CRMの施策13選｜フェーズ別の実践例・KPI・成功事例を解説

CRMは、単純な顧客管理の機能にとどまりません。蓄積されたデータを活用することで、マーケティングや営業活動における施策として展開ができます。

本記事では、CRMで実践できる13の施策を、顧客との関係が進む順に整理しました。活用する機能と実践例に加え、導入企業の成功事例と、施策の段階ごとのKPIまで紹介します。

CRM施策とは、CRMに蓄積した顧客データを起点に実行するマーケティング施策・営業施策です。まずは、具体的に実践できる施策の全体像と、混同されやすい「CRM戦略」との違いを簡単に整理します。

CRM施策で実践できること

あらゆる顧客情報を一元管理できるCRMを導入することで、以下のような施策が可能です。

従来の施策とCRM施策の違いは、判断材料となる顧客データの精度にあります。CRMの根幹となる顧客関係管理の機能によって、より詳細な顧客のセグメントが可能になるためです。

顧客を細分化してセグメントできれば、顧客分析の密度が高まり、営業やマーケティング施策の精度や効果を大きく高められます。とくに近年はAI機能を搭載したCRMも普及しており、施策の精度向上や効率化をより高速で進められるようになっています。

なお、これらの機能がすべてのCRMに搭載されているわけではありません。なかには、MAやSFAなどと連携しながら実施する施策もあります。実行したい施策から逆算して必要な機能を洗い出すと、ツール選定の判断基準が明確になります。

「CRM施策」と「CRM戦略」の違い

CRM戦略が「方針」であるのに対し、CRM施策は方針を実行に移す「打ち手」にあたります。

CRM戦略は、顧客との関係をどう築き、どこで成果を出すのかという方向性を定めるものです。一方のCRM施策は、その方向性にもとづいて実際に何を行うかを決めます。

戦略が定まらないまま施策だけを増やすと、成果の判断基準が曖昧になります。反対に、戦略があっても実行できる施策を把握していなければ、計画のまま止まってしまいます。

まずはCRM戦略で方向性を定め、そのうえで自社に合う施策を選びましょう。CRM戦略の考え方や策定手順は、こちらの記事で解説しています。

訪問者の行動を捉え、見込み客へ転換していく段階の施策です。CRMのデータを起点にした5つの見込み客創出（リードジェネレーション）施策を紹介します。なお、この段階の施策はMA（マーケティングオートメーション）機能との連携によって実現する部分も多くあります。

Webサイトの行動追跡と導線改善

CRMのマーケティング支援機能を使うと、顧客の流入経路を可視化し、Webサイトの導線を改善できます。

Web上での行動履歴を分析することで、以下のようなデータを確認できます。

• Webサイトへのアクセス頻度
• Webサイトで閲覧されたページ
• Webサイトにたどり着いたときの検索キーワード
• Webサイト上で頻繁にクリックされたボタンやリンク　など

顧客がどの情報に関心を持って行動しているのかを理解すると、成果につながる導線を設計しやすくなります。反応の薄いページも洗い出せるため、改善の優先順位づけにも役立つでしょう。

流入経路の可視化はWeb解析ツールでも実施できますが、CRM上で分析する利点は、顧客データと結びつけられる点です。どの企業の誰がどのページを閲覧したのかまで把握でき、インサイドセールスの架電リストにそのまま活用できます。

近年は、AIチャットツールで情報を集めたうえで訪問する顧客も増えています。AI経由の訪問を判別できる機能を備えたCRMもあり、検索エンジン経由の流入と切り分けて評価できます。HubSpotも、AIチャットツールからのトラフィックをAIリファーラルとして分類し、分析が可能です。

フォーム・LPによる接点づくり

CRMのなかには、問い合わせフォームやLPを作成できるツールや、外部のフォーム作成ツール・CMS・LP作成ツールなどと連携できる製品もあります。

フォームから送信された情報をCRMに自動登録できれば、問い合わせや資料請求などの情報を一元管理できます。

具体的には、次のような施策が考えられます。

• フォーム送信者の自動登録・既存顧客情報の更新
• CRMに登録された顧客情報・行動履歴の情報に基づくフォームの出し分け
• 回答内容に応じたリード判定・優先順位付け
• 担当者の自動割り当てと即時通知
• 送信内容に応じた自動フォローメールの送信

担当者への通知やタスク作成、営業担当への割り当てまで自動化できる製品では、対応の抜け漏れを防ぎ、迅速なフォローにつなげられるでしょう。

既存顧客に対して、過去に取得した情報の入力を省略し、新たな項目を表示する仕組みは、フォームの入力負担を抑える方法の一つです。接触を重ねるごとに取得項目を増やしていく手法は「プログレッシブプロファイリング」と呼ばれ、1回の入力負担を抑えながら顧客理解を段階的に深められます。

SNS・LINE・広告との連携

外部サービスと連携し、CRMの顧客データをSNSや広告配信にも活用できます。

XやFacebook、Instagram、LINE公式アカウントなどとCRMを連携させることで、以下のような施策を実践できます。

• SNS投稿に対する反応をデータとしてCRMに蓄積する
• SNS上で接点を持った相手を、見込み客としてCRMに追加する
• LINE公式アカウントと連携し、対象を絞った情報を配信する
• CRMのセグメントを広告プラットフォームへ連携し、配信対象を絞り込む
• すでに商談中の企業や既存顧客を、広告の配信対象から除外する

CRMに蓄積された情報をSNSでの発信に活かし、SNSで集めた情報をCRMに蓄積していくという循環ができれば、顧客の解像度が高まり、より精度の高いコミュニケーションが可能になります。とくに近年では、多くの企業がマーケティングとしてSNSを活用しているため、CRMをSNS運用に活かす取り組みが欠かせません。

参考：【調査データ】2026年の主要マーケティングチャネル：マーケター調査

AI検索での見つかりやすさの改善（AEO）

AEOの機能を備えたCRMを活用すれば、AIの回答に自社が登場するかを確認し、改善していく施策にも取り組めます。

AEO（回答エンジン最適化）とは、AIの回答内で自社が引用・推奨されるための取り組みのことです。近年は、見込み客がWebサイトを訪れる前にAIへ相談して候補を絞り込むケースも増えているため、このAEOを実施する企業も増えています。

例えば、以下のような進め方が考えられます。

• 見込み客がAIに尋ねそうな質問（プロンプト）を分析する
• AI検索で自社が紹介されるテーマを特定する
• AIに引用されやすい課題解決コンテンツを作成する
• AI検索から流入した訪問者向けのLP・フォームを整備する
• AI経由で訪問した見込み客の行動をCRMに蓄積し、次の施策につなげる

AI検索は検索エンジンやFAQを置き換えるものではありません。見込み客との接点がひとつ増えたものと捉えると、既存の施策と並べて設計しやすくなるでしょう。

新しい接点を最適化し、効果的に運用するには客観的なデータの分析が欠かせません。HubSpotのAEOツールでは、ChatGPT・Gemini・Claudeといった主要なAIチャットツールでのブランド表示状況を数値で把握できます。

AIエージェントによる案件創出

近年のAI技術の発達により、案件創出の初動をAIエージェントに任せる施策も実践できるようになってきました。AIエージェントとは、指示を待つのではなく、決められた役割の範囲で自律的に判断し処理まで進めるAIのことです。

案件創出の領域では、例えば以下のような使い方が挙げられます。

• 資金調達や組織変更、サイト訪問といった購買検討のシグナルを継続的に監視する
• 反応のあった企業のなかから、意思決定に関わる複数の担当者を特定する
• 企業ごとの状況に合わせて、アプローチメールの下書きを作成する
• 担当者が内容を確認・修正したうえで送信し、その後のフォローを自動化する

従来、これらの調査は担当者が手作業で行ってきました。時間のかかる下調べをAIエージェントが引き受けることで、担当者は顧客との対話そのものに時間を使えます。

参照先になるのはCRMに蓄積された商談履歴や行動データです。そのため、データの整備状況がそのまま精度に反映されます。

HubSpotの案件創出エージェントは、購買検討シグナルの監視から、意思決定に関わるコンタクトの特定、営業担当者の文体に合わせたアプローチ案の作成までを担います。

接点を持った見込み客が、すぐに検討段階へ進むとは限りません。次に、関心度に応じて情報を届け、商談へつなげるための4つの施策を紹介します。

パーソナライズされたメール配信

CRMに登録された顧客情報をもとに、一人ひとりに合わせたメールを配信できます。セグメントに応じて、届ける内容とタイミングを変えられる施策です。

具体的には、以下のような個別メールを配信できます。

• 顧客の購買履歴や取引履歴に基づいた、個別の営業メールやフォローメール
• 見込み客に対する、イベントやセミナー開催告知メール
• 既存顧客に対する、優待価格や特典などを含んだお知らせメール
• 問い合わせや不具合などに対するフォローアップメール
• 休眠顧客に対するフォローメール

「誰に」「どのような内容を」「どのタイミングでメールを送るのか」を、CRMのデータから判断できます。例えば、資料をダウンロードした見込み客に対し、閲覧したページに応じて次の案内を出し分けるといった運用も可能です。

さらに、AI機能を備えたCRMであれば、顧客データをもとに文面の下書きを作成させたり、反応が見込めるセグメントの提案を受けたりすることもできます。

ステップメールとメルマガの配信

ステップメールは、あらかじめ設定した条件やスケジュールにあわせて、段階的にメールを自動送信する施策です。1通ですべてを伝えるのではなく、複数に分けて理解を深めてもらえます。

• 資料ダウンロード後に、関連する事例や活用方法を順に届ける
• セミナー参加後に、フォローアップと個別相談の案内を送る
• サービス利用開始後に、設定方法や活用のポイントを段階的に伝える
• 一定期間反応がない場合に、別の切り口の情報を届ける

なお、メルマガは、最新情報やコラム、セミナー案内などを定期的に届ける施策です。CRMの顧客情報を使えば、一斉配信でありながら対象に応じて内容を出し分けられます。配信後は開封率やクリック率を集計し、次回の内容改善につなげられます。AI機能を使って件名や本文の案を複数作成し、反応を比べながら精度を上げる運用も可能です。

スコアリングによる優先度の設計

マーケティング機能により、スコアリングで優先度設計をすることも可能です。スコアリングは、見込み客の確度を数値化する手法です。

• 役職や企業規模など、ターゲットとの近さを属性スコアとして加点する
• 料金ページの閲覧やメール開封など、関心を示す行動を加点する
• 一定期間接触がない場合は減点し、実態との乖離を防ぐ
• 基準点を超えた見込み客を、インサイドセールスへ自動で引き渡す

CRMの顧客属性や行動履歴を点数化することで、確度の高い見込み客を効率的に抽出できます。対応優先度をデータに基づいて判断でき、営業とマーケティングの連携やフォロー漏れの防止にもつながります。

日程調整の自動化

業務ワークフローの機能を使うと、見込み客や社内メンバーとの日程調整を自動化できます。

複数人で予定を合わせる場合、候補日のやり取りに時間がかかりがちです。日程調整の機能を使うことで、顧客が直接「予約可能な時間帯・日時」などを確認したうえでカレンダー上で予約ができます。

架電から商談設定までのリードタイム短縮につながるのはもちろん、見込み客の関心が高まったタイミングで、すぐに商談を設定できる点が大きなメリットです。

受注は関係の終わりではなく、始まりでもあります。ここでは、既存顧客の満足度を高め、継続的な取引につなげる4つの施策を紹介します。

問い合わせ管理とチャットボットによるサポート

チャットボット機能があるCRMであれば、Webサイトへの設置により問い合わせ対応の自動化が可能です。さらに、AI機能を備えた製品であれば、CRM上のナレッジを学習させて回答精度を高められます。

• Webサイトやアプリにチャットボットを設置し、顧客の問い合わせを自動化する
• ナレッジベースやFAQをAIに学習させ、顧客の質問に回答できる仕組みを作る
• AIで解決できない質問を、あらかじめ設定したルールに基づいて有人担当者へ引き継ぐ
• 問い合わせ内容を分析し、FAQの拡充や製品改善に反映する

AIを活用したチャットボットは、質問の意図を踏まえた回答を返せるため、求めている答えと違うといったすれ違いも起こりにくくなります。CRM内の顧客情報とも連携できるため、契約内容や過去のやり取りも汲んだ回答ができるのも特徴です。

HubSpotでも、CRMを基盤とした無料で使えるチャットボットと、ナレッジベースや過去の対応履歴をもとに自動応答する顧客対応エージェントを提供しています。

アップセル・クロスセルの提案

契約内容と利用状況をCRMで把握すると、次に提案すべき内容を判断できます。新規の接点をつくる施策と比べ、既存顧客への提案は関係性がすでにある状態から始まるため、マーケティングコストを抑えつつ、顧客のニーズや利用状況に合わせた最適な提案ができるのが利点です。

• 契約プランや購入履歴から、追加提案の余地がある顧客を抽出する
• 利用が活発な顧客に、上位プランや追加機能を案内する
• 関連製品を導入していない顧客に、組み合わせの活用例を届ける
• 契約更新の時期が近い顧客をリスト化し、事前に接触する

顧客の状況を理解せずに行う提案は、関係を損なう要因になりえます。CRMを活用して利用実績にもとづいたアップセル・クロスセル提案ができれば、顧客にとっても検討材料として受け取りやすくなります。

解約・離反の予兆検知

解約の意思は、ある日突然生まれるものではありません。多くの場合、その前段階に利用状況の変化が現れます。CRMは、こうした解約・離反の予兆の検知にも役立てられます。

• ログイン頻度や利用機能数の低下を検知する
• 問い合わせ内容から、不満の兆候を拾い上げる
• 一定期間接触がない顧客をリスト化する
• 検知した顧客に、担当者からのフォローや活用支援を実施する

どの変化を予兆とみなすかは、過去に解約へ至った顧客のデータから基準を決めておくと、担当者の感覚に頼らず抽出できます。あわせて、誰がいつ接触するのかまで設計しておくことが大切です。早い段階で兆候をつかめれば、単純な引き止めではなく、活用支援や次の提案という形で顧客と関わることもできるでしょう。

顧客満足度調査とフィードバックの活用

アンケートの結果を顧客データと紐づけると、改善の優先順位が見えてきます。満足度の数値だけを集めても、次の行動にはつながりません。誰がどう感じたのかがCRM上でわかる状態にすることが重要です。

• NPSやCSATのアンケートを、購入後や問い合わせ対応後に自動配信する
• 回答をCRM上の顧客情報に紐づけて記録する
• 評価の低い回答者に、担当者から個別にフォローする
• 寄せられた声を分類し、製品やサポートの改善につなげる

顧客から得た声は、マーケティングや製品開発にとっても手がかりになります。部門をまたいで共有できる状態にしておくと、社内の改善サイクルが回りやすくなります。

CRM施策の効果は、実際に取り組んだ企業の変化から具体的に見えてきます。ここでは、データ整備・商談化・既存顧客対応という異なる段階で成果につなげた3社の事例を紹介します。

【事例1】読売新聞グループ｜部門横断のデータ活用基盤を構築し、会員ID登録が前年比2倍以上に

読売新聞グループでは、各部署が個別に顧客データを収集しており、部署を越えて共有されない状態が続いていました。イベント終了後は、集めた顧客データを期限を決めて破棄するのが基本だったといいます。

そこで同社は、顧客データの活用基盤「yomiuri ONE」を立ち上げ、HubSpotを軸としたデータ活用に取り組みました。

• 個人情報保護方針を整理し、各部署が安心してデータを預けられるルールを整備
• BigQueryやBIツールとHubSpotを連携させ、抽出・可視化・施策実行をつなぐ
• チラシで告知していたイベント案内をメール配信へ置き換え
• 各部署の実務担当者を巻き込み、社内へ利用を広げる

運用開始後は、グループ共通の会員ID「読売ID」が前年比2倍以上のペースで増加。取材時点で51部署600名超がさまざまな施策に活用しています。

同社は「顧客のデータを集め、理解し、価値を届ける」という3つがつながって初めてデータビジネスが成立すると考えています。この考え方にもとづくCRM活用が、成果につながりました。

参考：HubSpot導入事例「部門横断で『読売』ブランドの価値提供を最適化する。デジタルへの挑戦が生み出した顧客接点の最前線 ～読売新聞グループ～」

【事例2】ピー・シー・エー株式会社｜マーケティングと営業の連携により、MRRが5倍以上に成長

ピー・シー・エー株式会社は、企業の経理業務に関わる基幹業務系パッケージソフトウェアを開発・販売・サポートする企業です。デジタルマーケティングの実践に注力し、Marketing HubとSales Hubを導入しました。

同社の特徴は、マーケティングとインサイドセールスの両組織が連携して顧客接点に向き合った点にあります。

• 施策の成果をダッシュボードで可視化し、部門をまたいで同じ数値を確認する
• コンバージョンポイントごとに受注率の違いを分析し、施策の優先順位づけに活用
• インサイドセールスが蓄積したデータをもとに、営業がフォローアップを実施

その結果、クラウドモデルのMRR（月次経常収益）は導入以前と比較して5倍以上に成長しました。従来からの販売パートナーとの協業体制にも貢献しているといいます。

参考：HubSpot導入事例「営業とマーケティングをつなぎ、MRRで5倍の成長を達成。部門横断でお客様に向き合う体制をいかに実現したのか ～ピー・シー・エー株式会社～」

【事例3】株式会社SocialDog｜AIと人の連携で、問い合わせの自己解決率が90％超に

株式会社SocialDogは、SNS運用を効率化するマーケティングツールを提供するSaaS企業です。サポートの専門組織を持たないなかで対応品質を保つため、2025年2月にAIの顧客対応エージェントを導入しました。

導入から数週間の時点では、正解率57％・誤回答率7％という状態でした。そこから、以下の改善を週次で積み重ねています。

• ナレッジギャップのレポートを確認し、顧客がつまずいている箇所を特定する
• 影響度と頻度をもとに、改善の優先順位を決める
• データにもとづき、ヘルプ記事を月3〜4件のペースで修正する
• 自己解決率の変化で効果を測定する

その結果、2025年通年の自己解決率は累計90％超に到達しました。月間1〜3万円の運用コストで、24時間の対応体制を実現しています。

さらに、ヘルプ記事の構造を見直したことが、AIチャットツールから参照される際の精度にも良い影響を与えたといいます。

参考：HubSpot導入事例「AIと人の連携で自己解決率90%超へ。少人数チームが実現したサポートと顧客接点の進化 ～株式会社SocialDog～」

CRM導入は、社内で行っているマーケティング施策や営業施策などを見直す良いタイミングです。CRMの基本機能・特化機能を最大限に活用するために、押さえておきたいポイントを3つご紹介します。

事前にしっかりとCRMを設計する

CRMを活用してできる施策の全体像が理解できると、どの施策も有効に感じて、すべてに取り組もうと考えてしまうかもしれません。しかし、まずは事前にCRMの設計を固め、自社にとって最適なCRM施策から優先度を付けて進めることが大事です。

CRMをしっかり設計することで、以下の要素が明確になってきます。

• 自社が抱える課題や目標
• ターゲットとすべき顧客層
• ターゲットに対してアプローチしやすい施策　など

より明確な要素を洗い出しておけば、自ずと自社に最適なCRM施策が導き出せます。ここで整理した内容は、そのままツール選定の判断基準にもなります。

CRM設計について、より具体的に理解して実行に移したい方は、以下の記事を参考にしてみてください。

必ずKPIを設定して達成基準が明確になるようにする

CRM施策に限らず、どの施策を打つ場合でも重要なのが、KPI（重要業績評価指標）です。

「CRM施策を立てたけれど、成果が出ているかわからない」という状態を避けるために、目標達成値や基準となる数値を明確にしておきましょう。KPIに設定する数値は施策によって異なるため、以下を目安に設計してみてください。

上記を参考に、自社で定めたCRM施策にとって最適なKPIを定めていきましょう。

CRM導入初期段階はスモールスタートできる施策にする

CRM導入初期は、大きすぎる施策を打つのではなく、まずはスモールスタートしていけるCRM施策に集中すると、運用が定着しやすくなります。

CRMシステム内に蓄積されている顧客情報が少ない段階では、参考となるデータが不足し、何が最適なCRM施策なのかの判断も難しくなります。そのため、まずは判断材料を蓄積しながら、検証できる規模の施策から始めるのが確実です。また、規模が大きいほど関わる部署や成果物が増え、途中で方向性を変えるための調整コストが大きくなるのも理由の一つです。

例えば、まずは「購入履歴に基づいたパーソナライズメールなど、小規模で検証しやすい施策から始めると、運用を定着させやすくなります。効果を測定しながら、対象や施策の範囲を広げましょう。日々、CRMに顧客情報を入力・蓄積して基盤を固めながら、実践できる施策の幅を段階的に広げていきましょう。

顧客管理が主な使い道だと思われがちなCRMですが、他の機能と組み合わせることで、豊富な施策を打てるようになります。見込み客創出から顧客との関係構築まで、全フェーズにおける施策で活用できるのがCRMの魅力です。

CRM施策の成果を左右するのは、施策の数ではありません。顧客をどれだけ具体的に理解できているか、という解像度です。CRMを活用したパーソナライズ施策は、多数の顧客に一斉アプローチをする施策と比べ、顧客が求める情報に届くまでの距離が短くなります。施策によって集めたデータがCRMに蓄積され、次の施策の精度をさらに高めていく循環も生まれます。

この考え方は、AIの活用が広がるこれからも変わりません。むしろ重要性は増していきます。顧客が情報を集める手段が多様化し、その過程が自動化されるほど、自社に蓄積された正確な顧客データ（一次情報）の価値が高まるためです。

HubSpotのCRMは、マーケティング・営業・カスタマーサービスの情報を同じ基盤上で扱える設計になっており、各部門が同じ顧客データを参照できる環境を整えられます。無料プランから始められ、実行する施策の範囲に合わせて機能を段階的に広げられます。

CRMを選ぶとき、施策の観点ではどこを見れば良いですか？

現状の課題から実行したい施策を逆算し、必要な機能が搭載されているかを確認しましょう。メール配信やワークフロー自動化、コンテンツ制作、AI機能は、搭載の有無がCRMによって分かれる領域です。あわせて、既存ツールとの連携性と、データを部門横断で参照できるかも判断材料になります。

CRMを導入した直後から施策を始められますか？

小さく始める形であれば、導入直後から取り組めます。ただし、蓄積データが少ない段階では分析にもとづく判断が難しくなります。まずは顧客情報の登録と、パーソナライズしたメール配信のような基本的な施策から着手し、データが増えるにつれて範囲を広げる進め方がおすすめです。

AIの普及によって、CRM施策の考え方は変わりますか？

基本の考え方は変わらないものの、顧客データの重要性はさらに高まります。AIが顧客ごとに異なる回答や提案を返すには、契約状況や問い合わせ履歴といった文脈の参照が必要になるためです。加えて、AIチャットツールで情報を集めてから接触する見込み客も増えています。自社の情報が正確に参照される状態を整えることも、これからの施策のひとつになります。