AI分析で解く3つの実務課題：売上・顧客体験・離脱の改善

こんにちは、HEARTCOUNTマーケターのSUNです☀️
今回の記事では、実務でよく直面する3つのテーマをもとに、HEARTCOUNTのAIデータ分析テンプレートをどのように活用できるか、そしてそこからどんなインサイトと実行戦略につなげられるかをご紹介します。

売上や顧客データを扱う現場では、
「なぜ売上が伸びないのか？」
「顧客体験をどう改善すべきか？」
「なぜ顧客は離脱するのか？」
一度は考えたことのあるテーマではないでしょうか。

この記事では、これらの3つの実務課題売上、顧客体験、離脱を中心に、HEARTCOUNTのAI分析機能がどのように問題解決をサポートできるのかを具体的に見ていきます。

顧客グループ別の売上差―その違いはどこで生まれたのか？ ⚙️

必要なデータ：顧客分類、地域、製品大分類、売上、利益、割引率
使用したシナリオ：グループ間指標比較

今月、皆さんが最も注目しているKPIは何でしょうか？
ターゲットグループ間の成果の違いに影響を与えた要因を把握することは、良い戦略を立てるための第一歩です。

HEARTCOUNTのAI分析シナリオグループ間指標の比較を活用すれば、

2つのグループ間で差が大きい指標を自動的に抽出
選択した主要変数（例：地域、製品カテゴリなど）を軸に
「差が生まれる構造」をAIが直感的に可視化

AI分析シナリオ「グループ間指標比較」の結果

今回の分析では、個人顧客と企業を比較してみました。

分析の結果、売上は法人顧客のほうが明らかに高く
特に関東でその差が際立っていた

さらに一歩深掘りすると、製品カテゴリーごとの違いも明確に現れました。

首都圏地域で最も大きな売上差は、電子製品カテゴリーで見られました。

💡

実務での活用ポイント：
- 売上が高かった法人顧客の関東を重点ターゲットとして設定
- 法人向けの電子機器の販促施策を強化

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顧客体験を決める「核心要因」は何だろう？🔑

必要なデータ：価格満足度、製品品質満足度、カスタマーサポート満足度、配送満足度、ブランド信頼度、再購入意向、全体満足度、NPS
使用したシナリオ：相関分析

法人顧客の売上差を分析できたら、次に考えたいのは「どうすればこの顧客たちが、長く満足し続けてくれるのか」という点です。

どんなに一時的な売上を伸ばしても、
顧客体験が伴わなければ関係は長続きしません。
安定した売上の土台にあるのは、やはり“良質な顧客体験”です。

では、その顧客体験を左右する要因とは何でしょうか？
サービスの品質、価格、サポート体制、配送スピード……
どれも大切ですが、実際にはこれらの要素が複雑に影響し合いながら、
顧客の満足度やロイヤルティを形づくっています。

HEARTCOUNTの分析テンプレート「相関分析」を活用すれば

指標や変数間の相関関係を自動で計算し
ヒートマップで肯定的・否定的な関係とその強さを色で示し
インサイトを直感的に理解できる

相関分析の結果

今回の分析では、顧客体験アンケートの設問間の相関関係を調べました。

価格満足度 ↔ 再購入意向：最も強い正の相関関係を示した
製品品質満足度 ↔ 全体満足度&NPSに関連があるように見えた
カスタマーサポート満足度 ↔ ブランド信頼度との間にも高い関連性が見られた

💡

実務での活用ポイント：
- 価格満足度は再購入意向に直結するため、売上を伸ばしたい時は「価格戦略の信頼性」を最優先に。無理な値引きよりも、価値を感じさせる価格設計を意識しましょう。
- カスタマーサポートの強化は、ブランド信頼度の向上に直結します。
ブランドへの信頼は、最終的に“競合より選ばれる理由”につながります。

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