顧客セグメンテーションでは、オンラインとオフラインのソースから取得したデータを使用して、デモグラフィック情報や行動指標などの特定の特性にもとづいて、顧客をグループ化します。
この記事では、顧客セグメンテーションの概要、重要性、活用方法を解説します。
- 顧客セグメンテーションとは?
- 顧客セグメンテーションが重要な理由
- 顧客セグメンテーションと市場セグメンテーションの違い
- 適切な顧客をターゲティングする方法
- 顧客セグメンテーションの種類
- 顧客セグメンテーションの課題
- 顧客セグメンテーションの実践例
- 過度なセグメンテーションに伴うリスク
- 顧客セグメンテーションの今後の展望
- 顧客セグメンテーションの導入方法
顧客セグメンテーションとは?
顧客セグメンテーションとは、共通の特性(購入行動、デモグラフィック情報、心理的特性など)にもとづいて、顧客層を小さなグループまたはセグメントに分割するプロセスです。これにより、企業は画一的なメッセージングに頼るのではなく、各セグメントの独自のニーズや好みに合わせたマーケティングキャンペーンや戦略を策定できます。
より広範な市場特性に焦点を当てる市場セグメンテーションとは異なり、顧客セグメンテーションは、企業の既存顧客に焦点を当てます。そのため、顧客セグメンテーションは、パーソナライゼーションを改善し、顧客体験を強化するための重要なツールとなります。
セグメンテーションデータを使用して詳細な購入者のペルソナを構築することで、企業は顧客の動機をより深く理解し、問題点に対処して、共感を呼ぶメッセージを届けることができます。これはロイヤルティを育み、顧客維持率の向上につながります。
顧客セグメンテーションの利点
パーソナライズされた体験に対する需要の高まりに伴い、顧客セグメンテーションはこれまで以上に重要になっています。
- パーソナライゼーションの目的は、新規顧客を惹き付けるだけではありません。顧客への配慮を示し、顧客の好みに合ったコンテンツ、商品レコメンデーション、体験を提供することで、顧客との良好な関係を維持するのにも役立ちます。
- 効果的なセグメンテーションはエンゲージメントを促進し、顧客ライフサイクルを伸ばすことで、永続的なロイヤルティを生み出します。
アドビの調査レポート『Adobe Trust Report 2022』では、こうした変化が浮き彫りになっています。顧客の58%が、企業がパーソナライゼーションを提供できない場合、製品やサービスの購入をやめると回答しています。顧客の期待に応えるために、顧客体験をパーソナライズすることの重要性が強調されています。
顧客セグメンテーションと市場セグメンテーションの違い
どちらの戦略も、共通の特性にもとづいてグループを分割しますが、焦点と範囲が異なります。
- 顧客セグメンテーション:既存顧客に焦点を当てます。自社とのインタラクションを調査し、顧客の好みに合わせて体験をパーソナライズします。
- 市場セグメンテーション:より幅広いオーディエンスに焦点を当てます。潜在的な機会を特定し、売上増加を促進します。
パーソナライゼーションがビジネスの成功を推進する時代において、顧客セグメンテーションは今日の企業にとって最重要課題となっています。
適切な顧客をターゲティングする方法
顧客を効果的にターゲティングするための第一歩は、正確なデータを収集して、データ管理プラットフォーム(DMP)や顧客関係管理(CRM)システムなどの適切なツールを活用することです。
適切な顧客をターゲティングする手順:
- データの収集:訪問(エンゲージメント指標)と訪問者(デモグラフィック情報やライフスタイル)の両方に関するデータを収集します。
- セグメンテーションの目標策定:ターゲティングする顧客の属性または行動を定義します。
- 分析評価:分析ツールを使用してパフォーマンスを追跡し、適切なオーディエンスにリーチしていることを確認します。
実践例:
ある企業は、自社サイトへの月次訪問者数が日次訪問者数よりも少ないことに気が付きました。そこで、デモグラフィック情報と行動データを分析することで、パーソナライズされたプロモーションを設計してより頻繁な購入を促し、このセグメント内でのエンゲージメントを向上させました。
顧客セグメンテーションの種類
顧客セグメンテーションは、主に3つの種類に分類でき、それぞれが独自のインサイトを提供します。
- デモグラフィックセグメンテーション:ある保険会社は、顧客を年齢層にもとづいて分類し、ターゲットを絞ったポリシーを作成しています。例えば、若年層の社会人には健康保険の割引オファー、高齢者には退職プランをそれぞれ提供しています。
- サイコグラフィックセグメンテーション:ある高級車ブランドは、プレミアム機能や限定モデルを強調することで、特別感や社会的ステータスを重視する顧客をターゲティングしています。
- 行動セグメンテーション:あるeコマースストアは、カートを頻繁に放棄する顧客をセグメント化し、購入を促すためにパーソナライズされた割引オファーを送信しています。
顧客セグメンテーションの課題
顧客セグメンテーションは様々なメリットをもたらしますが、いくつかの課題もあります。
- データの制限:多くの企業では、ファーストパーティデータを十分に確保できていなかったり、古い情報に依存していたりするため、正確なセグメンテーションが困難になっています。例えば、18~24歳の独身ユーザーをターゲティングするセグメントは、オーディエンスが年齢を重ねて新しいデモグラフィックグループに移行すると、ターゲティングの対象外となる可能性があります。
- リソースの制約:多くの企業では、セグメンテーション戦略を十分に活用するために必要なツールや、データアナリストなどの熟練した人材が不足しています。
- インサイトにもとづいて行動できない:セグメンテーションデータが利用可能であっても、企業がそれを効果的に適用できず、潜在的な機会を活かしきれない場合があります。
これらの課題を克服する方法:
- 顧客セグメントを定期的に更新する
- 施策につながるインサイトを提供する分析ツールに投資する
- セグメンテーションを効果的に使用するために、十分なリソースや専門知識を確保する
例えば、ある衣料品小売企業は「都市部に住む若年層の社会人」をターゲットにしていますが、古いデモグラフィック情報に依存しています。時間の経過とともに、このセグメントは既婚者や中堅社会人の混合へと変化します。そのため、的外れなキャンペーンが行われるようになり、共感を得ることができなくなります。購入行動やライフスタイルの変化にもとづいてセグメンテーションを更新することで、企業は戦略を洗練させ、関連性やキャンペーンのROIを高めることができます。
顧客セグメンテーションの実践例
顧客セグメンテーションは、マーケティング戦略を改善し、運用効率を高めるための強力なツールです。
次に、例を示します。
- ターゲットを絞ったプロモーション:デバイスの使用状況や購入履歴にもとづいて顧客にリーチします。例えば、ある美容ブランドは、季節の変わり目にスキンケア製品を購入するユーザーのセグメントを特定します。冬の到来に伴い、保湿クリームや美容液を対象としたプロモーションを実施することで、同社はシーズン製品の売上を伸ばし、このセグメントとのつながりを強化しています。
- 顧客離れの低減:離脱リスクのある顧客を特定し、リエンゲージメント戦略を実行します。例えば、あるサブスクリプションボックス企業は、一部のユーザーが数か月分のサブスクリプションをスキップしていることに気が付きました。こうしたユーザーをターゲットとした「キャンセルではなく一時停止」オプションを提供し、さらにロイヤルティ割引を提供することで、同社は解約率を低減し、リテンションを向上させています。
- 製品の改善:特定のセグメントからのフィードバックを使用して、製品やサービスを改良します。
セグメント化された戦略は、顧客体験をパーソナライズすることでロイヤルティを高め、競争優位性を確保するのに役立ちます。
過度なセグメンテーションに伴うリスク
セグメントが狭すぎるとリーチが制限され、機会を逃す可能性があります。
主な考慮事項は、次のとおりです。
- 効果が低下したり、拡張できなくなったりするほど小さいセグメントを作成しないようにしましょう。
- キャンペーンの効果が持続するように、セグメントの深さやサイズのバランスをとりましょう。
顧客セグメンテーションの今後の展望
AIとマシンラーニングの進化により、顧客セグメンテーションに革命が起きています。これらのテクノロジーにより、企業は次のことが可能になります。
- より深いインサイトを提供する「スマート」セグメントの検出を自動化
- 各セグメントとエンゲージするために、施策につながるレコメンデーションを取得
- プライバシーコンプライアンスを維持しながら、セグメンテーション戦略を実装
こうしたテクノロジーの発展により、セグメンテーションは進化を続け、より的確かつ効果的な方法で、パーソナライズされた顧客体験を提供できるようになるでしょう。
例:
ある小売企業は、AIを活用したツールを使用して、セールスイベントにおけるリアルタイムのショッピング行動にもとづいて顧客をグループ化するなど、動的なセグメントを作成しています。これにより、パーソナライズされたレコメンデーションをすばやく更新できるため、Black Fridayなどの短期キャンペーン中のコンバージョン率を高めることができます。
顧客セグメンテーションの導入方法
まず、購入履歴、アンケート、分析ツールを通じて、顧客インタラクションに関するデータを収集します。セグメンテーションの目標を策定し、収集したデータを活用して顧客体験をパーソナライズするために、有意義なセグメントを作成します。
Adobe Targetは、AIを活用したテスト、パーソナライゼーション、自動化を提供し、顧客のニーズを理解して大規模な顧客体験を実現する、パーソナライゼーションソリューションです。
Adobe Targetの詳細については、動画をご覧ください。