顧客分析の基本と手法を紹介|顧客の潜在ニーズを知る方法

2022年02月22日(火) 横溝 竜太郎

顧客分析イメージ

「顧客分析って何から始めればいいんだろう?データが山ほどあっても、どこから手をつけたらいいかわからない。」

「自分の会社や商品にとって最適な顧客分析の手法って何があるんだろう?」

このようなお悩みを抱える方もいらっしゃるのではないでしょうか。

 

顧客分析は事業を円滑に進めるにあたり、その指針を決める為に必要な工程です。

しかしながら様々な手法があり、どれが最適な方法なのかについては様々な見方があります。

この記事では以下について説明します。

INDEX

本記事では顧客分析とはそもそも何か、どんな手法があるのかについて解説します。

また顧客分析を行う際に注意するポイントについてもお伝えするので、顧客分析を始める際に何をしたらよいのか分からない人でも簡単に始めることが出来ます。

また、顧客分析を始める際には正確なデータが必要です。
正確な商談記録などを集めるにはcyzen(サイゼン)がおすすめです!

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顧客分析とは?

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顧客分析とは、自社が提供する商品やサービスを購入・利用する顧客の情報を収集・分析することで、顧客についての理解を深めることを指します。
具体的には、年齢層や性別などの属性情報、来店頻度や購入頻度などの購買行動を分析します。

また、顧客分析には大きく分けて「マーケティングにおける顧客分析」と「CRMにおける顧客分析」の2つのタイプがあります。

「マーケティングにおける顧客分析」は市場の動向を調査したり、新たな顧客ニーズを探ったりして、自社の商品やサービスを改善していくための分析方法です。

「CRMにおける顧客分析」蓄積された顧客情報をCRMの観点で分析する方法です。これにより顧客との関係性をより良くするための情報を得ることができます。

顧客分析は、自社のビジネス展開に欠かせない重要なプロセスであり、自社の現状把握や競合他社との差別化、時代やニーズに合わせた戦略の立案などに役立てることができます。

顧客分析を行う目的は「売上の向上」

顧客分析を行う目的は複数あり、様々な側面で効果を発揮します。基本的には売上の向上が一番の目的ですが、売上を向上させるための具体的な目的例として、以下が挙げられます。

マーケットインサイトの特定

顧客分析の目的の一つとして、企業にとって貴重なマーケットインサイトを提供出来ることが挙げられます。 顧客分析を行うことで、自社の顧客層を理解し、彼らのニーズや要望を把握することができます。これによって市場における機会やリスクをより正確に特定することができます。

顧客満足度にかかわる問題の把握

顧客分析は顧客満足度を向上させるための重要な手段です。顧客が企業にどのような価値を見出しているのか、またどのような問題があるのかを把握することができるため、企業は顧客のニーズに合わせた改善策を講じることができます。

マーケティング戦略の策定準備

さらに、顧客分析は、企業がより優れたマーケティング戦略を策定するための重要な手段でもあります。顧客がどのような嗜好を持っているのかを把握することができるため、よりターゲットに合った広告やマーケティングキャンペーンを展開することができます。

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顧客分析を行うことで得られる多くの効果

顧客分析を行うことで得られる効果として、以下のものが挙げられます。

自社やサービスの現状を客観的に把握できる

顧客分析を行うことで、自社の現状を客観的に把握できます。具体的には、どのような顧客がいるのか、彼らがどのような商品やサービスを購入しているのか、どのようなニーズや要望を持っているのかを把握することができます。

これにより、自社の強みや改善すべき点を見つけ出すことができ、マーケティングや販売戦略の改善につなげることができます。

また、競合他社との差別化を図るために、顧客分析に基づいた独自の戦略を立てることも可能です。

マーケティング施策・営業施策を改善できる

顧客分析を行うことで、顧客の購買行動やニーズを理解し、マーケティング施策や営業施策を改善することができます。

顧客分析により、顧客の購買履歴から購買頻度や購買傾向を把握できます。そうした情報をもとに、ターゲットとする顧客層や商品・サービスの需要を分析することができます。

また、アンケートやフィードバックを活用して、顧客が求めるサービスや商品の改善点や問題点を把握することもできます。こうした情報を基に、マーケティング施策や営業施策を改善することで、より効果的なプロモーションや販売戦略を立てることができます。

業績UP、売上UPに貢献できる

顧客分析を行うことで、顧客獲得数やリピート率の向上に繋がり、売上UPや業績UPに貢献することが期待できます。

顧客分析を行う事でニーズや要望、行動パターンを把握し、適切なマーケティング施策や営業施策を打ち出すことができます。これによって、よりターゲットに合わせたアプローチが可能となり、顧客の購買意欲を高めることができます。

また、顧客の嗜好に合わせた商品・サービスの提供や、顧客サービスの改善なども可能となり、企業の顧客満足度を向上させることにも貢献します。

製品の開発や改善に役立つ情報が得られる

顧客分析を行うことで、製品の開発・改善に役立つ情報を収集することができます。

例えば、顧客のニーズや要望、不満点、製品の使い勝手や性能に関するフィードバックなどが挙げられます。

このような情報を分析することで、顧客にとって重要な機能や改善点を特定し、製品の改善や新たな開発に役立てることができます。また、競合製品との比較分析も行い、製品の差別化や競争力の強化につなげることもできます。

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顧客分析に使える代表的な手法9選

手法イメージ

顧客分析に使える代表的な手法として、以下のとおり挙げられます。

  • RFM分析
  • デシル分析
  • CTB分析
  • セグメンテーション分析
  • 行動トレンド分析
  • コホート分析
  • LTV分析
  • CPM分析
  • NPS

ここでは順番に一つずつ、特徴や利用シーンと共に解説していきます。

RFM分析

分析方法
顧客データのRecency(直近いつ)、Frequency(頻度)、Monetary(購入金額)の3指標を用いて、顧客をグループ分けする
特徴
顧客の貢献度を簡単に評価でき、最小限の労力で効果的な情報が得られる
利用シーン
マーケティング施策の優先順位決定や、顧客の流動性が高い業種
必要な情報
顧客の購入履歴に関するデータ(最終購入日、購入頻度、購入金額)
分析方法 顧客データのRecency(直近いつ)、Frequency(頻度)、Monetary(購入金額)の3指標を用いて、顧客をグループ分けする
特徴 顧客の貢献度を簡単に評価でき、最小限の労力で効果的な情報が得られる
利用シーン マーケティング施策の優先順位決定や、顧客の流動性が高い業種
必要な情報 顧客の購入履歴に関するデータ(最終購入日、購入頻度、購入金額)

RFM分析は、直近の購入日、購入頻度、購入金額を指標として顧客をグループ分けする分析手法です。RFM分析では、簡単に顧客の貢献度を評価でき、優先的にアプローチすべき顧客を把握することができます。それによって無駄なマーケティング施策を実行することもなくなり、手間とコストを削減できます。

短所としては、季節性の高い商品などを扱っているケースでは、分析を行う時期によって結果が大きく異なることがあります。まず抽象的に顧客データを分析して効果的なマーケティング戦略を立てたい人にはおすすめの分析手法です。

デシル分析

分析方法
顧客の購入金額を10等分に分け、グループごとに売り上げデータを分析
特徴
顧客を一定の基準でグループ化でき、優良顧客層を明確化できる
利用シーン
顧客層の特性に合わせたマーケティング戦略の策定や施策の効果検証
必要な情報
顧客の購入履歴情報、顧客の属性情報
分析方法 顧客の購入金額を10等分に分け、グループごとに売り上げデータを分析
特徴 顧客を一定の基準でグループ化でき、優良顧客層を明確化できる
利用シーン 顧客層の特性に合わせたマーケティング戦略の策定や施策の効果検証
必要な情報 顧客の購入履歴情報、顧客の属性情報

デシル分析とは、顧客を購入金額の多い順に10等分して、各グループの売り上げデータを分析する手法です。各グループの購入金額比率や累計購入金額比率を算出することで、優良顧客層を抽出し、優先的なアプローチを行うことができます。

デシル分析の長所は、顧客の購入金額データを有効活用することで、費用対効果の高いマーケティング施策を行うことができる点です。また、Excelでも簡単に分析ができるため、誰でも簡単に導入することができます。

一方、デシル分析の短所は、購入金額が高いだけでなく、購入頻度が低い顧客も上位グループに含まれるため、一部の偏りが生じる可能性があることです。また、分析に必要なデータがある程度蓄積されていることが前提となります。

顧客の購入データを有効活用し、効率的なマーケティング施策を行いたい人にとっては、デシル分析は非常におすすめの分析手法です。

CTB分析

分析方法
Category(分類)、Taste(テイスト)、Brand(ブランド)の3つの要素をもとに、顧客をセグメント化し分析を行う。
特徴
商品の幅広いカテゴリーにおいても、顧客の好みをある程度把握可能
利用シーン
POSデータをもとにした販売戦略の改善や売場の改善
必要な情報
POSやCRMの購買履歴データ、商品の分類や属性情報、ブランド情報
分析方法 Category(分類)、Taste(テイスト)、Brand(ブランド)の3つの要素をもとに、顧客をセグメント化し分析を行う。
特徴 商品の幅広いカテゴリーにおいても、顧客の好みをある程度把握可能
利用シーン POSデータをもとにした販売戦略の改善や売場の改善
必要な情報 POSやCRMの購買履歴データ、商品の分類や属性情報、ブランド情報

CTB分析は、商品を「Category(分類)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3つの要素で分析し、顧客をセグメント化する手法です。

セグメント化により、顧客の好みや嗜好を把握することができ、今後の商品購入予測につながります。また広範なカテゴリーにわたってCTB分析を行うことで、異なるカテゴリーの商品を組み合わせた販売戦略を立てることもできます。

CTB分析の長所としては、広いカテゴリーの商品に対しても適用が可能であり、顧客の好みを網羅的に把握することができる点が挙げられます。また、セグメント化されたデータをもとに、販売戦略の改善や新商品開発につなげることができる点も魅力的です。

しかし必要な情報を収集するためのシステムの導入が必要となり、そのための費用や時間がかかることがあります。

また、顧客の好みが変化することに対応するため、定期的な情報収集が必要となります。

CTB分析は、ECサイトや小売店舗など、商品を販売する企業や店舗にとって、効果的な販売戦略を立てるための重要なツールとなります。

セグメンテーション分析

分析方法
市場や顧客の属性や購買履歴、ライフスタイルなどの要素ごとに細分化してグループ分けし、共通項を導き出す
特徴
潜在ニーズの把握や競合を抽出し、アプローチを強化すべき層を把握可能
利用シーン
顧客ニーズの把握や顧客の特性把握によるターゲット設定
必要な情報
顧客の属性情報、購買履歴、ライフスタイルなどの要素
分析方法 市場や顧客の属性や購買履歴、ライフスタイルなどの要素ごとに細分化してグループ分けし、共通項を導き出す
特徴 潜在ニーズの把握や競合を抽出し、アプローチを強化すべき層を把握可能
利用シーン 顧客ニーズの把握や顧客の特性把握によるターゲット設定
必要な情報 顧客の属性情報、購買履歴、ライフスタイルなどの要素

セグメンテーション分析とは、顧客や市場を属性、購買履歴、ライフスタイルなどの要素ごとに細分化し、グループ分けする分析手法です。顧客や市場の特性を把握することができ、効果的なマーケティング戦略を展開するための重要な手段となります。

セグメンテーション分析を行うメリットは、既存顧客の共通要素を発見し、より効率的なアプローチが可能になること、また、ターゲット層の特性を正確に把握し、商品やサービスの改善につなげることができることです。さらに、属性情報や購買履歴といったデータを基に分析を行うため、誰でも実施が容易であることもメリットの一つです。

一方でセグメンテーション分析は、分析の精度が高いほど必要なデータが多くなり、分析にかかる時間やコストが増大するデメリットもあります。また、分析によって得られたグループ分けはあくまでもある一定期間における顧客や市場の特性であるため、時代の変化についても考慮する必要があります。

セグメンテーション分析は、初めて顧客分析を導入する企業や、既存の顧客層の特性を正確に把握したい企業におすすめの手法です。しかし、精度の高い分析を行うには、多角的なデータ収集と、データの精度管理が欠かせません。

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行動トレンド分析

分析方法
購買意欲が高い優良顧客のみを対象に、過去の購買傾向からシーズンごとの購買率を導き出す
特徴
季節や時期による変化や流行に最適化した情報を得られる
利用シーン
シーズンや季節による商品の生産計画や販促戦略を立てる際に
必要な情報
顧客の購買履歴や傾向、季節や時期、曜日などのタイムライン情報
分析方法 購買意欲が高い優良顧客のみを対象に、過去の購買傾向からシーズンごとの購買率を導き出す
特徴 季節や時期による変化や流行に最適化した情報を得られる
利用シーン シーズンや季節による商品の生産計画や販促戦略を立てる際に
必要な情報 顧客の購買履歴や傾向、季節や時期、曜日などのタイムライン情報

行動トレンド分析は、季節や流行に応じて商品やサービスの売り上げを分析し、顧客の購買予測を立てる手法です。特に、シーズンに左右される業界において、顧客の購買行動を把握することで、適切な販売戦略を立てることができます。

行動トレンド分析を行うメリットとしては、顧客ニーズやタイミングに合わせた販売戦略を立てることができ、さらなる売上アップを狙える点が挙げられます。 優良顧客を対象に分析を行うことで、より正確な予測が可能となります。また、売れない商品の把握や仕入れのコスト削減にも役立ちます。

一方で、コンスタントに売れる商品については適していません。また分析に必要な情報の収集やデータの整理に手間がかかる点があります。

行動トレンド分析は、旅行業界やアパレル業界など、シーズンに左右される業界に携わるマーケティング担当者や経営者におすすめです。

コホート分析

分析方法
共通の属性を持つ顧客をグループ(コホート)に分けて、購入後の行動・変化を長期に分析する手法
特徴
顧客の現状を深堀し、購入後の時間軸と顧客行動の変化の関係がわかる
利用シーン
長期契約型ビジネスで顧客の継続率向上を図る時
必要な情報
コホートを作るための属性(購入日、地域、年齢、性別、購入金額など)
分析方法 共通の属性を持つ顧客をグループ(コホート)に分けて、購入後の行動・変化を長期に分析する手法
特徴 顧客の現状を深堀し、購入後の時間軸と顧客行動の変化の関係がわかる
利用シーン 長期契約型ビジネスで顧客の継続率向上を図る時
必要な情報 コホートを作るための属性(購入日、地域、年齢、性別、購入金額など)

コホート分析とは、共通の属性をもつ顧客をグループ(コホート)に分けて、購入後の行動を長期的に分析する手法です。この分析により、時間軸と顧客行動の変化の関係を知ることができます。

コホート分析を行うことで、顧客の現状を深堀し、購入後の動きを見ることができるため、サービスやプロダクトの改善策を見つけることができます。また、顧客のLTV(ライフタイムバリュー)を上げたいときにも有効です。

一方でコホートをどのように設定するかによって分析結果が大きく異なるため、正しいコホート設定が重要となります。また、長期にわたる分析が必要となるため、データ収集の期間や分析に必要なコストが増加する場合があります。

コホート分析は、SaaSやサブスクリプションビジネスなどで長期的な顧客分析が必要な場合におすすめです。また、顧客のLTVを改善するための情報収集が必要な企業や、マーケティングやプロダクト開発の担当者にも役立つ手法です。

LTV分析

分析方法
顧客が商品やサービスに対して支払う生涯合計金額を算出
特徴
商品への愛着や収益性など、顧客と企業の長期的な関係性を分析できる
利用シーン
利益の最大化や構造把握、無駄なコストの削減の検討など
必要な情報
顧客の購買履歴や購入頻度、アップセルやクロスセルの実績
分析方法 顧客が商品やサービスに対して支払う生涯合計金額を算出
特徴 商品への愛着や収益性など、顧客と企業の長期的な関係性を分析できる
利用シーン 利益の最大化や構造把握、無駄なコストの削減の検討など
必要な情報 顧客の購買履歴や購入頻度、アップセルやクロスセルの実績

LTV分析とは、顧客が商品やサービスに対して支払う生涯合計金額を算出し、顧客と利益の関係性を可視化することで、収益の最大化やコストの削減につながる分析手法です。LTVが高いほど顧客の企業に対する愛着が高く、収益性が高いビジネスとされています。

LTV分析を行うことで、収益性の最大化や利益構造の明確化ができます。また、顧客に対して適切なマーケティング施策を打つことができるため、顧客獲得コストの削減にもつながります。

注意事項として、LTV分析ではデータの不足や精度の低さが生じることがあります。また、LTVを算出するためには、長期的な視野でのデータ収集が必要であり、すぐに結果が出ないことも欠点の一つです。

LTV分析をおすすめする人は、ビジネスの収益性向上やマーケティング施策の改善を検討する企業経営者やマーケティング担当者などです。

CPM分析

分析方法
「購入回数」「購入金額」「最終購入日からの経過日数」によって顧客を分類し、自社の顧客の傾向を分析する
特徴
顧客を10グループに分類し、それぞれのグループに戦略を展開できる
利用シーン
主にECサイトにおいて、リピーター数を増やすことが目的となる場面
必要な情報
購入回数、購入金額、最終購入日からの経過日数といった顧客データ
分析方法 「購入回数」「購入金額」「最終購入日からの経過日数」によって顧客を分類し、自社の顧客の傾向を分析する
特徴 顧客を10グループに分類し、それぞれのグループに戦略を展開できる
利用シーン 主にECサイトにおいて、リピーター数を増やすことが目的となる場面
必要な情報 購入回数、購入金額、最終購入日からの経過日数といった顧客データ

CPM分析とは、Customer Portfolio Managementの略で、顧客の購入回数、購入金額、最終購入日からの経過日数などを分析する手法です。この分析により、自社の顧客を分類し、優良顧客やリピーターを特定することができます。

CPM分析のメリットとして リピート率や顧客の行動傾向を把握できるため、販促戦略の最適化が可能になります。これによって優良顧客の特定が進み、顧客満足度の向上や顧客ロイヤルティの向上が期待できます。また販売戦略によっては、リピート率の向上による収益増加が期待できる様になります。

一方で、CPM分析のデメリットは、顧客属性や行動パターン以外の要因によって顧客の購買行動が変化する可能性がある事です。また顧客属性や行動パターンの変化があった場合、その影響を受けるまでに時間がかかる可能性も存在します。

CPM分析は、ECサイトの売上増加を目指す企業や、CRM戦略を展開する企業におすすめです。また、分析に必要な情報は、顧客の購入履歴や属性情報などであり、これらのデータを適切に蓄積することが重要となります。

NPS

分析方法
企業や商品への愛着を示すNPSの値を計測する
特徴
商品をおすすめする既存顧客の存在規模を把握できる
利用シーン
収益性のある顧客を把握し、向上に努めたいとき
必要な情報
顧客のNPSアンケートへの回答情報、属性情報
分析方法 企業や商品への愛着を示すNPSの値を計測する
特徴 商品をおすすめする既存顧客の存在規模を把握できる
利用シーン 収益性のある顧客を把握し、向上に努めたいとき
必要な情報 顧客のNPSアンケートへの回答情報、属性情報

NPS とはネット・プロモーター・スコアの略称で、顧客が自社の商品・サービスを他の人に紹介する意向があるかを示す値です。 日本語では「顧客推奨度」と呼ばれることもあります。

NPS の調べ方は非常に単純で、顧客に「この商品・サービスを知人にどれくらいおすすめできるか」という質問を0~10の11段階で評価してもらうことで把握できます。
上記の質問に0~6と答えた人を「批判者」、7・8と答えた人を「中立者」、9・10と答えた人を「推奨者」と分類し、回答者全体に占める「推奨者」の割合から「批判者」の割合を引いた値をNPSとします。

この数値が高いほど、再び購入してくれる顧客や、新たに紹介を受けて購入する顧客を期待することができます。 反対に、この値が低いほど、新規顧客の獲得が難しいといえます。

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顧客分析を行う際、注意すべきポイントは3つ

注意点イメージ

顧客分析を行うことで、ビジネスにおける重要な情報を得ることができます。しかし、ビジネスに役立つ情報を顧客分析によって得るためには以下の3つに注意する必要があります。

  • 分析対象となる顧客像の選定を行う
  • 顧客のニーズや要望の把握を行う
  • 正確な記録をためれる土台を作っておく

ここでは3つの注意事項について具体的なポイントを詳しく見ていきましょう。

分析対象となる顧客像の選定を行う

顧客分析を行う前に、適切な分析対象となる顧客像を選定し、差異を把握することが非常に重要です。これらを正確に把握することで、より効果的なマーケティング戦略を立てることができ、ビジネスの成功につなげることができます。

顧客分析を行う際、分析対象となる顧客像の選定が不適切だと、正しい結果を得ることができません。例えば、製品を提供している企業であれば、ペルソナとして商品を利用している顧客像を選定することが重要です。

ビジネスの規模や業種によって、分析対象となる顧客像は異なってきます。同じ製品やサービスを利用している顧客でも、購入頻度や購入履歴、購入額が異なる場合があります。このような差異を把握することで、どの顧客にどのようなアプローチをすればよいかを判断することができます。

顧客のニーズや要望の把握を行う

顧客分析は、顧客のニーズや要望の仮説を立てるようにし、それに合わせたデータを用意することで効率的な分析が可能になります。

顧客が欲しい商品やサービスを正確に理解し、それに対応する製品やサービスを提供することが、企業が成功するために必要です。

顧客ニーズの把握には、顧客からのフィードバックを収集することが有効です。例えば、アンケート調査やインタビューを行うことで、顧客のニーズや要望を探ることができます。また、顧客の購買履歴や行動データを分析することも有効です。顧客分析を通じて、顧客の問題点やニーズを把握し、それに応じた改善策を講じることで、顧客満足度を向上させ、企業の成長につながります。

正確な記録をためれる土台を作っておく

顧客分析を行う前に、分析をする為のデータ収集を行う必要があります。

単純な売り上げはもちろんですが、中には商談や販売現場での定性的な情報が必要になることもあります。

顧客分析に必要な情報を得るためには、正確な記録を蓄積できる様なツールや仕組みづくりを行い、その土台を作り上げておくようにする必要があります。

入力しにくいツールは情報が洩れる可能性も

顧客に関する情報を入力するツールを導入する際、営業パーソンがしっかり入れてくれるツールかどうか、という目線が必要です。

せっかくツール導入を行っても、現場の人間に使いにくい作りになっていたり、操作性が悪かったりすると入力率や提出率が大幅に落ちてしまい、営業活動に支障をきたす恐れもありります。

顧客分析に必要な現場の情報を集められるcyzen

cyzen使用イメージ

cyzenはレッドフォックス株式会社が提供する営業活動管理アプリです。

cyzenでは日報を音声入力やカメラ読み取り入力で簡単に作成でき、日々の業務負担を削減できます。アプリ内の地図画面から顧客情報を一目で把握でき、相談前の準備など営業活動を効率化できるのが特徴です。

これにより、普段から正確な現場情報の記録や顧客情報の記録をする土台作りに貢献します。

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まとめ

いかがでしょうか。

経営戦略もそうですが、日々の活動状況を踏まえ、正確な顧客データを集められているか?という点について考えるようにしましょう。

また顧客分析には様々な手法が存在しますが、それぞれに特徴や適している業界などもあり、その中からどういった分析手法を採用するか、それに適したデータをどのように集めるか、という観点を持つことが非常に重要だと思います。

この記事の内容をもとに、皆様の顧客分析がよりはかどることを期待しております!

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