顧客データ分析で見える「満足度」と「離脱」の法則

Afya Management and Innovation
2025年12月10日
読了時間: 4分

― 顧客を深く理解することが、選ばれ続ける医療機関をつくる ―

医療機関の経営改善において、「顧客を知る」ことは最も基本でありながら、最も難しいテーマでもあります。第2回では、顧客データをどのように整理し、どんな経営判断につなげるべきかを、実例を交えながら解説します。

顧客データを整理するだけで “見えなかった構造” が姿を現す

医療機関には、日々の診療や健診業務を通して膨大な顧客データが蓄積されています。しかし、多くは活用されずに残っています。

まずは、以下の「基本データ」を整理することで、利用者の傾向が明瞭になります。

１．顧客を理解するための基本データ

① 住所（商圏分析）

利用者の 80％が施設から何km圏内に住んでいるか
どの地域が“強い”のか、“弱い”のか

商圏が明確になることで、

広告配信エリア・企業健診アプローチ・アクセス改善策 などの判断に確かさが生まれます。

② 人口形態（年齢・性別など）

利用者の属性データを整理すると、自院がどの層に強く支持されているかが分かります。

40〜55歳男性 → 生活習慣病リスク意識が高い層
30〜40代女性 → 美容・予防医療への関心が高い層

つまり、

“誰に支持されているか”＝“自院の価値が届けられている層”

を把握できます。

③ 利用されているサービス（強み）

どのコース・どのオプションがよく利用されているかは、

自院の強みそのもの を示します。

特定コースが高稼働
特定オプションと組み合わせ利用が多い
ある時間帯に人気が集中

こうした特徴は、価値創出の源泉を示す重要な情報です。

④ 利用されていないサービス（弱み）

未利用サービスこそ、改善のヒントが眠っています。

認知不足？　必要性の説明が不十分？
他院の方が魅力的？
価格・説明が適切でない？

弱みを知ることは、改善の第一歩です。

２．基本データを「時系列」で追うことで、変化の兆しが読める

顧客データの価値が最大化されるのは、“変化を見るとき” です。

① 利用は増えているか？減っているか？

プレミアムコースの利用は増加傾向
あるオプションは減少
土日利用が急増している

これは、市場（ニーズ）の変化のサインです。

② サービスごとのトレンドの違い

総数の変化が小さくても、内訳は大きく変化していることがあります。

低価格コースが減り、中価格帯が増加
ある年代層だけが伸びている
女性利用の増加が顕著

サービス構成を最適化する根拠となります。

③ 居住地別の変化（競合の影響）

住所データを時系列で追うと、競合の動きが読み取れます。

A地区からの利用が大幅減 → 競合クリニックの台頭か
B地区からの利用が急増 → 他院のサービス縮小か

データは、競合地図を描くヒントになります。

データから得られるものは、「現状把握」だけではない

ここまでの分析によって、

“今、何が起きているのか”と“これから何が起こるのか”

のヒントが得られます。

しかし、データの価値はそれだけではありません。

３．収益性向上や戦略立案にも直結する“実践的データ活用”

① 収益性の高いサービスの利用率を高める施策を設計できる

向かいたい方向性（例：高収益メニュー強化）が明確な場合、

顧客データは非常に有効です。

例えば：

利用者の属性を分析 → どの層が高収益コースに移行しやすいか
過去の行動データ → どのオプションが“入口”になりやすいか
時間帯別の傾向 → どの枠で誘導しやすいか

顧客理解が深まるほど、

「どう誘導すべきか」 の精度が上がります。

② 市場ニーズに応じた“新たな収益性の高いサービス”も作れる

データ分析によって、利用者の課題や希望が見えてきます。

例：

30代女性が増えている → 女性特化型コース
心疾患リスクの高い層が多い → 循環器フォーカスドック
企業健診のニーズが増加 → 法人プランの新設

つまり、

利用者の特性に合わせた「新サービス」創出も可能 になります。

③ 顧客特性に合わせて“刺さる広告・営業”が分かる

顧客の特徴が分かれば、

「何を伝えると響くのか」

を科学的に考えることができます。

40代男性 → 疲労・生活習慣病リスクを重視した訴求
30代女性 → 自己管理・ウェルビーイング訴求
企業 → 従業員の健康投資のROI訴求

広告コピーも、営業トークも、“当て勘”ではなく

データに基づいて最適化できる時代になっています。

おわりに

顧客データの分析は、医療機関の“現状を理解するため”だけのものではありません。

これから進むべき方向性を示し、収益性向上の戦略をつくる土台でもあります。

次回は、この顧客理解をさらに発展させ、

「収益性マップ」（Profitability Map）を用いたメニュー最適化 をテーマに解説します。