ECの顧客データ活用とは？分析の進め方や活用施策、成功のポイントも解説

※この記事は 2026年8月24日 時点の情報をもとに執筆しています。

ECサイトを運営するなかで「広告費をかけても売上の伸びが鈍化してきた」と感じていませんか。
蓄積された顧客データを分析し、購買履歴や行動傾向に応じた施策につなげることで、リピート率やLTVの向上が期待できます。
本記事では、活用できるデータの種類や分析の進め方、具体的な施策、成功のポイントを解説します。

ECにおける顧客データ活用が重要な理由

ECサイトに蓄積された顧客データを分析・活用することで、既存顧客へのアプローチを最適化し、売上や顧客満足度の向上につなげられます。顧客データ活用が重要な理由を3つに分けて解説します。

既存顧客からの売上拡大につなげられる

既存顧客の購買履歴を分析すると、「どの顧客が」「どんな商品を」「どのくらいの頻度で」購入しているかを把握できます。このデータをもとに、購入間隔が近づいた顧客にリマインドメールを送ったり、過去の購入商品に関連する新商品を案内したりすることで、顧客ごとに適したアプローチが可能です。既存顧客からのリピート購入や購入単価の向上は、LTV（顧客生涯価値）の向上にもつながります。

顧客満足度の向上につながる

顧客データは、売上だけでなく顧客満足度の向上にも活用できます。購入履歴やサイト閲覧履歴から顧客の興味・関心を把握すれば、ニーズに合った商品や情報を届けやすくなり、必要のない案内も削減可能です。

さらに、問い合わせ内容や購入後の反応を分析すれば、商品やサイト上の改善点を見つける材料にもなります。顧客の行動や声を継続的に把握し、改善へ反映することが、満足度や信頼感の向上につながります。

データに基づく経営判断や施策改善に役立つ

顧客データを継続的に分析すると、売上の増減だけでは見えにくい顧客の変化を把握できます。リピート率や購入頻度、顧客単価などを追うことで、どの顧客層が売上を支え、どの施策が成果につながっているのかを数値で確認できます。担当者の経験や感覚だけに頼らず、データを共通の根拠として判断できれば、施策の継続や見直しもスムーズになります。こうした積み重ねが、中長期的な競争力の強化にもつながります。

ECで活用できる顧客データの種類

ECサイトでは、会員情報や購買履歴、サイト内の行動、メールなどへの反応といった顧客データを蓄積できます。それぞれの特徴を理解し、目的に応じて使い分けましょう。代表的な4種類のデータを紹介します。

顧客本人が自ら提供する「ゼロパーティデータ」については、「ゼロパーティデータとは？ECでの収集方法・活用方法をわかりやすく解説」で解説しています。

会員情報などの属性データ

属性データとは、氏名・年齢・性別・居住地・登録日・会員ランクなど、顧客そのものの特徴を示す情報です。顧客層の傾向を把握したり、属性ごとに配信内容を変えたりできます。年代やエリアごとに売れ筋商品を分析すれば、ターゲットに合った商品提案やキャンペーン設計に活用できます。

購買履歴・購入頻度などの購買データ

購入商品、購入金額、購入回数、購入頻度、最終購入日など、既存顧客が「何を・いつ・どのくらい購入しているか」を示す情報です。購入回数や購入金額で顧客を分ければ、優良顧客の把握や休眠傾向にある顧客の見極めにも活用できます。リピート施策や関連商品の提案（クロスセル）を考えるうえで特に重要なデータです。

サイト閲覧履歴などの行動データ

商品ページの閲覧履歴、検索キーワード、カート投入、離脱ページなど、ECサイト内の行動を示す情報です。購入には至っていなくても、どの商品に関心を持っているかを把握できます。閲覧履歴をもとに関連商品を表示したり、離脱が多いページを改善したりといった、販促とサイト改善に活用できます。

メール・LINE・問い合わせなどの反応データ

反応データには、メールの開封・クリック状況、LINE配信への反応、問い合わせ内容などがあります。企業からの働きかけに対して、顧客がどのように反応したかを確認できるため、配信内容やタイミングの改善、顧客満足度の把握に役立ちます。

ECの顧客データ分析の基本的な進め方

顧客データを集めるだけでは成果につながりません。目的に合わせて必要なデータを選び、顧客の傾向を把握したうえで、具体的な施策に反映することが大切です。ここでは、基本的な分析の進め方を3つのステップで解説します。

分析の目的を決め、必要なデータを選ぶ

まずは、何を改善したいのか、分析の目的を明確にします。目的があいまいなまま分析すると、データを見ても判断基準が定まりません。リピート率を改善するなら購買データ、離脱を防ぐなら行動データというように、目的に応じて見るべきデータを絞り込みましょう。

顧客をセグメントして傾向を把握する

次に、顧客の年齢や居住地域、購入回数、購入金額といった条件でグループ分けします。こうした分類をセグメントと呼びます。初回購入者、リピーター、一定期間購入がない顧客のように分類することで、それぞれの特徴や行動の違いを把握しやすくなり、課題やニーズを具体的に捉えられます。

セグメントの設計手順や変数の選び方は、「ECの顧客セグメントとは？売上・LTVを最大化する分類手法と実践施策」で詳しく解説しています。

購入日・購入頻度・購入金額をもとに顧客を分類するRFM分析については、「【完全版】エクセルを用いたRFM分析の手順。注意点や属人化を防ぐコツも解説」で詳しく解説しています。

分析結果を具体的な施策につなげる

分析は傾向を把握して終わりではなく、具体的な施策に反映することが大切です。たとえば、初回購入後に再購入が少ないと分かれば、購入後メールやクーポン配信を検討できます。特定の商品を購入した顧客に関連商品の購入傾向が見られれば、レコメンドやクロスセルにつなげられます。施策実施後は結果を確認し、次の改善に活かしましょう。

顧客データを活用して実践できるEC施策

顧客データを活用すると、顧客ごとの状況や関心に合わせた施策を実施しやすくなります。ECで取り組みやすい代表的な施策を4つ紹介します。

顧客属性や購買履歴に応じたセグメント配信

年代や居住地域などの属性データ、購入商品や購入回数といった購買データをもとに顧客をグループ分けし、それぞれに合った内容でメールやLINEを配信します。初回購入者には使い方や関連商品の情報、リピーターには会員向けキャンペーンを案内するなど、顧客の状況に応じて内容を変えることで、開封率やクリック率、購入率の向上が期待できます。

購入後メール・ステップメールの配信

商品購入後に、お礼メールや使い方の案内、次回購入を促すメールを段階的に配信する施策です。購入商品や購入時期に合わせて情報を届けることで、商品の継続利用を促し、次回購入につなげやすくなります。定期的に配信するステップメールは、初回購入者との関係を深める施策としても有効です。

ステップメールなどの配信を効率化したい場合は、MAの活用も選択肢になります。ECにおけるMAの活用方法については、「ECにMAツールはなぜ必要？導入メリット・活用事例・選び方まで徹底解説」もあわせてご覧ください。

購買履歴を活用したレコメンド・クロスセルの実施

購買履歴を分析し、過去に購入した商品と相性のよい商品や、あわせて購入されやすい商品を提案します。商品ページやメール、購入完了画面などで「この商品と一緒に購入されています」のように表示することで、顧客の関心に沿った提案ができ、購入単価の向上につながります。行動データと組み合わせれば、閲覧はしたが購入に至らなかった商品の再提案も可能です。

一人ひとりに合わせた出し分けをサイト内やメールで実践する方法は、「ECサイトのパーソナライズとは？メリット・具体的な施策・導入時の注意点を解説」をご覧ください。

休眠顧客に向けたリマインドメールや限定クーポンの配信

一定期間購入がない顧客には、最終購入日や過去の購買履歴をもとに、再購入を促すアプローチを行います。たとえば、前回購入した商品の買い替え時期に合わせてリマインドメールを送ったり、期間限定クーポンを配信したりします。

休眠期間の長さに応じて、メッセージや割引内容を出し分ける方法もあります。配信内容やタイミングを調整し、再購入のきっかけをつくることが大切です。

ECにおける顧客データの分析・活用事例

ECの顧客データは、実際にどのように分析・活用されているのでしょうか。ここでは、ecforceを導入して顧客データの分析やマーケティング施策に活用している企業の事例を紹介します。

天藤製薬｜定期購入データを分析して施策改善に活用

痔疾用薬「ボラギノール®」などを展開する天藤製薬株式会社では、以前はカートシステム、LP管理、販売データの分析システムがそれぞれ分かれており、データ間の整合性を保つことや、分析に必要なデータを準備する作業に課題を抱えていました。

そこでecforceとデータ分析ツール「ecforce bi」を導入し、ECに関するデータを分析・活用しやすい環境を構築しています。現在は、可視化されたデータをCRMチームが分析できるようになり、定期契約の残存率や離脱率などを施策の検証に活用しています。

さらに、流入経路やURLごとに定期契約の残存率を確認し、実施した施策によって数値がどう変化したのかを分析しています。データを確認しながら施策の効果検証と改善を繰り返すことで、PDCAを回しやすい体制につなげています。

ecforceを活用したデータ分析の具体的な取り組みについては、「ecforce biの導入で業務効率とデータ分析精度が向上。創業200年の製薬メーカー『天藤製薬』がecforceで実現したデータドリブンなEC運営とは」でも紹介しています。

エルビュー｜電話とECの購買データを一元化してCRM・広告運用に活用

スキンケアブランド「ELECTORE（エレクトーレ）」を展開するエルビュー株式会社では、以前はECと電話注文を別々のシステムで管理していました。データ連携時のミスによって顧客の購入経路を正確に把握できず、マーケティング施策の分析が難しい状態だったといいます。

ecforceへの移行後は、電話とECの受注データを一元的に管理できる環境を整備しました。流入経路を可視化して広告運用の改善に活用するほか、ecforce maを利用して、購入直後や3日後、1週間後など顧客の状況に応じたCRM施策も実施しています。

また、ecforce biの導入によって、それまでできていなかったLTV分析も行えるようになりました。今後は広告URLごとの継続率を可視化し、そのデータをもとにLTVを高めるための長期的なマーケティング施策へ活用していく方針です。

顧客データの一元管理やマーケティング施策への活用については、「ecforceへ一本化後、新規顧客獲得数が3倍に。スキンケア化粧品メーカー『エルビュー』が実現した、データドリブンな事業運営とは」もあわせてご覧ください。

ECの顧客データ活用を成功させるポイント

顧客データを活用して成果につなげるには、目的やKPIを定め、使いやすい環境を整えたうえで、施策の実行と検証を繰り返すことが大切です。最後に成功につなげるための4つのポイントを解説します。

プロジェクト全体の目的とKPIを明確にする

顧客データを何のために活用するのかを明確にすることが大切です。「リピート率を高める」「LTV（顧客生涯価値）を向上させる」といった目的を設定し、その達成度を確認するKPI（重要業績評価指標）を定めましょう。プロジェクト全体で共通の目標を持つことで、施策の優先順位も判断しやすくなります。

顧客データを一元管理できる環境を整える

どのデータをどこで管理しているのかを整理し、必要に応じて連携できる仕組みを検討しましょう。会員情報、購買履歴、サイト内の行動、メールなどへの反応などが別々のシステムに分散していると、顧客ごとの状況を把握しにくくなります。

必要なデータを一元的に確認できる環境を整えることで、複数の情報を組み合わせた分析や施策がしやすくなります。

小さな施策から実行して効果を検証する

最初から全社的な大規模施策に取り組まず、対象や施策を絞ったスモールスタートで始め、効果を検証しましょう。

たとえば、直近1か月以内に初回購入した顧客にフォローメールを配信し、開封率・クリック率・購入率などを比較します。効果が確認できた施策は対象を広げ、成果が出にくい場合は配信タイミングや訴求内容を見直します。

小さな施策で検証を重ねることで、自社の顧客特性に合った活用方法を見つけやすくなります。

CRMやMAなどのツールを必要に応じて活用する

必要に応じて、CRM（顧客関係管理）やMA（マーケティングオートメーション）などのツールを導入することで、顧客情報の一元管理やセグメント配信、施策の自動化を進めやすくなります。

顧客数や施策が増えると、表計算ソフトや手作業だけでの管理には限界があります。ただし、ツールの導入そのものを目的にせず、自社の課題や実施したい施策に合った機能を見極めることが大切です。

CRMとMAの違いや導入するメリットについては、「ECサイトのCRMとは？売上・LTVを最大化する活用事例＆ツール比較ガイド」も参考にしてみてください。

顧客データを活用してECの売上・LTV向上につなげよう

ECに蓄積される顧客データは、保有しているだけでは成果につながりません。会員情報や購買履歴、サイト内の行動データ、メールなどへの反応を整理し、目的に応じて分析・活用しましょう。顧客ごとの傾向を把握できれば、より適切な施策につなげられます。

また、顧客データ活用を継続的な成果につなげるには、目的やKPIを明確にし、データを一元管理できる環境を整えたうえで、小さな施策から検証を重ねていくことが大切です。必要に応じてCRMやMAなどのツールも活用しながら、自社に合った方法で顧客との関係を深め、売上やLTVの向上につなげていきましょう。