正しいデータ分析が、
成果へとつながる戦略を導き出す
マーケティングデータ分析
パートナーガイド
マーケティングのデータ分析と一口に言っても、
目的に応じた適切な手法選択と分析設計の実施が必要となります。
データを正しく分析できなければ、誤った解釈により、成果につながらない可能性もあります。
だからこそ、自社に合った外部パートナーを選ぶことが重要です。このサイトではデータ分析を活用しやすいBtoCビジネスを展開する企業を対象に課題別に強みを持つ会社をご紹介します。
課題別
データ分析代行会社3選
多様化する市場ニーズに応えるためには、勘や経験に頼らないマーケティングが欠かせません。
このサイトでは、メーカー・サービス業・小売業などBtoCビジネス向けマーケティングを展開する企業のデータ分析に強い代行会社を、課題別にご紹介します。
ターゲットの見直し
をしたいなら
多様な分析×的確な解釈で
優良顧客を特定し営業効率を改善
スマート・アナリティクス
（https://smart-analytics.jp/）
マーケティング精度を高め、解約防止やLTV向上に直結させる。
サービス／商品内容を
改善したいなら
定量にも定性にも強い調査で
商品・広告の改善へと導く
マインドシェア
（https://www.mindshare.co.jp/）
早期の商品・サービス改善を後押しする。
商品開発
をしたいなら
市場ニーズと受入れ度を捉え
新商品開発の成功可能性を高める
インテージ
（https://www.intage.co.jp/）
消費者動向を的確に把握することで、販売力のある企画開発を支援する。
（※1）参照元：スマート・アナリティクス公式HP
（https://smart-analytics.jp/service/service_customerdata_analysis/）
（※2）参照元：インテージ公式HP・｢ESOMAR's Global Top-50 Insights Companies 2024」に基づく(グループ連結売上高ベース)
（https://www.intage.co.jp/feature/）2025年6月時点
データ分析代行会社3選を
詳しく紹介
自社に合ったデータ分析代行会社を選ぶために、各社の特徴や事例、費用感を分かりやすくまとめました。
比較・検討の参考にしてください。
したいなら
優良顧客を特定し営業効率を改善
スマート・アナリティクス
画像引用元：スマート・アナリティクス公式HP
（https://smart-analytics.jp/）
スマート・アナリティクスを
おすすめする理由
多角的な手法と知見で
売上につながる顧客層を
再定義
RFM・デシル分析（最終購入日・頻度・金額、売上貢献度）をはじめ、顧客のセグメンテーションや行動パターン分析など、多角的な手法を用いて分析。「狙うべき層」と「切り離す層」を可視化し、重点施策領域を明確化することで、売上効率を高めます。
実際に、優良顧客を明確化したことでキャンペーン反応率を最大30％※向上させたり、アップセル率を1.5倍にした事例もあります。
※参照元：スマート・アナリティクス公式HP
（https://smart-analytics.jp/service/solution/）
専門家と実務家が伴走し、
購買インサイトを解明して
売上効率を高める
データ分析はツールがあっても解釈力がなければ成果につながりません。スマート・アナリティクスは、消費者行動論の第一人者※・清水 聰顧問の知見と、データ活用に精通した代表・畠 慎一郎の実務経験により、データだけでは分からない、購買行動の背後にある心理や意思決定要因を精緻に読解。
既存ペルソナ像の誤差を浮き彫りにして狙うべき顧客層を明確化し、営業・広告効率アップに導きます。
※参照元：TECH PLAY公式HP
（https://techplay.jp/column/449）
スマート・アナリティクスの
課題解決事例
狙うべき顧客を特定し、
コスト30％削減・反応率30％向上
SNSキャンペーンのターゲットが不明確で、自社にデータはあるものの活用できていないという課題に直面していました。そこでRFM・デシル分析により優良顧客を特定し、さらにパターン発見分析や横断的なデータ検証で具体的なペルソナを提示。
その結果、広告コストを30％削減しながらキャンペーン反応率を最大30％向上させる成果に繋がりました。
参照元：スマート・アナリティクス公式HP（https://smart-analytics.jp/service/service_customerdata_analysis/）
優良顧客の行動パターンを
可視化し、クロスセル・アップセル成功率を1.5倍に拡大
既存顧客へのクロスセル・アップセル効率化を目的に、RFM・デシル分析を活用して売上貢献度の高い顧客層を特定。さらに過去の購買行動から「特定商品を購入すると成功率が高まる」パターンを発見し、同様の属性を持つ顧客を予測しました。
その結果、最適化されたキャンペーンリストを作成でき、クロスセル・アップセル成功率を1.5倍に向上しました。
参照元：スマート・アナリティクス公式HP（https://smart-analytics.jp/service/service_customerdata_analysis/）
スマート・アナリティクスの
納品レポート例
（https://smart-analytics.jp/service/service_customerdata_analysis/）
現場の施策に落とし込みやすい
スマート・アナリティクスの納品レポートは、背景・業務内容・購買動機・行動パターンを体系的に整理し、経営層から現場まで共通で理解できるフォーマットでまとめています。
数値表だけでは見えにくい、「なぜ買い続けるのか」「どんな時に離れるのか」といった行動の背景まで把握可能。
売上を支える顧客層や離脱リスクの高い層を具体的に特定できます。
結果として「誰に注力すべきか」「どのリスクを優先的に抑えるべきか」が一致し、優良顧客への注力や解約抑止など一貫した施策を打ち出せます。
スマート・アナリティクスの
データ分析代行の費用
| スポット相談 | 93,500円※（税込） |
|---|---|
| 集計代行サービス | 330,000円※（税込）～ |
| 顧客分析サポートサービス | 1,650,000円※（税込）～ |
※参照元：スマート・アナリティクス公式HP（
https://smart-analytics.jp/service/service_customerdata_analysis/）
スマート・アナリティクスの
基本情報
| 所在地 | 東京都港区南青山3-8-2 サンブリッジ青山3F |
|---|---|
| 電話番号 | 0120-835-761 |
| 公式HP | https://smart-analytics.jp/ |
改善したいなら
商品・広告の改善へと導く
マインドシェア
※画像引用元：マインドシェア公式HP
（https://www.mindshare.co.jp/）
マインドシェアを
おすすめする理由
定性調査で
深層心理を捉え、
商品・サービスの改善へ
導く
得意とする「定性調査」を駆使し、見えにくい顧客の本質を特定。
定量データを分析するだけでなく、顧客の「声」（VOC）の裏に隠れた「なぜそう思ったのか」という行動の背景にある深層心理まで深く掘り下げ、真の課題を明確化します。単なる実態把握に留まらず、分析で得られた知見により顧客満足度や継続率をアップさせます。
具体的なアクションプランへ
落とし込み成果に繋げる
売上低迷や解約を表面的に整理するのではなく、顧客の声や行動データをもとに背後の原因を掘り下げて分析します。
そのうえで、見つかった課題を商品改善や新サービス開発につなげられる具体的なアクションプランへと落とし込みます。
戦略立案から実行まで伴走し、調査結果を提案資料に留めず実際の改善施策へ反映。
顧客インサイトを起点にマーケティング戦略へ翻訳する力を持つため、成果に直結する施策を提示できます。
マインドシェアの
課題解決事例
100名の声を基にパッケージ刷新、手に取られる機会が増加
ロングセラー飲料の商品力が埋もれ、売場で選ばれにくい課題に直面。100名の消費者インタビューを実施し、購買動機に影響するパッケージ要素を顧客の声から特定しました。
その知見を新デザインに反映した結果、店頭で手に取られる機会が増加。ブランドの再活性化と顧客満足度の向上につながりました。
※参照元：マインドシェア公式HP（
https://www.mindshare.co.jp/works/909/）
広告メッセージを改善し、
見込み顧客の反応を引き出す
自社顧客像が曖昧で広告効果が伸び悩む課題に対し、マインドシェアはCS調査と自由回答分析を実施。顧客の声からターゲットに響くメッセージ要素を抽出し、広告クリエイティブや施策に反映しました。
その結果、広告の効果を改善し、見込み顧客の反応を引き出すことで、戦略の精度を高めることに成功しました。
※参照元：マインドシェア公式HP（
https://www.mindshare.co.jp/works/812/）
マインドシェアの
納品レポート例
（https://www.mindshare.co.jp/commerce-marketing/cs-survey-tob/）
次の一手が見える分析レポート
マインドシェアのレポートは、影響度×満足度マトリクスを用いて、改善すべき領域をひと目で把握できる仕様になっています。
総合満足度への影響度が高いにもかかわらず評価が低い項目は「改善優先度が高い領域」として明示されるため、次のアクションを直感的に判断可能です。
さらに、定性調査の結果をあわせて盛り込むことで、単なる数値の羅列に留まらず、「なぜ評価が低いのか」という原因の背景まで理解できるレポートになっています。
これにより、調査に不慣れなスタッフでも具体的な改善策を検討できる、実用性の高いアウトプットを提供しています。
マインドシェアの
データ分析代行の費用
| 調査設計サポートプラン | 330,000円※（税込） |
|---|---|
| 設計・集計サポートプラン | 770,000円※（税込）～ |
| フルサポートプラン | 1,650,000円※（税込）〜 |
マインドシェアの
基本情報
| 所在地 | 東京都港区芝5丁目29番14号 田町日工ビル4F |
|---|---|
| 電話番号 | 03-5232-6877 |
| 公式HP | https://www.mindshare.co.jp/ |
したいなら
新商品開発の成功可能性を高める
インテージ
※画像引用元：インテージ公式HP
（https://www.intage.co.jp/）
インテージを
おすすめする理由
大規模パネル調査の
データを
もとに
市場ニーズを可視化
大規模な国内パネル調査を運営し、購買・意識・行動を網羅した生活者データを蓄積。
さらにメディア接触ログなど多様なデータを組み合わせ、生活者全体の動きを幅広く把握できるデータベースを構築しています。
そこから、市場ニーズを可視化し、ターゲットが求める価値や開発の方向性を明確化することで商品企画の精度を高めます。
発売前にヒット確度を見極め、
マーケットインの商品開発を実現
新商品の需要や市場受容性を事前に予測することで、発売タイミングや販売規模を見極められます。
時系列データ・購買履歴・トレンドデータを掛け合わせた予測モデルを活用し、発売前から市場の反応を把握できるため、顧客起点での商品開発が可能に。
これにより、マーケットインの商品開発を実現し、企画・マーケティング担当者の意思決定を支えます。
インテージの
課題解決事例
顧客理解を深め、
ブランド戦略を次のステージへ
ブランド戦略を見直すため、詳細なマーケティングリサーチを実施。顧客のブランド選好や競合比較を多角的に捉え、国内外の市場を比較することで成長段階や認知度の差を可視化しました。豊富な調査データに基づき独自のポジションを発見し、戦略とコミュニケーションを強化しました。
※参照元：インテージ公式HP（
https://www.intage.co.jp/service/case/5875/）
インテージの
納品レポート例
（https://www.intage.co.jp/service/services/marketing-research/net/lyche-board/）
Webレポート
インテージの納品レポートは、PDFなどの静的な資料ではなく、「Lyche-Board」というWebツールを通じて提供されるダッシュボード型レポートです。
ブラウザ上で集計・加工・ダウンロードができ、1クリックで集計表、最短3クリックでクロス集計も可能。
さらにAIが自動で特徴をコメント化するため、専門部署がなくても結果を理解しやすく、製造・サービス・小売など幅広い業種で現場がすぐに改善アクションへ活かせます。従来の読むだけのレポートではなく、事業成長に直結するアウトプットとして活用できるのが特徴です。
インテージの
データ分析代行の費用
公式HPに記載がありませんでした。
インテージの
基本情報
| 所在地 | 東京都千代田区神田練塀町3番地 インテージ秋葉原ビル |
|---|---|
| 電話番号 | 03-5294-0111 |
| 公式HP | https://www.intage.co.jp/ |
データ分析の外注に関する
基礎知識
データ分析を外注するメリット
専門家による高精度なレポートを短期間で得られる、社内リソースや採用コストの削減が可能になるといったメリットがあります。
一方で、ノウハウが社内に残らない、情報漏えいのリスクがあるといったデメリットもあるため、契約内容や作業範囲、情報共有体制を事前に確認することが重要です。
データ分析を外注する費用相場
料金体系や業務内容、データの状態によってデータ分析の外注費用は異なります。料金体系には大きく分けて2つ。1つ目が基本料金型で、着手時に5,000円〜1万5,000円程度の基本料金が設定されており、データ量に応じた分析費用が加算されるタイプです。
2つ目が時間単価型で、1時間あたり5,000円〜1万円が目安となります。
https://crowdworks.jp/times/know-how/11708/）
企業のデータ活用の課題と
その解決策
BIツールは要らない？
原因と解決策を紹介
BIツールの導入を検討する際、現場から「不要では」という声が挙がるのは、活用イメージが共有されない、手作業で簡単に済むと思われているといった要因があります。
導入効果を最大化するためには、解決すべき課題の明確化と目的に合ったツール選定、教育コストの確保が重要です。
データ分析人材を
育成するには？
課題と解決策
データ分析人材の育成では、目的の共有不足やOJT依存による属人化、学習と実務の乖離が課題となります。解決するためには、業務課題と連動したリスキリングや実務への即時適用が大切。自社内での育成が難しい場合は、外部専門家の活用も有効です。組織全体で学習・実践・共有のサイクルを構築することが鍵となります。
データ分析組織を
立ち上げるポイント
データ分析組織の立ち上げには、目的とKPIの明確化、基盤整備、人材の確保・育成、テスト導入による価値検証が大切です。
よくある失敗は、目的が曖昧なまま人材を増やすことや、部門間で情報共有が進まずサイロ化すること。人材不足には伴走型の外部パートナー活用も有効です。