顧客セグメンテーションの基本と実践方法

「顧客セグメンテーション」、この言葉をご存知でしょうか。

これはお客様のデータを効果的に活用するための一つの手法です。特に、顧客データやCRMデータを元に、メールマガジンやLINEなどのコミュニケーションツールでどのようにアプローチするかを考える際に大変役立ちます。難しそうな言葉ですが、基本を押さえれば誰でも使いこなせます。この記事では、そんな「顧客セグメンテーション」の基本を説明していきます。お客様との関係を深めるための新たな道具を手に入れましょう。

顧客セグメンテーションとは

顧客データを用いて、特定の共通点や特徴を持つグループに分けるプロセスのことを言います。

それぞれの顧客セグメントに対して、効果的なマーケティング戦略や顧客サービスの提供を行うことを目的とすることが多いです。

同じ商品を訴求する場合、10代と60代では興味を持つポイントや接触するメディアが異なることが想像されます。効果的な施策を行う際にセグメンテーションは非常に重要なプロセスとなります。

顧客セグメンテーションを行うメリット

顧客セグメンテーションを行うことによって、下記のようなメリットが考えれます。

・顧客の理解、顧客の行動や価値観の多様化に対応
・効果的なマーケティングの実施
・競争優位性の確保
・顧客体験の向上→満足度とエンゲージメントの向上

主な分類例

顧客セグメンテーションには、さまざまなタイプがあります。代表的なものを以下にいくつかの例を挙げます。

1.人口統計セグメンテーション:
　顧客の年齢、性別、収入、家族構成、学歴などの属性データに基づいてセグメントを作成します。

2.地理的セグメンテーション:
　顧客の居住時など（国、州、市、郵便番号など）に基づいてセグメントを作成します。

3.行動的セグメンテーション:
　顧客の購買履歴、製品使用状況、ブランドの関与度などの行動データに基づいてセグメントを作成します。

4.心理的セグメンテーション:
　顧客の価値観、ライフスタイル、性格特性、興味・趣味などの心理的要因に基づいて
　セグメントを作成します。

5.顧客価値セグメンテーション:
　 顧客の生涯価値（CLV: Customer Lifetime Value）、購買頻度、最近の購買などの金銭的要素に基づいてセグメントを作成します。

ご紹介した方法以外にも購買商品や行動データなどの多くの変数を使ってクラスター分析という解析手法を活用する方法もあります。ただし、クラスター分析は結果の解釈が難しいため、最初のステップとしては今回ご紹介したセグメンテーションの方法から実践することがおすすめです。

分析の仕方

心理的セグメンテーションのためには、顧客データやCRMデータに加えてアンケートを実施することが一般的には必要となります。しかし、他の種類のセグメンテーションについては、顧客データを使用してクロス集計を行うことで対応できます。

セグメンテーションという用語は難しく聞こえるかもしれませんが、実際の作業は比較的単純です。 たとえば、「人口統計セグメンテーション」では、性別や年齢層、年収、家族構成などを基にクロス集計を行い、特性を理解する作業を行います。同様に、「地理的セグメンテーション」、「行動的セグメンテーション」、「顧客価値的セグメンテーション」では、居住地や購入商品、購入頻度、購入金額などに基づいてクロス集計を行い、特性を理解します。

施策への活かし方

各セグメントの特性をクロス集計結果から理解することで、セグメントごとに最適化されたコミュニケーションやプロモーションを展開することが可能となります。これにより、顧客満足度の向上やリピート購入率の増加を達成することができます。さらに、最適化されたマーケティングは、広告費用の削減や効率化とROIの向上が期待できます。

サービスのご紹介

顧客のデータが溜まっていれば、データの前処理や加工を行いクロス集計することで実現が可能です。

実際の作業は比較的単純と説明してしまいましたが、集計結果の読取り方が分からない。性年代、年収など様々な視点で特徴を把握することが難しい、もしくは他の業務があって時間が確保できない。といった悩みを抱えている人も多いと思います。

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