最終更新日: 2025年8月9日
「個人事業主」「フリーランス」「中小企業」のみなさん、こんにちは！
今回は「お客様のデータを集めて活用する方法」と「データ収集の注意点」について説明します。
顧客データとは、企業がお客様をより「具体化」し「理解するために役立つ」様々な情報です。
顧客データの分析や管理を行うことで、お客様の需要や行動パターンを理解し、最適なアプローチができるようになります。
新しい商品やサービスの傾向を決めたり、お客様の満足することを追及したり、効果的な販売活動やPR方法を理解することに役立ちます。
このようなメリットを得るために、お客様の情報を集める方法についても、説明しましょう。
あなたのビジネスでも、お客様の情報を集め、それを活用していきましょう。
さっそく始めます！
お客様データの集め方
お客様情報を活用するためには、まずは「データの収集」という作業が必要です。
集客や、売上拡大の戦略、お客様対応の満足向上のために、お客様情報を集めていきましょう。
正確なデータを集めることで、お客様への理解を深め、お客様満足度を向上させ、リピーターを増やすことにつながります。
さっそく、取り掛かりましょう！
紙やWebサイトからの登録・申し込みを行う
お客様がサービスやキャンペーンに申し込む時に、「氏名」「連絡先」「興味のある商品やサービス」などの情報を収集してみましょう。
紙の「登録フォーム」と「ホームページのフォーム」を併用することで、 幅広い年齢層からのデータ収集を目指します。
具体例
- 店舗: 「会員カードの申し込み用紙を店頭に設置し、記入してもらう」
- ホームページ: 「無料サンプル請求フォームを設置し、メールアドレスを収集する」
ポイント
- お客様が「登録しやすい」簡単なフォームを作る（入力項目を最小限にする）。
- 「特典」を用意して、登録率を上げる（例：「登録で10%オフクーポン配布」）。
- デジタル化を進め、紙の情報は最終的にデータベースに統合する。
アンケートを実施する
アンケートを実施することで、お客様の満足度や需要を直接把握することが出来ます。
オンライン・オフラインの両方で実施でき、詳細な意見を収集するのに適している方法でしょう。
具体例
- 飲食店: 「来店後にLINEで簡単な満足度アンケートを送る」
- ECサイト: 「購入後にメールでレビューを依頼し、クーポンを提供する
ポイント
- 回答率を上げるために、インセンティブ（割引やポイント）を提供する。
- 短時間で答えられる設計にし、お客様の負担を減らす。
- 定期的に実施し、トレンドの傾向と変化を把握する。
過去の注文履歴や、受注履歴からデータを収集する
お客様の購買データを分析することで、「リピート傾向」や「購入サイクル」を把握することが出来ます。
その情報を活用して、個人の嗜好やサイクルにマッチしたした販売促進を行うことが出来るでしょう。
具体例
- スーパー: 「特定の曜日に買い物をするお客様に、その曜日限定のクーポンを配布する」
- アパレルEC: 「冬物を毎年購入するお客様に、冬の新作情報をメール配信する」
ポイント
- 頻繁に購入する商品や、購入サイクルを分析する。
- お客様の興味に合わせた「おすすめ商品」を提案する。
- リピーター向けの「特典」を用意し、購買を促進する。
ホームページの「アクセス解析」でデータ収集を行う
Google Analytics（アナリティクス）などを使って、 ホームページを訪れたお客様が「どのページを見たのか」「どの広告から来たのか」などを分析し、 効果的な集客方法を検討しましょう。
具体例
- ECサイト: 「最も閲覧されている商品ページを特集し、売上アップを狙う」
- 美容院のホームページ: 「予約ページにアクセスしたものの予約しなかったユーザーに、リターゲティング広告（お客様の閲覧履歴から表示する広告を振り分けるシステムを使った広告）を配信する」
ポイント
- どのページが人気なのかを分析し、改善を加える。
- お客様の流入経路を把握し、効果の高い広告を強化する。
- お客様の反応率を上げるために、ホームページ内の動線を最適化する（お客様が迷わないように設計する）。
参照：アナリティクスって何？アクセス解析でわかる、お客様のこと5つ
SNS投稿の分析をする
お客様が「あなたの商品やサービス」について、どのような意見を持っているのかをSNS上で分析してみましょう。
トレンドや評判を把握することで、次の集客や販売方法に活かすアイデアが見つかるかもしれません。
具体例
- 飲食店: 「#店名」 で投稿された写真を分析し、人気メニューを特定する。
- アパレル: 「SNSで話題の商品」を公式アカウントで紹介し、認知度をさらに向上させる。
ポイント
- 特定のハッシュタグを設定し、投稿を集めやすくする。
- お客様が投稿した内容を活用し、口コミを促進する。
- ネガティブな意見も分析し、改善点を把握する。
ホームページの「口コミ」投稿を活用する
実際に商品やサービスを利用したお客様の「レビュー」を集めることで、信頼性の高いデータを得ることができるでしょう。
具体例
- ECサイト: 「レビュー投稿」で次回使えるポイントをプレゼントする。
- 宿泊施設: 「宿泊後の感想」を書いたお客様に、次回10%割引クーポンを配布する。
ポイント
- レビューを書きやすい仕組みを整える（ひな形やテンプレートを提案することで、短時間で投稿が可能になる工夫をする）。
- 高評価レビューを公式サイトやSNSで活用する。
- 低評価の意見も真摯に受け止め、改善点を共有する。
ホームページの「お問合せ」履歴を活用する
お問合せの内容を分析することで、お客様が抱えている「問題」や「要望」を把握し、「商品改善」や「サポート強化」に役立てることが出来ます。
具体例
- 家電販売: 「特定の製品」に関するお問合せが多い場合、FAQページを作成して対応を強化する。
- クリニック: 「予約」に関するお問合せが多い場合、ホームページに「予約システム」を導入して負担を軽減する。
ポイント
- お問合せ内容をカテゴリ別に分類し、傾向を把握する。
- よくある質問をFAQ化し、対応を効率化する。
- お問合せの多い商品やサービスの改善を検討する。
Wi-Fi利用データの収集
店舗や施設で「無料Wi-Fi」を提供し、ログイン時にお客様の「メールアドレス」や「利用履歴」を取得することで、「来店頻度」や「滞在時間」などのデータを収集することが出来ます。
特に「カフェ」「商業施設」「ホテル」などの業種で有効な方法で、お客様との接点を増やし、リピート利用を促進するのに役立てることが出来るでしょう。
具体例
- カフェ: 「無料Wi-Fi」に接続する時に、メールアドレスを登録すると、次回使える10%オフクーポンを配布すると伝える。
- ショッピングモール: 「館内Wi-Fi」に接続してもらうことで、お客様の「来店頻度」や「滞在時間」を確認し、リピーター向けのキャンペーン企画の検討に役立てる。
ポイント
- お客様の負担にならないシンプルな登録方法を設計する（例：SNSアカウントでログイン可能にする、など）。
- Wi-Fi利用時に「メルマガ」の許可を得て、後日のPRに役立てる。
- Wi-Fi利用データを分析し、滞在時間の長いお客様に特別なオファーを提供することで、お客様満足度を向上させる。
イベントやワークショップの「参加者情報」を取得する
店舗イベントやワークショップに参加するお客様から「事前申し込み」や「アンケート」を収集し、興味関心や連絡先情報を取得する方法です。
特に「リアルな接点」を増やし、リピーターを獲得するために有効でしょう。
具体例
- 料理教室: イベント参加者に「事前登録フォーム」を記入してもらい、好みの料理ジャンルを把握し、次回イベントの案内を個人的にマッチした内容にまとめて送信する。
- 美容サロン: 「無料スキンケア体験会」を実施し、参加者の肌の悩みを「アンケートで収集」。後日、各個人の肌悩みに合ったメニューのクーポンを送付する。
ポイント
- 申し込み時に、今後の案内を受け取る許可を得て、リピーター獲得につなげる。
- 参加者の好みに応じたフォローアップ施策を考え、メールやDMで特別オファーを提供する。
- ワークショップやイベント後にアンケートを実施し、お客様満足度のデータを集め、次回以降のイベントに活かす。
口コミサイトやレビューサイトの分析をする
Googleマップ、食べログ、楽天レビュー、Amazonレビューなどの「外部口コミサイト」や「レビューサイト」のデータを分析し、お客様の評価や不満点を把握する方法です。
特に「飲食店」「小売業」「宿泊業」など、お客様の評価が売上に直結する業界では、重要なデータ収集の手法になるでしょう。
具体例
- 飲食店: 「Googleマップ」の口コミを分析し、『提供スピードが遅い』という声が多かった場合は、オペレーションを改善する、など。
- 家電販売: 「楽天市場のレビュー」を分析し、『マニュアルがわかりにくい』という意見が多かったため、動画マニュアルを追加して満足度向上に努める、など。
ポイント
- 良いレビューはホームぺージやSNSで紹介し、ブランドイメージを向上させる。
- ネガティブなレビューには迅速かつ誠実に対応し、信頼度を高める。
- 口コミの傾向を定期的に分析し、商品・サービスの改善点を特定して迅速に対応する。
お客様データ収集の注意点
お客様データの収集は、集客や売上拡大、サービスの向上に不可欠ですが、適切に管理しなければ「活用しにくく」なったり、「法的リスク」を伴う可能性があります。
単に大量のデータを集めるのではなく、目的を明確にし、管理しやすい形で収集することが重要です。
ここでは「お客様データ収集の注意点」について詳しく説明します！
目的に合ったデータを収集する
お客様データを収集する時には、 明確な目的を持ち、必要な情報のみを収集することが大切です。
例えば、お客様の「購入傾向」を分析したい場合は、「購入履歴」や「来店頻度」を重点的に収集し、過剰な個人情報（生年月日や勤務先など）は求める必要はありません。
目的と関係のないデータを収集すると、管理が煩雑になる上に、お客様の不信感を招くリスクもあります。
例えば、ECサイトで新商品の販売を強化したい場合、 過去の「購入データ」や「閲覧履歴」を重点的に収集することが効果的です。
しかし、趣味や家族構成など関係のないデータを収集すると、余計な管理負担が増え、お客様に「不要な情報を聞かれている」と不快感を与える可能性があるので気を付けましょう。
扱いやすいデータ形式にして収集する
お客様データを効果的に活用するには、扱いやすい形式で収集することがポイントとなるでしょう。
紙のアンケートや手書きのお客様リストなどは、デジタル化しないと検索や分析が困難になり、活用のハードルが上がってしまいます。
例えば、来店者アンケートを手書きで集めた場合、スタッフが手入力しなければならず、時間がかかるうえに入力ミスが発生するリスクもあるでしょう。
こうした問題を防ぐために、「QRコードを用いたオンラインアンケート」や、「タブレット入力を導入する」ことで、データを即時にデジタル化し、後の活用をスムーズにすることができます。
また、「データ形式を統一する」ことも必要でしょう。
例えば、日付のフォーマット（YYYY/MM/DD か MM/DD/YYYY か）が統一されていないと、分析時に混乱を招く可能性があります。
データは「 CSV形式」や「クラウドシステムで管理」できるようにし、表記のルールを統一することで、後々の活用が便利になるでしょう。
収集したデータを一元管理できるようにする
お客様データは、社内において「各部門」や「システムごと」に分散して管理すると、「情報の重複」や「抜け漏れ」が発生し、活用が難しくなるため、統合して管理する必要があるかもしれません。
例えば、店舗の来店データは紙のカルテで管理し、ECサイトの購入データは別のシステムに保存している場合、同じお客様のデータを照合することができず、適切な施策を打ち出せない可能性があります。
このような事態を防ぐために、 CRM（顧客管理システム）を導入することや、オンライン・オフラインを問わず「データを一元管理できる環境（例えばクラウド上にデータをまとめておく、など）」を整えることが必要でしょう。
また、データを共有する時は、部門間でアクセス権を適切に設定し、「不必要な情報へのアクセスを制限する対策」も必要かもしれません。
個人情報の流出には十分注意し、必要なスタッフが必要な情報にアクセスできるように、管理することも大切なポイントになるでしょう。
データ品質を高い状態にする
お客様データの品質が低いと、分析の精度が落ち、誤った集客や販売施策を展開するリスクが生じることがあります。
例えば、電話番号やメールアドレスが誤って登録されていると、キャンペーンの案内が届かず、機会損失につながるでしょう。
これを防ぐためには、データ入力時にエラーチェックを行う工程を導入し、不完全なデータが保存されるのを防ぐ必要があります。
また、定期的にデータを見直し、古い情報を更新する作業を行うことも必要でしょう。
例えば、3年以上購入履歴がないお客様データを削除したり、長期間開封されていないメールアドレスをリストから外したりすることで、データの正確性を保つことができるでしょう。
データ収集時にお客様の同意を得る
個人情報を収集する時には、事前にお客様の「同意」を得ることが法的にも倫理的にも必要です。
特に、個人情報保護法に則り、「この情報をどのように使用するのか」を明示し、適切なプライバシーポリシーを提供しましょう。
データ収集時にお客様の同意を得るには、次のような対策が考えられます。
- プライバシーポリシー（個人情報取り扱いのルール）を作り、ホームページに公開して、データの「利用目的」や「保管期間」を明確にする
- ホームページやアプリに「同意ボタン」を設け、お客様がそのボタンを押すことで個人情報保護に同意したことを確認する
過剰なデータ収集を避ける
お客様は「必要以上に個人情報を求められる」と、不信を感じます。
例えば、 会員登録時に「住所」や「勤務先」を必須入力にすると、登録率が低下するでしょう。
本当に必要な情報のみを収集し、お客様が最小限の負担で登録できるように、内容を工夫しましょう。
セキュリティ対策を強化する
お客様データを収集する時には、外部からの不正アクセスや内部漏洩を防ぐための「セキュリティ対策」を徹底する必要があります。
データをクラウド上で管理する場合は、「パスワードの強化」「アクセス制限」「データの暗号化」を実施しましょう。
データの保存期間を設定する
収集したお客様データを「無期限」に保存することはリスクを伴うため、一定期間ごとに整理・削除するようにしましょう。
例えば、「3年以上利用履歴のないお客様データは削除する」などのルールを定めることで、管理の負担を減らし、情報漏洩のリスクを減らしましょう。
データ収集後の「活用計画」を明確にする
データを収集するだけでなく、先に「どのように活用するのか」を計画しておきましょう。
例えば、
- 購入履歴を分析してリピーター向けクーポンを発行する
- お客様の属性ごとにターゲティング広告を行う
など、データ活用の具体的な施策を決めておくと、無駄なデータ収集を防ぐことができるでしょう。
定期的にデータを分析し、戦略を見直す
収集したデータは、定期的に分析し、集客や販売戦略、サービス改善に活用しましょう。
例えば、「特定の商品」が「特定の層」に人気があると判明した場合、その層向けの広告を強化するなど、データを基に販売活動を最適化することが、データ活用の成功ポイントになるでしょう。
お客様データの活用方法
お客様データを適切に活用することで、 効率的な販売の仕組みや、営業活動の精度を向上させ、売上拡大やお客様満足度の向上につなげることができます。
単にデータを蓄積するだけではなく、分析結果を具体的な活動に落とし込み、実行していきましょう。
お客様データを活用することで、「売上向上」「販売の最適化」「お客様満足度の向上」「新規ビジネスの創出」など、多くのメリットが得られます。
データを適切に収集・分析し、戦略的に活用することが成功の鍵になるでしょう。
お客様の行動予測をして「営業活動の効率化」を図る
お客様の「購買履歴」「ホームページの閲覧履歴」「お問合せ内容」などを分析し、行動パターンを予測することで、営業活動の精度を高めることができます。
例えば、 ECサイトで過去6ヶ月間に定期的に購入していたお客様が突然購入をやめた場合、そのお客様に「メール」を送ることで、再購入を促すことが出来るかもしれません。
お得な特典や、お客様のお好みの情報を伝えることで、思い出してもらい、再び訪問する機会を提案してみましょう。
また、特定の製品を購入したお客様が、「次に何を購入する可能性が高いか」を分析し、適切なタイミングで営業アプローチを行うことで、成約率を向上させることも期待できます。
このように、データを基に「お客様の次の行動」を予測することで、無駄な営業を減らし、効率的にアプローチしていきましょう。
「お客様グループ」ごとに分けたメッセージを送る
お客様データを活用して 「年齢」「性別」「購買履歴」「興味関心」などのタイプごとにグループを分け、各グループに最適なメッセージを配信することで、反応率を高めることが期待できます。
例えば、 アパレルショップでは、「20代女性向けには最新のトレンド商品」を、「40代男性向けには高品質でクオリティーの高いアイテム」をメールで案内するなど、個々人の嗜好や需要に適したコミュニケーションを行うことで、購入率を向上させることが可能です。
また、特定の商品を複数回購入しているお客様には、「リピート購入者限定クーポン」を送ることで、さらなる購入を促進できます。
このように、それぞれのお客様にとって「価値のある情報」を「適切なタイミング」で提供することで、販売効率を高めることができるでしょう。
お客様の需要に合わせた販促活動をする
お客様の「購買データ」や「アンケート結果」を分析することで、 それぞれの需要に最適な販促活動を実施することができるでしょう。
例えば、 過去に美容関連商品を購入したお客様には、「美容セミナー」の案内を送ることで、高い確率での反応が期待でき、適切な購入促進を提案することが出来るかもしれません。
また、購買頻度が高いお客様には、VIP会員限定の「特典」や「割引」を提供することで、愛着や信頼の強化を図り、他社への流出や離脱を防止することが出来るでしょう。
このように、お客様ごとの「購買傾向」や「嗜好」を把握し、それに合わせた販促施策を展開することで、無駄な広告費を抑えつつ、売上アップ実現を目指すことができます。
商品開発に活用する
お客様の「購入履歴」や「レビュー」「SNSの投稿」などを分析し、需要や目的に合った新商品を開発することができます。
例えば、飲料メーカーがSNS上の投稿を分析した結果、「砂糖不使用のエナジードリンクが欲しい」という声が多かったため、実際に新商品として発売し、ヒット商品となった事例があります。
また、アパレルブランドがお客様アンケートをもとに「動きやすいビジネスウェア」の開発を行い、成功した例もあるでしょう。
このように、お客様の「リアルな声」を商品開発に反映させることで、市場の需要や期待にマッチした商品を提供することができ、売上の増加やブランドの成長につながるでしょう。
インターネット広告の配信に活用する
お客様データを活用し、 ターゲットに合わせた「インターネット広告」を最適なタイミングで配信することで、広告の効果を最大化することが期待できます。
例えば、過去に旅行関連サイトを閲覧したユーザーに対し、旅行会社が「リターゲティング広告（ユーザーの閲覧履歴から最適化された配信広告）」を表示することで、予約率を向上させることができるでしょう。
また、年齢や性別、地域などの属性をもとに広告を配信することで、関心の高いユーザー層に的確にアプローチすることが可能です。
このように、データをもとにターゲティングを行うことで、無駄な広告費を削減し、反応率を高めることができるでしょう。
お客様満足度の向上
お客様データを活用することで、お客様一人ひとりに合ったサービスを提供し、満足度を向上させることができます。
例えば、 飲食店が「来店履歴」をもとに、常連客に好みのメニューを提案したり、過去の苦手な食材を考慮した料理を提供することで、より個人に適合した接客を実現することが出来ます。
また、過去のクレーム内容をデータ化し、同じ問題が発生しないようにサービス改善を行うことも可能になるでしょう。
このように、お客様のデータを活用することで、一人ひとりに合った対応を実現し、満足度の向上とリピーターの増加につなげることができるでしょう。
新たなビジネスのアイデアに活用する
お客様データを分析することで、「新しい市場の需要」を発見し、「新たなビジネスを展開」することができます。
例えば、 フィットネスジムが会員の「利用データ」を分析した結果、平日の夜間利用が多いことを把握し、「24時間営業の新店舗」を開設したことで、お客様満足度と収益が向上したケースがあります。
また、オンライン教育サービスが「受講者の傾向」を分析し、需要の高い「新コース」を開講したことで、新規のお客様を多数獲得した事例もあります。
このように、お客様データを活用して「市場の動向」を把握し、新たな事業展開につなげることが可能でしょう。
リピート獲得プログラムの設計
お客様データを活用し、リピーターを増やすための「ロイヤルティプログラム」を設計することで、「売上の安定化」と「ブランドの成長」を目指すことが出来ます。
「購買履歴」や「来店頻度」を分析することで、お客様の行動パターンに合わせた「特典」や「ポイント制度」を最適に提案することが出来るようになるでしょう。
例えば、
- 一定回数の来店ごとに「特典」を提供する「スタンプカード式のポイントプログラム」
- VIP顧客向けに「限定オファー（例：先行販売）」を提供する「メンバーシップ制度」
などが挙げられます。
特に、デジタル会員証やアプリを活用すれば、お客様ごとの利用状況をリアルタイムで把握することが出来、個人の嗜好に合った「特典」を提供することが可能でしょう。
また、SNSやメールを通じて、ポイントの有効期限や特典の案内を通知することで、利用を促進し、リピーターの定着率を向上させることが出来ます。
このように、データを活用した「リピート獲得プログラム」の導入は、お客様との長期的な関係を構築し、継続的な売上につなげる有効な手段になるでしょう。
店舗の最適な「立地選定」に活用する
新規出店や移転を検討する時、お客様のデータを活用して「最適な立地」を見つけ出すことは、店舗の成功を左右する重要なポイントになるかもしれません。
お客様データをもとに、既存のお客様が「どの地域から来店しているか」を分析し、「アクセスしやすいエリア」を特定することが出来れば、効果的な出店計画を立てることができます。
また、競合店の分布や、ターゲット層が多く住むエリアの人口データ、購買力などを分析することで、新規出店の成功率を高めることが期待できるでしょう。
例えば、カフェを新規開業する場合、既存のカフェが少なく、ターゲット層の学生やビジネスパーソンが多い駅周辺を選定すると、集客しやすくなるるかもしれません。
さらに、スマホの位置情報データを活用し、特定エリアの人の流れを分析することで、通行量が多い場所を特定し、効果的な立地を選ぶことも可能でしょう。
このように、データを活用した立地選定は、単なる感覚に頼るのではなく、実際の数値に基づいて戦略的に出店を進めることができるため、経営リスクを大幅に軽減することが期待出来ます。
カスタマーサポートの強化に活用する
お客様データを活用することで、カスタマーサポートの精度を向上させ、お客様満足度を高めることが可能です。
「お問合せ履歴」や「クレーム内容」をデータベース化し、お客様ごとの対応履歴を管理することで、一貫性のある接客を実現し、お客様からの信頼を獲得することが出来るでしょう。
例えば、過去に特定の商品について問合せをしたお客様に対し、後日その商品の「改良版」が発売された時、情報を個別に案内することで、お客様の満足度を向上させることができます。
また、よくある質問（FAQ）をデータ化し、問合せ件数の多い内容を分析することで、FAQページを強化し、お客様の「自己解決率」を向上させることが出来るでしょう。
このように、お客様データを分析し、個々の需要や目的に合わせたサポート体制を整えることで、お客様満足度を向上させ、長期的なリピート率の向上につなげることを目指しましょう！
まとめ
以上、今回は「お客様データを集める方法と、集めるときの注意点、集めた後の活用の方法」について説明しました。
お客様情報を集めることで、お客様に最適な情報を提案し、最適な特典やイベントを提供して、お客様の購入意欲に訴えかけ、スムーズに売上の拡大やお客様満足の向上を目指すことが出来ます。
お客様の情報を集める手法は様々ですが、集めた情報はブラッシュアップして、細心の注意を払い保護を行いましょう。
情報の活用方法は多岐にわたりますが、お客様のリアルなデータを数字で追うことで、お客様の目線に立ち、最適で最高の提案を行うことが出来ます。
あなたのビジネスに活用できる内容がないか、チェックしてみてください。
あなたのビジネスを応援しています！
追伸：予約カレンダーからでもお客様情報を収集することができます。予約カレンダーで出来ること、情報収集と分析のポイントについてまとめました。ご確認ください。
参照：予約カレンダーをホームページに掲載しよう！メリットと活用方法
次のステップへ！ホームページやブログで、継続的な情報発信をしよう
てんデザの特徴：1
テンプレートに沿ってテキストや写真をご提出いただき、1週間程度でホームページとブログを制作いたします。
てんデザの特徴：2
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