マーケティングのデータ分析とは？手法と中小企業での始め方
ーー主な分析手法から、使うツール、施策改善につなげる流れ、 社内で回す体制まで
マーケティングのデータ分析とは？手法と中小企業での始め方
｜主な分析手法から、使うツール、施策改善につなげる流れ、社内で回す体制まで｜
著者：株式会社GuideRunner代表取締役 ｜野田卓司
【マーケティングのデータ分析とは？要約】
マーケティングのデータ分析とは、アクセスデータや顧客データをもとに、見込み客の行動や成果の要因を数字で把握し、次の施策判断につなげる活動のことです。コホート分析やRFM分析、クロス集計など、目的に応じた手法が複数存在します［1］。
中小企業では、GA4やサーチコンソールのような無料ツールで分析基盤を整え、小さく始めることが現実的です［2］。
本記事では、データ分析の目的、主な分析手法、使うデータとツール、分析から施策改善につなげる流れ、そして社内で分析を回す体制まで解説します。
もっと詳しく知りたい方は、以下、本文をご覧ください。
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「アクセス解析ツールは入れているが、数字をどう見ればいいか分からない」
「レポートは毎月もらっているが、次に何をすればいいかにつながっていない」
「データ分析は専門知識が必要だと思い、手をつけられずにいる」
私たちガイドランナーは、業種や規模を問わず、こうしたご相談を数多く受けてきました。データ分析は、難しい統計知識がなくても、目的に合った手法を選べば中小企業でも十分に始められます。
営業目的の記事ではありません。まずは自社がデータをどこまで施策判断に使えているかを振り返る材料として読み進めてください。
となりの会社は、データをどう使っている？
これ、気になりますよね？
私はこれまで1000社以上のマーケティング現場を見てきましたが、データ分析については次のような会社が少なくありません。以下のうち当てはまるものはありますか？
GA4などのツールは導入しているが、見る指標が決まっておらず、毎回同じ画面を眺めるだけになっている
レポートの数字は確認しているが、「で、何をすればいいか」まで落とし込めていない
新規顧客の獲得数だけを見ていて、顧客ごとの違い（優良顧客と一般顧客の差など）を分析していない
データ分析を特定の担当者だけに任せきりにしており、属人化している
分析のためのツールを増やしたが、どれも中途半端にしか使えていない
1つでも当てはまった方は、この記事を 最後まで読む価値があります。
目次：---------------------------------------------------------------
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1. データ分析の目的
マーケティングにおけるデータ分析の目的は、感覚や経験だけに頼らず、見込み客の行動や施策の成果を数字で把握し、次に打つべき施策の判断材料を得ることです。「なんとなく効果がありそう」ではなく、「どの段階で、どれだけの人数が離脱しているか」「どの顧客層が、どれだけの売上を生んでいるか」を具体的に示すことが、データ分析の役割です。
関連記事『マーケティングファネルとは？種類・作り方と施策の当てはめ方』で紹介した段階別KPIの考え方も、データ分析の一種です。ファネルの各段階で何を計測するかを決めることが、データ分析の第一歩になります。
データ分析は「正確な数字を出すこと」自体がゴールではありません。数字をもとに「次に何をするか」という判断につなげて初めて意味を持ちます。分析のための分析にならないよう、常に「この数字から何を変えるか」を意識することが重要です。 |
2. 主な分析手法
マーケティングのデータ分析には、目的に応じていくつかの代表的な手法があります［1］。
手法 | 概要 |
アクセス解析 | サイトへの訪問者数、流入経路、ページごとの滞在時間などを把握する、最も基本的な分析 |
ファネル分析 | 認知から購入までの各段階で、どれだけの人数が次の段階に進んだか（移行率・離脱率）を分析する手法 |
コホート分析 | 初回利用月などでユーザーをグループ分けし、グループごとの継続率の推移を比較する手法［1］ |
クロス集計 | 複数の項目（年代×購入商品など）を掛け合わせて集計し、項目間の関連性を把握する手法［1］ |
RFM分析 | 最終購入日（Recency）・購入頻度（Frequency）・購入金額（Monetary）の3指標で顧客を分類し、優良顧客を見極める手法［1］ |
デシル分析 | 購入金額順に顧客を10等分し、どの顧客層が売上のどれだけを占めているかを把握する手法［1］ |
A/Bテスト | 広告文やLPのデザインなど、2パターンを同時に試して成果の違いを比較する手法 |
すべての手法を使う必要はありません。まずはアクセス解析とファネル分析のような基本的な手法から始め、顧客データが蓄積されてきた段階でRFM分析やコホート分析のような 顧客単位の分析に進む、という順番が現実的です。
3. 使うデータとツール
中小企業が最初に整えるべきデータ分析の基盤として、次のようなツールが挙げられます［2］。
ツール | 役割 |
Googleアナリティクス（GA4） | サイトへの訪問者数、流入経路、行動（ページ閲覧、イベント発生）を計測する基本ツール |
Googleサーチコンソール | どんな検索キーワードでサイトに訪れているかなど、検索経由の流入を分析するツール。GA4と組み合わせることで、検索キーワードと流入後の行動をあわせて分析できる［2］ |
Googleタグマネージャー（GTM） | ボタンのクリックなど、GA4で計測したいイベントの発火設定を行うツール［2］ |
Looker Studio | GA4等のデータをグラフや表にまとめ、関係者で共有しやすいダッシュボードを作るツール［2］ |
CRM・顧客管理データ | RFM分析やコホート分析など、顧客単位の分析を行うために必要な購入履歴・問い合わせ履歴のデータ |
GA4の導入自体は、Googleアカウントの用意→アナリティクスアカウント・プロパティの作成→設定→データストリームの作成・測定IDの取得→サイトへのタグ設置、という手順で進められます［2］。専門知識がなくても、この手順に沿えば基本的な計測環境は整えられます。
ツールを増やすこと自体に意味はありません。まずはGA4とサーチコンソールで基本的な行動データを押さえ、顧客データが整理されてきた段階でCRMとの連携を検討する、という順番で十分です。 |
4. 分析→施策改善の流れ
① 分析の目的（何を知りたいか）を先に決める
「とりあえずデータを見る」のではなく、「どの段階で見込み客が離脱しているか」「どの顧客層が優良顧客か」など、知りたいことを先に決めてから分析手法を選びます。
② 手法を選び、データを集計する
目的に合わせて、2章で紹介した手法の中から適切なものを選び、GA4やCRMのデータを集計します。最初から高度な手法を使う必要はなく、アクセス解析やファネル分析のような基本的な分析で十分な場合も多くあります。
③ 数字から「次に何をするか」を言語化する
分析結果を見るだけで終わらせず、「この段階の離脱率が高いので、比較検討段階の施策を強化する」のように、具体的な次のアクションに落とし込みます。
④ 施策を実行し、再度数字で振り返る
実行した施策の効果を、再び同じ指標で確認します。関連記事『効果的なマーケティング手法一覧｜中小企業で成果が出やすい方法と成功事例』で紹介した「③最低3〜6 か月は継続する前提で始める」という考え方は、データ分析による振り返りにもそのまま当てはまります。
分析から改善までの流れが一度きりで終わってしまう会社は少なくありません。分析→施策→再分析というサイクルを、あらかじめ「いつ・誰が・何を見て振り返るか」まで決めておくことで、継続しやすくなります。 |
5. 社内で分析を回す体制
データ分析を特定の担当者だけに属人化させず、社内で継続的に回すには、次のような役割整理が有効です。
役割 | 主な担当 | 内容 |
分析の目的を決める | 経営者・マーケ担当 | 何を知りたいか、どの指標を重視するかの意思決定 |
データの集計・可視化 | 担当者 | GA4・サーチコンソール・Looker Studioなどを使った集計、ダッシュボード化 |
振り返り・次のアクション決定 | 経営者＋担当者 | 数字をもとに、次に打つ施策を言語化し、優先順位をつける |
社内に専門人材を確保することが難しい場合は、分析基盤の構築やレポーティングの部分を外部に依頼しつつ、「何を知りたいか」「次に何をするか」の意思決定は社内に残す、という分担も現実的な選択肢です［2］。
6. GuideRunnerでできること
株式会社GuideRunnerは、独自メソッド「上昇マーケティングOS」（商標登録第7065487号）に基づき、企業のマーケティング内製化を支援しています。データ分析についても、ツールの導入支援で終わらせず、分析結果を次の施策判断につなげるところまでを伴走支援する形で提供しています。
フェーズ | 支援内容 |
戦略準備フェーズ（情報整理・3C分析・USP言語化） | STPの整理と、自社の強み（USP）の言語化を支援 |
戦略フェーズ（ウェブ戦術・KGI/KPI設計） | 分析の目的・指標設計と、分析基盤（GA4等）の整備を支援 |
実行フェーズ（戦術実行・解析） | 分析結果をもとにした施策の見直しと、振り返りの伴走 |
GuideRunnerの上昇マーケティングOS®とは？
「上昇マーケティングOS」は、当社代表の約20年にわたる企業マーケティング支援の経験を体系化した独自メソッド（商標登録第7065487号）。 マーケティングの課題は、外部への「外注」だけでは解決しません。プロジェクトが終わった瞬間、ノウハウもお金も自社に残らないためです。上昇マーケティングOSは、マーケティング未経験者であっても社内で育成し、マーケターとして活躍できる仕組みをつくる「インハウスマーケティング（内製化）」支援によって、この課題を解消します。 |
7. まとめ
マーケティングのデータ分析とは、見込み客の行動や施策の成果を数字で把握し、次の施策判断につなげる活動
アクセス解析・ファネル分析・コホート分析・クロス集計・RFM分析・デシル分析・A/Bテストなど、目的に応じた手法がある
中小企業はGA4・サーチコンソールのような無料ツールで基本的な分析基盤を整えることから始めるのが現実的
分析は「目的を決める→集計する→次のアクションを言語化する→実行し再度振り返る」というサイクルで回すことが重要
社内で継続的に回すには、目的決定・集計・振り返りの役割を分担し、属人化を避けることが有効
AIO・LLMO対策を、何から始めればよいか迷っている方へ。
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8. 筆者からのアドバイス
【筆者からのアドバイス】
1,000社以上のマーケティング現場を見てきた中で感じるのは、データ分析でつまずく会社の多くが、手法や指標の難しさではなく「分析結果を見て終わり」になっていることです。難しい分析手法を覚えるより先に、今見ているレポートの数字一つについて「これを見て、来月何を変えるか」を一つだけ決めてみてください。それだけで分析の使い方が変わります。
（この記事を書いた人）
株式会社GuideRunner 代表取締役 野田卓司
15年以上、実績2万社のウェブ制作・マーケティング会社にて
取締役COO兼コンサルタントを務め、
2024年8月に株式会社GuideRunnerを設立。
1,000以上のマーケティング現場を経験し、
これまでに900名以上のウェブ・マーケティング人材を育成。
上場企業から中小企業まで、業種を問わず幅広い
企業マーケティング伴走支援を行う。
9. FAQ
Q1. マーケティングのデータ分析とは何ですか？
A. アクセスデータや顧客データをもとに、見込み客の行動や施策の成果を数字で把握し、次の施策判断につなげる活動のことです。
Q2. 中小企業はどんな分析手法から始めればいいですか？
A. まずはアクセス解析とファネル分析のような基本的な手法から始め、顧客データが蓄積されてきた段階でRFM 分析やコホート分析のような顧客単位の分析に進むのが現実的です。
Q3. データ分析に必須のツールはありますか？
A. GA4（Googleアナリティクス）とGoogleサーチコンソールが基本です。ダッシュボード化にはLooker Studio、イベント計測の詳細設定にはGoogleタグマネージャーが使われます。
Q4. RFM分析とは何ですか？
A. 最終購入日（Recency）・購入頻度（Frequency）・購入金額（Monetary）の3つの指標で顧客を分類し、優良顧客を見極める分析手法です。
Q5. コホート分析とは何ですか？
A. 初回利用月などでユーザーをグループ分けし、グループごとの継続率の推移を比較する分析手法です。GA4などのツールで実施できます。
Q6. 分析結果をどう施策に活かせばいいですか？
A. 分析結果を見るだけで終わらせず、「この段階の離脱率が高いので、比較検討段階の施策を強化する」のように、具体的な次のアクションに落とし込むことが重要です。関連記事『マーケティングファネルとは？種類・作り方と施策の当てはめ方』で紹介した段階別KPIの考え方も参考になります。
Q7. 社内に専門人材がいなくても分析はできますか？
A. GA4の基本的な設定・計測は手順に沿えば専門知識がなくても進められます。専門人材の確保が難しい場合は、分析基盤の構築やレポーティングを外部に依頼しつつ、意思決定は社内に残すという分担も現実的です。
Q8. データ分析と効果的な手法選びは、どう関係していますか？
A. 関連記事『効果的なマーケティング手法一覧｜中小企業で成果が出やすい方法と成功事例』で紹介した手法の振り返り（③最低3〜6か月は継続する前提で始める、④定期的に振り返り手法を調整する）は、データ分析の結果をもとに行う作業にあたります。
参考情報
参考情報 ［1］株式会社一創「マーケティングデータ分析手法」（コホート分析・クロス集計・RFM分析・デシル分析等の解説）2025年3月21日公開 ［2］StockSun株式会社「Googleアナリティクス（GA4）活用」（GA4・サーチコンソール・GTM・Looker Studioの役割、導入手順、中小企業向けの体制の考え方）2026年9月24日公開 |
※本記事の作成にあたり、文章の一部生成に生成AI（Claude）を活用しています。内容の正確性については、公開前に編集部でご確認ください。
※上昇マーケティングOS®は株式会社GuideRunnerの商標登録名称です。
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