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title: 事例から学ぶ CRM データ活用のポイントとベストプラクティス
description: 自社のビジネスを成長させるためにはデータ活用が重要なポイントであり、顧客データを効率的に管理するための有効なツールとして CRM が挙げられます。本記事では、 CRM の概要や CRM データの活用方法、 CRM データ活用の進め方などを一挙にご紹介します。
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# 事例から学ぶ CRM データ活用のポイントとベストプラクティス

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自社のビジネスを成長させるためには、顧客データを分析して適切なアクションを検討・実行する必要があります。そして、顧客データを効率的に管理するための有効なツールとして CRM が挙げられます。

本記事では、 CRM の概要や CRM データの活用方法、 CRM データ活用の進め方などを一挙にご紹介します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

## CRM データとは？

まずは、 CRM について正しく理解しておきましょう。

CRM とは「 Customer Relationship Management 」の略であり、顧客との関係性を管理するためのツールです。 CRM と混同されやすい言葉として SFA が挙げられますが、 SFA は営業支援に特化しており、商談内容や提案状況などを管理するツールであるため、両者は明確に異なるものだとご理解ください。

そして、 CRM データとは CRM に蓄積されているデータのことです。 CRM データを適切に活用することで、今後の営業活動やマーケティング活動に役立てることができます。

CRM データの代表例としては、

- 氏名
- 年齢
- 性別
- 住所

などが挙げられます。また、 B to B 企業の場合はクライアントの会社情報（住所・従業員数・売上など）に加えて、自社サービスの導入状況や担当者の氏名・役職などのデータを管理することも可能です。

自社のビジネスを成長させるためには、自社のデータを管理・分析して、適切なアクションを検討することが大切です。顧客ニーズの多様化が進んでいる現代においては、顧客との関係性を一元的に管理できる CRM の重要性は益々高まっているといえるでしょう。

## ビジネスにおける CRM データの活用方法

本章では、ビジネスにおける CRM データの代表的な活用方法をご紹介します。自社が CRM データを活用した場合にどのようなメリットがあるのかをイメージしていただければと思います。

### 営業活動の効率化

CRM でデータを一元管理することで、全社員が統一された情報を閲覧できるようになります。これにより、 CRM データをもとに営業活動を行うことが可能になり、結果として自社の業務効率化や生産性向上を実現できます。

### 解約阻止・追加発注

CRM は顧客との関係性を管理するためのツールであるため、 CRM データを分析することで顧客の理解に繋がります。そして、顧客ニーズを基にした対応を行うことで顧客満足度の向上を実現でき、結果として自社サービスの解約阻止や追加発注に大きく寄与します。

### 別商材の提案機会発掘

CRM データを基に顧客とコミュニケーションを密に取ることで、顧客の課題や悩みなどを理解できます。これにより、顧客が求めているものを明確に把握できるようになり、結果として別商材の提案機会を発掘することが可能になります。

## CRM データ活用の進め方

ここまで、 CRM データを活用することの重要性についてご説明しましたが、具体的にどのようにデータ活用を進めれば良いのでしょうか？本章では、 CRM データ活用の進め方をご紹介しますので、自社で実践する際の参考にしてください。

### 1.CRM を導入する

まずは、自社で利用する CRM ツールを導入します。市場には様々な CRM が存在するため、自社の目的に合わせて最適なものを選択することが重要なポイントになります。

この時、特定のツールに絞るのではなく、複数サービスを比較検討することをおすすめします。料金や特徴、使いやすさなど、あらゆる観点から慎重に検討を進めてください。

### 2.顧客データを収集する

ツールを導入したら、 CRM に格納するための顧客データを収集します。ただし、一口に「顧客データ」とは言っても、その収集方法は多岐にわたります。

例えば、「氏名」「年齢」「性別」などの基本情報は会員登録やアンケートなどが有効になりますし、購買傾向を知りたい場合は購買データを集める必要があります。自社の目的に応じて、どのような顧客データを収集するのかを明確化し、適切なアプローチを実践するように意識してください。

### 3.顧客データを分析する

顧客データを収集した後は、それらを分析して有効なインサイト（洞察）を取得します。保有している CRM データを多角的に分析し、アクションの検討を進めるための下準備を行ってください。

ただし、データの分析手法は多岐にわたるため、自社の目的に応じて最適なものを選択することが重要なポイントになります。記事の後半で代表的なデータ分析手法をご紹介していますので、ぜひ参考までにご覧いただければと思います。

### 4.アクションを検討・実行する

データ分析が完了したら、その分析結果をもとにアクションを検討・実行します。顧客の属性や関心事によって有効な施策は異なるため、常に顧客目線で具体的な戦略を検討してください。

また、 CRM データの活用は一過性の取り組みではなく、継続的に試行錯誤を繰り返すことで精度が高まる取り組みです。そのため、常に新しいデータを取り込み、 PDCA サイクルを回し続けることが重要なポイントになります。

関連記事：[顧客データを活用した効果的なマーケティング戦略と成功事例](https://www.creativehope.co.jp/media/customer-data-targeting.html)

## CRM データの活用事例

ここまで、 CRM データ活用の重要性や具体的な進め方について解説しましたが、実際に多くの企業が CRM データを活用して自社のビジネスを成功に導いています。本章では、 CRM データの活用事例を 3 つご紹介しますので、自社で実践する際の参考としてご覧ください。

### EC サイトの運用改善

とある企業では、 EC サイトを運営していましたが、非効率で一貫性のない顧客対応が大きな課題として顕在化していました。そこで、顧客の期待に応えるための接客を行い、リピート率や売上の向上を実現するために CRM を導入しました。

そして、 CRM に購買情報や顧客対応履歴などの情報を蓄積し、そのデータをもとに顧客対応を行うための仕組みを構築することで、自社の業務効率化や売上向上などを実現しました。このように、 CRM データを活用して自社の課題を改善した好事例となっています。

### 球団の観客動員数改善

とある企業では、ビジネスの一環として球団運営を行っていましたが、プロ野球 12 球団の中で最低の観客動員数が大きな課題となっていました。そこで、同社は CRM を導入し、観客動員数を改善するための取り組みを開始しました。

具体的な施策内容としては、 CRM データをもとにした駅・デパートでのプロモーション活動やメルマガ・ SNS での情報発信、ファンクラブ会員のデータ分析などが挙げられます。これらを実践した結果、これまでは動員数が少なかった女性会員の獲得に繋がり、 10 年間で 161% の観客動員数増加を実現しました。

### 営業プロセスの改善

とある企業では、ネットビジネス支援のサービスを展開していましたが、アウトバウンド型の営業手法による効率低下が課題になっていました。そこで、 CRM を導入して顧客データを分析し、見込み客に関心を持ってもらえるようなコンテンツ作成を行いました。

これにより、アウトバウンド型からプル型の営業手法にプロセスを変革し、営業効率が大幅に向上しました。また、関心度の高い見込み客への提案が可能になり、訪問可能なターゲット数を約 50 倍に増加させることに成功しました。

関連記事：[営業 DX とは？CRM 導入で営業活動を効率化するためのガイド](https://www.creativehope.co.jp/media/sales-dx-crm.html)

出典：[【業界別】CRMの成功事例7選と、6つの活用ポイントを徹底解説](https://blog.hubspot.jp/sales/crm-case-studies)

## CRM データの活用を成功させるためのポイント

CRM データの活用を成功させるためには、意識すべき重要なポイントがいくつか存在します。自社で実践する際の参考として、具体的な内容を理解しておきましょう。

### 自社に合った CRM を導入する

一口に CRM と言っても、その種類は多岐にわたります。そのため、自社に合った最適な CRM を導入することが重要なポイントになります。

そして、自社に最適なツールを選定するためには、はじめに CRM データ活用の目的を明確化する必要があります。ゴールが明確になれば、そこから逆算して自社に合った CRM を選ぶことができるため、時間をかけて計画的に進めてください。

### 必要に応じてデータ分析の手法を変える

前述した通り、データの分析手法は多岐にわたります。そのため、必要に応じてデータ分析の手法を変えることも、 CRM データ活用を成功に導くためのポイントになります。

代表的なデータ分析手法としては、

- セグメンテーション分析
- バスケット分析
- RFM 分析

などが挙げられます。

セグメンテーション分析は、属性や行動パターンを分析して顧客をセグメント分けする手法であり、バスケット分析は顧客の購買データをもとに傾向などを分析する手法です。また、 RFM 分析は「 Recency （最近の購買）」「 Frequency （購買頻度）」「 Monetary （購買金額）」の 3 つの英単語の頭文字であり、これらの 3 つの要素により顧客を分析する手法となっています。

このように、分析手法ごとに特徴が異なるため、自社の状況に合わせて最適なものを選択するように心掛けてください。

関連記事：マーケティングの成果を高めるデータ分析手法 9 選を一挙にご紹介！

### 継続的に PDCA サイクルを回す

CRM データの活用は一過性のものではなく、試行錯誤を繰り返してこそ精度が高まる取り組みです。そのため、継続的に PDCA サイクルを回して、常に改善を行うように意識してください。

時間の経過とともに市場トレンドは変わるため、それに伴い顧客の属性や関心事も変化します。最新の顧客データを定期的に CRM へ格納し、分析を繰り返すことが CRM データの活用を進める上で重要なポイントになります。

## まとめ

本記事では、 CRM の概要や CRM データの活用方法、 CRM データ活用の進め方などをご紹介しました。

顧客ニーズの高度化・多様化が進む現代においては、顧客データを活用し、自社のアクション検討に繋げることが大切です。そのため、顧客情報を一括管理できる CRM の重要性は益々高まっているといえます。

そして、 CRM データの活用を進めるためには、正しいステップを順番に進めていく必要があります。この記事を読み返して、具体的な進め方を理解しておきましょう。

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本記事を参考にして、 CRM データ活用への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか？

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