コース概要
顧客分析とCLV（Customer Lifetime Value）は、個々の顧客がビジネスにもたらす真の価値を科学的に定量化する戦略的分析手法です。このコースでは、RFM分析から高度な生存分析まで、顧客行動の深い洞察を得るための包括的な技術を学習します。チャーン予測、セグメンテーション、パーソナライゼーション戦略を実践的にマスターし、顧客中心のビジネス成長を実現する分析エキスパートを目指します。
顧客行動分析
購買頻度、金額、最新購買日を軸としたRFM分析から始まり、顧客の行動パターンを多面的に理解。コホート分析、カスタマージャーニーマッピングによる深い洞察を獲得します。
CLV算出と予測
過去のデータから将来の顧客価値を正確に予測。複数のCLVモデル（Historic、Predictive、Traditional）を理解し、ビジネスモデルに最適な算出手法を習得します。
戦略的応用
チャーン予測モデルの構築、Next Best Action推薦システム、パーソナライゼーション戦略の設計。分析結果を実際のビジネス成果に直結させる実装技術を学びます。
学習プロセス
基礎的な顧客理解から高度な予測モデリングまで、段階的なカリキュラムで確実にスキルアップ。実際のeコマース・サブスクリプションデータで実践力を身につけます。
顧客理解
RFM分析、コホート分析による基礎的顧客セグメンテーション
価値算出
CLVモデル構築、生存分析による将来価値予測技術
行動予測
チャーン予測、購買確率モデルの構築と検証
戦略実装
パーソナライゼーション、施策効果測定の実践
実践プロジェクト
eコマース分析
オンラインショッピングサイトの顧客データ分析プロジェクト
サブスクリプション
定期課金ビジネスにおけるチャーン予測と価値最適化
B2Bケース
企業向けサービスでの長期契約価値分析と更新予測
期待できる成果
コース修了後は、顧客データから戦略的インサイトを抽出し、収益最大化につながる具体的なアクションプランを提案できるアナリストとしてのスキルを身につけることができます。
精密なCLV予測能力
複数の手法を組み合わせた顧客生涯価値の算出と将来予測が可能。ビジネスモデルに応じた最適なCLVモデルを選択・実装し、投資判断の根拠を提供できます。
高精度チャーン予測
機械学習を活用した離反予測モデルの構築により、リスク顧客の早期特定が可能。プロアクティブなリテンション施策の設計と効果測定ができます。
戦略的セグメンテーション
行動パターンと価値に基づく高度な顧客セグメンテーション。各セグメントに最適化されたマーケティング戦略の立案と、パーソナライゼーション施策の実装が可能になります。
ROI最大化の実現
顧客獲得コスト（CAC）とCLVの最適バランスを分析し、マーケティング投資の効率化を実現。データに基づく予算配分により、持続的な収益成長をサポートします。
成功指標
受講生の90%が修了後3ヶ月以内にCRM戦略チームの中核メンバーに抜擢され、81%が顧客分析専門職への転職に成功しています。
こんな方に最適
顧客との長期的な関係構築を通じてビジネス成長を実現したい方に最適なコースです。CRMやマーケティング戦略に関わる幅広い職種の方にお勧めします。
CRMマネージャー
顧客関係管理を担当するマネージャーで、データドリブンなCRM戦略を構築したい方。顧客セグメンテーションからパーソナライゼーションまで、包括的な顧客分析スキルを習得できます。
eコマース事業責任者
オンラインビジネスの成長を牽引する責任者で、顧客の購買行動を深く理解して収益最大化を図りたい方。リピート購入促進とLTV向上の具体的な手法を学べます。
マーケティングアナリスト
デジタルマーケティング分析を担当している方で、より高度な顧客分析手法を身につけたいアナリスト。GA4やMMM知識との組み合わせで総合的な分析力を強化できます。
サブスクリプション事業者
定期課金ビジネスを運営している方で、チャーン率削減と顧客満足度向上を実現したい事業者。継続率向上と価格戦略最適化の実践的手法を習得できます。
プロダクトマネージャー
ユーザー体験の向上と製品改善を担当するプロダクトマネージャーで、データに基づいた意思決定を強化したい方。ユーザー行動分析と機能開発の優先順位付けに活用できます。
ビジネス開発担当者
新規事業開発や事業拡大を担当する方で、顧客価値の最大化を通じた持続的成長を実現したい方。事業計画の精度向上と投資判断の根拠作りに役立ちます。
技術とメソドロジー
統計学と機械学習の最新手法を組み合わせ、実際のビジネス課題に即座に適用可能な実践的な顧客分析スキルを構築します。
分析手法・技術
RFM分析
Recency、Frequency、Monetaryによる顧客分類
CLVモデリング
Historic、Predictive、Traditional CLV算出
生存分析
Kaplan-Meier、Cox回帰による時間分析
機械学習
分類・回帰アルゴリズムによる予測モデル
実践的アプローチ
コホート分析の深化
時系列での顧客行動変化を追跡し、リテンション率の推移を詳細に分析。世代効果、時代効果、年齢効果を分離して、真の顧客価値変化を捉える高度な手法を習得します。
チャーン予測モデル構築
ロジスティック回帰からXGBoostまで複数のアルゴリズムを比較検証。特徴量エンジニアリング、不均衡データ処理、モデル解釈可能性まで、実用的な予測システムを構築します。
カスタマージャーニー最適化
マルコフ連鎖モデルによるタッチポイント価値算出。各接点での離脱要因分析と、コンバージョン率向上のための具体的な改善提案手法を実践的に学習します。
パーソナライゼーション戦略
協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリングを活用したレコメンデーションシステム設計。A/Bテストによる効果検証とROI測定まで含む総合的な手法を習得します。
受講開始までの流れ
顧客分析の効果的な学習には、業界やビジネスモデルの理解が重要です。あなたの事業環境に最適化された学習プランを提案いたします。
ビジネスモデル診断
現在の事業形態（B2C/B2B、単発/継続課金等）と顧客データ状況を詳細にヒアリング。業界特有の分析ポイントと最適な学習アプローチを個別に設計します。
データ環境構築
分析用サンプルデータの配布とツール環境設定。Python/R、Jupyter Notebook、機械学習ライブラリのインストールと基本設定を支援します。
段階的スキル習得
基礎的なRFM分析から高度な予測モデリングまで段階的に学習。週2回のライブセッションと実データを使った課題演習で確実なスキル向上を図ります。
業界別実践プロジェクト
eコマース、SaaS、小売等の業界特化型プロジェクト。実際の企業課題をベースとした総合演習で、実務即応力を身につけます。
CRM戦略コンサルティングセッション2回（通常¥20,000相当）を無料で追加提供いたします。
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顧客分析スキルと合わせて学習することで、マーケティング分析の全体像を把握し、より高度な戦略立案が可能になります。