで分析できる

四つ目のメリットは、リアルタイムで分析できることです。

従来であれば、データをもとに施策を行いたい場合、膨大なデータ収集・集計作業を経てからレポートを作成し、その後に施策立案をおこなうという非常に手間のかかる工程を踏む必要がありました。

しかし、顧客分析ツールを用いれば、最新の顧客データを瞬時に可視化し、施策へ反映することが可能となります。

これにより、顧客の行動や市場環境の変化に遅れなく対応することができ、タイミングを逃さないマーケティング施策の展開をおこなえるようになります。

また、高速な演算処理とわかりやすいUIにより、専門知識を持たない担当者でも簡単に操作できるのも利点です。

複雑な購買データや行動データをリアルタイムで掛け合わせ、精緻な顧客理解と高精度のターゲティングを推進できる点は、顧客分析ツールの非常に重要なメリットといえるでしょう。

顧客分析ツールを使用する際の注意点

顧客分析ツールは、膨大なデータを整理・可視化し、戦略的な意思決定を支える強力な武器となります。

しかし、便利さゆえに誤った使い方をすると、分析結果が本来の顧客像を歪めてしまい、かえって施策の精度を下げるリスクにもつながります。

本章では、顧客分析ツールを効果的に運用するために押さえておきたい注意点を解説していきます。

分析する際のポイントを事前に把握しておくことで、失敗しないツール利用を目指しましょう。

誰を「顧客」とするのかを明確に定義する

注意すべきポイントの一つ目は、誰を「顧客」とするのかを明確に定義することです。

顧客分析を行う際、対象範囲が曖昧なままでは分析の焦点がぼやけ、施策に活かせる結果を得ることができません。

「会員登録者全員」を顧客とみなすのか、「実際に購入経験のある人」を顧客とするのかで、分析対象の母数も性質も大きく異なるからです。

また、CRMやECサイト、コールセンターなど複数のデータソースを統合する場合、顧客の定義が統一されていないと、同一人物が重複してカウントされたり、逆に漏れてしまったりといった混乱が生じる可能性があります。

そのため、あらかじめ顧客の定義を社内で統一し、「誰を分析するのか」を明確化しておくことは非常に重要です。

顧客定義を明文化することはツール活用の出発点であり、成功するための必須条件であるといえます。

顧客のニーズを正確に読み取る

注意すべきポイントの二つ目は、顧客のニーズを正確に読み取ることです。

顧客分析ツールは、アンケート結果や行動データ、購買履歴などを多角的に分析し、表面的には見えない顧客の要求や不満点を抽出することができます。

しかし、データの解釈を誤れば、実際の顧客意識とずれた施策を展開してしまう恐れもあります。

重要なのは、データが示す事実に基づいて判断を行い、思い込みや偏見を排することです。

例えば、離脱率が高い顧客群に対して「価格に不満がある」などと短絡的に捉えるのではなく、購入プロセスの複雑さや商品説明不足など、複数の可能性を冷静に検討する必要があります。

顧客の声を正しく読み解き、的確な改善施策へとつなげるためには、ツールの結果を鵜呑みにせず、常に「なぜそのデータが出ているのか」を考える姿勢が求められます。

表面化していない潜在ニーズにも着目する

注意すべきポイントの三つ目は、表面化していない潜在ニーズに着目することです。

顧客分析ツールは、購買履歴やWeb行動データをもとに、顧客が言葉では表現していない潜在的な欲求を可視化するのに役立ちます。

たとえば、あるカテゴリの商品を頻繁に閲覧しているにもかかわらず購入に至っていない顧客は、「興味はあるが価格や仕様に不安がある」といったように、隠れた不満を抱えている可能性があります。

こうした潜在ニーズを抽出することで、従来提供していなかった新商品やサービスを開発したり、適切なタイミングでプロモーションを打つといった施策につなげることができます。

さらに、AIや機械学習を活用すれば、過去の行動パターンから将来のニーズを予測することも可能です。

単に「顕在化した問題を解決する」だけでなく、「まだ顕在化していない価値を発見する」視点を持つことで、競合との差別化や新たな市場機会の創出にもつながります。

潜在ニーズへの着目は、顧客分析ツールをより戦略的に活用するための重要なポイントであるといえるでしょう。

意思決定プロセス全体を把握する

注意すべきポイントの四つ目は、意思決定プロセス全体を把握することです。

顧客は「認知 → 興味・関心 → 比較・検討 → 購入 → 利用・アフターケア」という複数の段階を経て商品やサービスを選択します。

顧客分析ツールを用いれば、各段階での行動や離脱率を可視化し、どこにボトルネックがあるのかを明確にすることができます。

意思決定の一部だけを切り取るのではなく、全体像を捉えることで、より正確な課題発見と施策設計が可能になります。

顧客分析ツールの利点をフルに活かすためにも、全体的な視点を欠かさないようにしましょう。

数値と感覚の両面から分析する

注意すべきポイントの五つ目は、数値と感覚の両面から分析することです。

顧客分析というと、売上データや行動ログといった定量的データが中心になりがちですが、それだけでは顧客の本質的な理解に至ることはできません。

定量データは客観的で信頼性の高い指標を提供しますが、数字だけでは顧客がなぜその行動をとったのかという背景までは説明することができません。

そこで重要になるのが、アンケートやインタビュー、SNSでのコメントなど、顧客の感覚的なフィードバックです。

これらは数値化しにくい情報ではありますが、潜在ニーズや心理的な要因を把握するために欠いてはならない情報でしょう。

両者をバランスよく組み合わせることで、数字の裏にある「顧客の声」を読み取り、誤解なく深い顧客理解をすることができます。

ツールを活用する際は、このように定量データと定性データを補完関係に置いた上で、施策の適正化をするよう心がける必要があります。

市場の規模や将来性もあわせてチェックする

注意すべきポイントの六つ目は、市場の規模や将来性もあわせてチェックすることです。

顧客分析ツールはあくまで手段であり、利用する市場環境やビジネスの成長段階によって適切な選択肢は変わります。

特に注目すべきは、市場の成熟度とツールのスケーラビリティです。

顧客基盤が拡大するにつれ、取り扱うデータ量は飛躍的に増加します。
その際、分析速度が低下したり、追加コストが過大に発生するようでは、長期的な運用に支障をきたします。

したがって、現状の要件を満たすことだけでなく、将来的な拡張性や最新技術との連携性も視野に入れてツールを選定することが重要です。

市場動向を把握し、今後も持続的に成長できる体制を整えることが、顧客分析をビジネス成果へつなげる鍵となります。

まとめ｜顧客分析ツールを活用して、より精度の高いマーケティングを実現しよう

顧客分析ツールは、顧客理解を深めデータドリブンな施策を実現するための強力な手段です。

しかし、効果的に活用するためにはいくつかの注意点を押さえる必要があります。

まず、誰を「顧客」と定義するかを明確にすること。
そして顧客のニーズを正確に読み取り、誤解や思い込みを排したデータ解釈をすること。

さらに、表面化していない潜在ニーズにも目を向けること。

また、意思決定プロセス全体を把握することにより、顧客体験を包括的に改善することができます。

数値データと感覚情報をバランスよく取り入れることは、より深い顧客理解につながります。

ツールを選ぶ際には、市場規模や将来性を見据えたスケーラビリティを意識することが大切です。

これらのポイントを抑えながら、顧客分析ツールを効果的に活用することで、自社のマーケティング施策を飛躍させていきましょう。

顧客分析ツールに関するよくある質問

Q. マーケティング初心者でも扱える顧客分析ツールはありますか？

最近の顧客分析ツールは専門知識がなくても使いやすいように設計されています。

例えば「b→dash」や「Mazrica Sales」などは、シンプルなUIとわかりやすい操作性で初心者にも扱いやすいと評判です。

こうしたツールではダッシュボードでデータを直感的に可視化できたり、クリック操作だけで主要な指標や傾向を把握できたりします。

Q. 分析結果をチーム内で共有するにはどうすればよいですか？

多くの顧客分析ツールには、チーム内での共有を支援する機能が備わっています。

ワンクリックでレポートをPDFやExcelに出力したり、ダッシュボードをオンライン上で共有したり、またSlackやGoogle Workspaceなどの外部ツールと連携して、分析結果を自動的に配信できるものもあります。

こうしたメリットを活かすためにも、導入前に「どのように分析結果を共有できるか」を確認することは、ツール選定の重要なチェックポイントであるといえます。