発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
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小売業の変革を通販で実現する、
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「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From:通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
データ件数が増えるほど、分析の手間が増える。
でも本当の課題は、“多すぎること”そのものではなく、“扱い方”にあります。
ここでは、SalesforceなどのCRMツールでデータ件数が上限を超える場合の、
実務的で再現性の高い集計方法をお伝えします。
なぜ、件数が多いと分析が止まるのか?
多くの企業で共通して起きているのが、件数制限問題です。
たとえばSalesforceでは、
サマリーレポートは最大2,000件まで
CSVエクスポートは最大10万件まで
という上限があり、データ量が増えるほど分析対象が分断されてしまいます。
その結果、
「全部出せないから分析が進まない」
「一部だけ出しても全体傾向が見えない」
という中途半端な状態に陥ってしまうのです。
もし、分けて集める発想に変えたら?
ここで大切なのは、すべてを一度に出そうとしないことです。
上限を恐れるよりも、戦略的に分けて出すほうが、結果的に正確で速いのです。
たとえば請求年月・顧客IDごとのデータであれば、
1ヶ月ごと、あるいは四半期ごとに分割してエクスポートしてみる。
それらをExcelやGoogleスプレッドシートに取り込み、
ピボットテーブルで自動統合・集計します。
この“分割→統合”の考え方を取り入れるだけで、
制限を実質的に回避しつつ、正確なRFMU分析
Recency, Frequency, Monetary, User在籍期間が可能になります。
データが多いときの3ステップ整理法
Step1:絞り込みで分割する
まずはSalesforceで「期間」「会員属性」「商品カテゴリ」などを軸に、
データを10万件以内の単位で分割抽出します。
これにより、抽出上限を超える心配がなくなります。
Step2:Excel・スプレッドで自動統合する
抽出したCSVを複数枚まとめ、ピボットテーブルで
「顧客ID × 請求月 × 金額」を自動集計します。
たとえば以下のような関数で統合可能です。
=SUMIFS(Raw!C:C, Raw!A:A, 顧客ID, Raw!B:B, “>=2024/12/1”, Raw!B:B, “<=2025/11/30”)
この一式をRFMU分析フォーマットに当てはめると、
期間別の顧客行動が可視化され、スコアリングも容易になります。
Step3:BIツールで再利用する
次の段階では、Google Looker StudioやPower BIに接続し、
API経由で自動更新できるようにします。
これにより、毎月のエクスポート作業を自動化でき、
ダッシュボードでLTVがリアルタイムに見える状態を実現します。
集計は全部出すより定義して出す時代へ
件数が多いということは、それだけ顧客接点が増え、
事業が成長している証拠でもあります。
だからこそ、闇雲に全データを出すよりも、
「分析に必要な定義」を決めて出すことが重要です。
何を分析したいのか(売上・LTV・リピート率など)
どの期間を対象とするのか
どの粒度で見るのか(会員単位・商品単位など)
この3点を事前に決めておけば、
データ量が多くても迷わず“必要な部分”だけを抽出し、
スピーディに意思決定につなげることができます。
データを味方にするための姿勢
件数が多い=困難ではありません。
分けて集めるという視点を持てば、
制限はむしろ、データ構造を見直すチャンスになります。
Salesforceでも、BIでも、スプレッドでも構いません。
重要なのは、「データの粒度」と「分析の目的」をそろえること。
これさえできれば、どんなデータ量でも成果につながります。
行動のきっかけ
まずは自社のデータ件数と抽出上限を確認してみましょう。
そして、「分割→統合→自動化」のステップを今日からひとつずつ始めてみてください。
“データに振り回される分析”から、データで導く意思決定へ──
その転換点は、あなたの手の中にあります。
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