2025.8.18

ユーザーインサイト分析で実現するCX戦略｜顧客体験を深める要点とは

データ活用
カスタマー・エクスペリエンス
ロイヤル顧客

デジタル技術が進化するなかで、企業と顧客の接点は急速に多様化しています。このような環境下で、CX（カスタマーエクスペリエンス）の向上が企業の成長に大きく寄与することが明らかになってきました。

しかし、多くの企業ではCRMやMAなどのデジタルツールを導入しているものの、断片的な施策に留まり、深い顧客理解や体験価値の向上には至っていないのが現状です。

本記事では、RFM分析やAIを活用した先進的なアプローチにより顧客体験の向上と事業成長を実現する方法をご紹介します。

また、セプテーニが提供する戦略的なフレームワークと実践的な分析手法についても解説します。

なぜ今、CX戦略が企業成長のカギを握るのか

昨今、デジタル化により顧客はオンライン・オフラインを問わず、膨大な選択肢から商品やサービスを選べるようになりました。

そのような状況下で企業が競争に勝ち続けるためには、ただ良い商品やサービスを提供するだけでは不十分です。そこで重要となるのが、CXの考え方です。

CXとは、商品やサービスの機能的価値だけでなく、感情的・心理的価値を含む総合的な体験を指します。

顧客に「また利用したい」「（商品やサービスに対し）信頼できる」と感じてもらうことを目指し、企業やサービスとのあらゆる接点において顧客満足度の高い体験を提供することで、顧客に継続的な利用を促すことができます。

CXの向上は、顧客との長期的な関係の構築、ひいては安定的な収益と事業の成長にもつながります。

顧客体験向上の実践例～データ活用で実現する育成戦略の進化

CXの向上には、顧客データを活用し、分析結果を踏まえたうえで戦略を立てることが重要です。顧客理解を深めることで、より効果的なアプローチが可能になるからです。

しかし実際には、顧客データを有効に活用しきれていない企業が多いのが現状です。データ活用を目的にデジタルツールを導入しているものの、データの統合が不十分であることや分析の難しさから、顧客のインサイトを適切に捉えられないまま施策を実行しているケースが見受けられます。

結果、多くのECサイトでは共通の課題が見られます。

例えば、「初回購入者のリピート率が低い」あるいは「クロスセルによる顧客単価の向上が見込めない」といった状況です。

ここでは、データ分析を活用してこれらの課題に取り組み、顧客育成戦略を進化させるアプローチについて解説します。

データ分析による注力顧客の特定と購買傾向の把握

まず重要となるのが、データ分析に基づき、マーケティング施策で注力すべき顧客セグメントを特定することです。

RFM分析による顧客ロイヤルティの可視化

セプテーニが提案するアプローチでは、RFM分析を活用します。RFM分析とは、顧客セグメンテーションを実現する効果的な手法の一つで、顧客の購買履歴を「最終購買日（Recency）」「購買頻度（Frequency）」「購買金額（Monetary）」の3軸で分類するものです。

この分析により、例えば「購買頻度と金額が高いが、最近動きがなく、優良顧客にも休眠顧客にも転換しうる注意層」など、顧客を細かく分類することができます。このように顧客のロイヤルティや離脱リスクを可視化することで、適切なターゲット層を把握することに繋がります。

購買分析やゴールデンルート分析による顧客理解の深化

RFM分析で顧客を分類した後、優良顧客の購買パターンやブランド選好性を把握する「購買分析」に加え、顧客の最適な購買プロセスを特定する「ゴールデンルート分析」を組み合わせて実施することで、優良顧客の継続的な育成プロセス設計のヒントが得られます。

例えば、「特定の商品Aと商品Bを一緒に購入する傾向が高い」「カートに商品を入れた後、クーポンがないため離脱されるケースが多い」「優良顧客は高確率でQ＆Aやレビューを確認している」など、これまで感覚的にしか捉えられていなかったインサイトを定量的に把握できるのです。

コミュニケーション戦略の設計と施策展開

そして、その分類されたデータに基づく顧客育成シナリオの設計を行うことで、各セグメントに対して最適なアプローチができます。
例えば、高頻度かつ高額の購買を行う優良顧客には特別なインセンティブを提供し、リピート率の向上を目指します。

一方で、離脱傾向のある顧客には適切なリターゲティング施策を実施し、再訪を促します。

また、「商品AとBの併買傾向がある」といったインサイトが得られた場合は、それを踏まえたクロスセル施策を展開できます。クーポンの配信や購入確認画面上での関連商品のおすすめなどにより、単品購入から複数購入への移行を促し、顧客単価の向上を目指すことが可能です。

このように、各顧客セグメントに対して適切なマーケティング施策を施すことで、継続的な関係構築を実現することができるのです。

機械学習導入による更なる高度化

セプテーニは、今後のCX戦略の進化に向けてAI（機械学習）の活用に注力しています。
まず、AIを活用して顧客の購買確度をスコアリングします。サイト閲覧回数、カート投入、購入金額といった顧客の情報をAIで分析し、顧客の行動を予測することで、購買プロセスのなかで顧客にアプローチすべき最適なタイミングを探ります。

さらに、同じ購買確度層の顧客に対して複数パターンのコミュニケーションを展開し、最適なアプローチを特定する検証を行っていきます。この分析と検証により、商品紹介や、関連するおすすめ商品の紹介、クーポン案内など、個々の顧客にパーソナライズされた配信内容を決定し、より高い顧客満足度を獲得することを目指しています。

また、セプテーニは2024年11月、企業の横断的なデータ活用を支援する「PRECOG DATA HUB」をリリースし、AIを用いたデータ活用基盤を提供しています。「PRECOG DATA HUB」の詳細および、セプテーニが考える、AIを活用した統合的なデータ活用については、以下の記事をご覧ください。

セプテーニは今後もデータ活用を進化させ、より高度なCXの実現を目指して取り組んでいきます。

もしCX戦略に関して課題やお悩みをお持ちでしたら、ぜひセプテーニへお声がけください。

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執筆者

CXソリューション領域 CXT事業部 Sales1課課長会田悠登
2023年にセプテーニへ中途入社。前職ではCRM領域のSaaSベンダーにて、顧客データを活用したマーケティング支援に従事。その知見を活かし、現在はCRM領域から広告支援までを包含したフルファネルでの提案を実践している。また、電通グループ内の複数プロジェクトに参画し、グループ横断の協業を推進。新たなスキームの構築に取り組んでいる。

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