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顧客セグメンテーション成功のポイント：理解から活用までのステップバイステップガイド
公開日：2023年6月6日
近年、市場競争が激化する中で、顧客セグメンテーションはビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。
顧客セグメンテーションとは、顧客を特定の属性や行動に基づいてグループ化することです。これにより、各グループに対して最適なマーケティング戦略を展開することができます。
本記事では、「顧客セグメンテーション成功のポイント：理解から活用までのステップバイステップガイド」と題し、顧客セグメンテーションの基本概念から主な手法、データ収集・分析方法、成功事例などを解説します。
本記事を通じて顧客セグメンテーションを効果的に活用できるようになり、ビジネス成長に貢献することに繋がれば幸いです。
目次
顧客セグメンテーションの基本概念
セグメンテーションとは
セグメンテーションとは、顧客や市場を特定の属性やユーザー行動に基づいてグループ化（セグメント分け）することを指します。
顧客セグメンテーションは、「企業が顧客ニーズや期待に応えるための重要なプロセスであり、自社製品やサービスがどの顧客層（市場）に意味があるのか、また競合他社よりも優位に立つ事が出来るのか」を見極める手段として用いられます。
セグメンテーションの目的とメリット
セグメンテーションの主な目的は、顧客ニーズや期待に対し、自社製品が応える事の出来る最適なターゲットを選定し、また、他社製品よりもより優位に立つ事ができるセグメントを選定する事を目的としております。
セグメンテーションすることによるメリットとして以下があげられます。
- 顧客満足度向上：各セグメントのニーズや期待に合わせたサービスやコンテンツを提供することで、顧客満足度が向上します。
- 効率的なリソース活用：セグメントごとに最適な戦略を立てることで、マーケティングや営業活動においてリソースを効率的に活用できます。
- 売上・利益の最大化：セグメントに応じた適切な価格設定やプロモーション戦略により、売上や利益を最大化できます。
- 新市場の発見：顧客セグメンテーションを行うことで、新たなニーズや市場機会を発見し、事業拡大のチャンスをつかむことができます。
顧客セグメンテーションの主要な手法
人口動態変数（デモグラフィック）
顧客を年齢、性別、収入、家族構成、教育レベル、職業などの人口統計学的属性に基づいて区分けする方法です。
これにより、同じデモグラフィック属性を持つ顧客が共通のニーズや興味を持っている可能性が高いと想定し、ターゲットとなるセグメントに対して効果的なマーケティング戦略を立案できます。
地理的変数（ジオグラフィック）
顧客を地理的な属性に基づいて区分けする方法です。
地域、国、郡、市、町などの単位でセグメント化し、地域特性に応じたマーケティング戦略を展開します。例えば、特定の地域で需要が高い商品やサービスを提供したり、地域に合わせたプロモーション活動を行うことができます。
心理的変数（ペルソナ・ニーズ）
顧客のニーズや価値観に基づいてセグメント化する方法です。
顧客が抱える課題や欲求、関心事などを分析し、それに対応した商品やサービスを提供することで、顧客の満足度を向上させることができます。この手法では、ペルソナ（典型的な顧客像）を設定し、それぞれのペルソナに合ったマーケティング戦略を展開します。
顧客行動変数
顧客の購買行動や利用パターンに基づいてセグメント化する方法です。
購買頻度、購入量、利用シーン、ブランドロイヤリティ、反応率などの指標を用いて顧客を区分けし、それぞれのセグメントに対して最適なマーケティング戦略を策定します。
例えば、リピート購入率が高い顧客に対してリワード（報酬）プログラムを提供することで、さらなる顧客ロイヤリティを獲得できます。
顧客データの収集と分析
データ収集方法
顧客データの収集方法は多岐にわたります。
ウェブサイトやアプリを通じて行われるオンライン行動データ、SNSやメールでのやり取りによるコミュニケーションデータ、購買履歴や取引情報などのトランザクションデータが主要なデータがあります。
また、顧客アンケートやフィードバック、イベントや展示会といったオフラインでの顧客情報収集等もあります。これらの顧客軸（IDや顧客管理番号等）でデータ同士を繋ぎ合わせ、収集する観点が最も重要です。
データ分析手法とツール
顧客データの分析には、様々な手法とツールが存在します。
統計手法を用いたクラスタリング分析や決定木分析などで顧客セグメントを特定し、セグメント毎の特性を把握することができます。
また、機械学習を活用した予測モデリングやパターン認識も効果的な手法の一つです。しかし最も簡単なデータ分析は、変則型RFM分析だと筆者は考えます。
RFMとは、顧客分析の一種で、Recency （最近の購入日）、Frequency（来店頻度）、Monetary （購入金額ボリューム）の 3 つの指標で顧客をランク付けする手法です。
変則型とは、RFMで活用するデータ項目を分析する対象に応じ（例えば、営業データやECデータ等でもよい）によってアレンジするやり方です。
これにより例えば営業部門がコンタクトすべきセグメントに絞り込むことも可能です。
分析ツールとしては、ExcelやR、Pythonを用いたプログラムによる分析や、BIツール（Tableau、Power BIなど）を活用した可視化が一般的です。さらに、CRMシステムやデータ分析プラットフォームも、データの一元管理と分析の効率化に役立ちます。
セグメンテーション活用の実践例
個別マーケティング戦略
顧客セグメントを活用して、個別マーケティング戦略を策定することができます。
各セグメントの特性やニーズに応じたメッセージやコンテンツを提供し、顧客とのコミュニケーションを最適化することで、効果的なプロモーションやリテンション活動が実現できます。
例えば、高額商品を好む顧客セグメントにはプレミアム商品の紹介や特別なサービスを提供することで、顧客満足度とリピート率を向上させることができます。
商品開発やサービス改善
顧客セグメントを活用することで、市場のニーズに合った商品開発やサービス改善が可能になります。
各セグメントの要望や嗜好を把握し、それに基づいて新商品の開発や既存商品の改善を行うことで、市場に受け入れられる商品やサービスを提供することができます。
営業活動の最適化
営業活動に活用することで、効果的なリソース配分やターゲティングが可能になります。
各セグメントの顧客価値やポテンシャルを分析し、最も成果が期待できるセグメントに営業リソースを集中させることで、営業成果の最大化を図ることができます。
また、各セグメントのニーズに応じた営業アプローチや提案内容を用意することで、顧客との関係構築や取引の成立率を向上させることができます。
セグメンテーションの成功要因
成功に導く4つの要因
セグメントが多すぎるとマーケティング活動が煩雑になり、効率が悪化する可能性があります。
一方で、セグメントが少なすぎると、顧客のニーズを十分にカバーできず、効果的なマーケティング活動が実施できません。適切なセグメント数を設定し、バランスよく顧客ニーズを把握することが成功のカギです。
ここで重要なのが「優先順位」「セグメント規模」「ターゲットリーチ」「検証できるか」です。この4つの要因でセグメンテーションすることで、顧客のニーズを的確に把握でき、効率的なマーケティングが可能になります。
顧客セグメンテーション成功事例
事例紹介
売上規模約100億の産業機器メーカーで来期のセールス戦略を考えるため、弊社に戦略方針検討に関する相談問合せがありました。
経営課題：新規売上獲得および既存定着化
打ち手：新規顧客（市場）開拓
問題点：既存顧客の対応で手いっぱいのため、どこにリソース配分すればよいのか。また、どう進めればよいのか分からない
対応策：これまでの売上データや営業活動データ等とこれから獲得したい業界、市場ニーズに合わせた潜在業界を洗い出し、それぞれ「顧客分析」「要望業界・潜在業界のデータ分析」を実施。
既存顧客の中でも「休眠・既存・離反・離反予備群」とセグメント分けをする一方、新規顧客獲得における業界の選定を実施。
セグメントを分けることでWEBサイトによる集客層・メルマガ配信層やインサイドセールス層・フィールドセールス層などセグメント特性に合わせて営業活動全体を見直しました。結果として目標とする数値を達成することが出来ました。
事例から学ぶポイント
この事例から学ぶべきポイントは、顧客セグメンテーションを活用することで、ターゲットとなる業界の特性や課題に対応した効果的な戦略が展開できるということです。
また、顧客データを収集・分析し、適切なセグメントに分類することで、顧客満足度の向上や、営業効率の最適化も期待できます。
まとめ
本記事では、「顧客セグメンテーション」に関する概念、手法、事例などを紹介しました。
顧客セグメンテーションは、顧客データを分析し、顧客を意味のあるグループに分けるプロセスであり、効果的なマーケティング戦略を展開するための重要な手法です。
顧客セグメンテーションを成功させるポイントは、適切なデータ収集・分析、効果的なセグメントの選定、セグメントに対応した戦略の実行、そして定期的な見直しと改善です。
とくにセグメントを選定する際の「優先順位」「セグメント規模」「ターゲットリーチ」「検証できるか」が重要と考えます。
最後に紹介した成功事例のように、顧客セグメンテーションを上手に活用して、ビジネスの成長に繋げましょう。
