セグメンテーションとは？2つの観点での活用方法と成功事例

マーケティングの戦略を考えたり、施策を行ううえで重要な活動の1つにセグメンテーションがあります。

本記事では、セグメンテーションとはなにか、セグメンテーションで用いられる属性データを説明したうえで、各業界でどんなセグメンテーションを行えるかの例を紹介します。

また、セグメンテーション実施時に多くの企業が直面する問題とそれを解決するための手段の1つであるCDPについても紹介します。

セグメンテーションとは

セグメンテーションとは、市場・顧客を細かく分類して同じニーズや属性を持ったグループ（セグメント）に分割することを指します。

年齢や性別、国や市町村、業種などの特定の属性をもとに分割した一つひとつの固まりのことをセグメントと呼び、複数のセグメントに分けることをセグメンテーション（市場細分化）やセグメント化と呼びます。

セグメンテーションが重要視される理由

消費者ニーズの多様化

インターネットやスマートフォンなどが普及したことで、消費者にとって膨大な情報が取り巻く環境になりました。情報量が増えたことにより多様な価値観が生まれ、消費者ニーズもそれぞれの嗜好に合わせて多様化しています。

こうした消費者ニーズの多様化によって、マスメディアを利用して不特定多数にアプローチしても顧客の興味を引くことが難しくなりました。そのため、セグメンテーションを行い、顧客ニーズに対応できるよう自社に適したセグメントを見つけだし、マーケティング戦略を策定することが重要になったと考えられます。

また、消費者ニーズの多様化によって、顧客一人ひとりに合わせたアプローチやコミュニケーションを取る重要性が増したと考えられます。セグメントに対して適切な施策を打つことで顧客との関係性を高めることができます。

テクノロジーの進化

テクノロジーが進化したことにより、より正確に顧客の好みや行動をもとにしたセグメンテーションを行い、顧客に合わせたマーケティングができるようになりました。

今までも顧客の属性データや購買履歴などを組み合わせて一人ひとりにアプローチを行うことは可能でしたが、テクノロジーが進化したことで、webサイトやモバイルアプリなどのアクセスログをもとにリアルタイムにセグメントを作成して、コンテンツを切り分けることが可能になりました。このようなオンラインのみでなく、店舗・商業施設における行動データや購買データを取得できる手段も増え、データを用いた顧客コミュニケーションが可能になっています。

顧客のニーズが多様化し活用できるデータが増えた現代において、データをもとにした顧客中心のコミュニケーションを再構築する手順や事例について、下記の無料資料で紹介しています。

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セグメンテーションで使用される変数・セグメントの例

セグメンテーションは、いくつかの変数をもとに分類されます。代表的な変数とセグメントの例を紹介します。

地理的変数（ジオグラフィック）

地理的変数（ジオグラフィック）とは、地理学的な統計データで、地域、人口、気候、文化、都市部の進展度などマクロな観点から対象を分類する際に利用します。

セグメントの例としては「温暖地域に居住」「寒冷地域に居住」などが挙げられます。

生活用品や空調機器などの季節性のある商材など、住んでいる地域や気候で、売上に影響が出やすい商品・サービスを扱う際に有効です。

人口動態変数（デモグラフィック）

人口動態変数（デモグラフィック）とは、年齢、性別、所得といった顧客の属性などで分類します。

セグメントの例としては「300万円未満」「300～400万円」「1000万円以上」などが挙げられます。

人口動態変数は大まかなセグメンテーションを行う際に使用されることが多いため、社会的心理的変数や行動変数を組み合わせると、より細かい顧客のニーズに沿ったセグメンテーションを行うことができます。

社会的心理的変数（サイコグラフィック）

社会的心理的変数（サイコグラフィック）とは、心理学的な特性のデータのことで、消費者の価値観、趣味・嗜好、ライフスタイルなどがあり、顧客の心理的な要素でセグメンテーションを行う際に有効です。

セグメントの例としては「健康志向」「ブランド品を好む」「アウトドア派」などが挙げられます。

社会的心理的変数は、単体で活用されるデータではなく、人口動態変数や地理的変数と併用されるケースが多いです。また、消費者の行動は心理的要因をもとに行われるケースが多いため、社会的心理的変数のセグメンテーションは顧客の理解に繋がると考えられます。

関連：顧客理解を深めるポイント｜マーケティングの成功に必要なデータ分析

行動変数（ビヘイビアー）

行動変数（ビヘイビアー）とは、顧客の行動データ履歴や消費行動を参考にした分類方法です。行動変数は、顧客と自社製品・サービスとの関わり方で分けられるため、プロモーションやコミュニケーション戦略を検討する際によく利用されます。

セグメントの例としては「早朝」「夕方以降」「深夜」などが挙げられます。

不特定多数に向けたマスマーケティング手法が主流だった時代は、BtoC向けの製品・サービスを提供する際は、人口動態変数と地理的変数の2つを使用するのが一般的でした。

しかし近年、ECサイトやSNSの増加や消費者ニーズの多様化によって、社会的心理的変数や行動変数を含めた分類も増えてきています。

セグメンテーションの2つの観点

セグメンテーションは、次のように大きく2つの観点で使用されることが多いです。

• 自社の製品やサービスのターゲットとして意味のある層を特定する、市場分析の観点
• 特にデジタルマーケティングにおける、顧客コミュニケーションの観点

それぞれ詳しく紹介していきます。

市場分析の観点でのセグメンテーション

市場分析の観点でのセグメンテーションは、自社の製品・サービスが市場のどの層にマッチするのかを特定する際に使用されます。

セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニングの違い

市場分析の観点でのセグメンテーションと混合しがちな言葉として、ターゲティングやポジショニングがあります。

ターゲティングとは、作成したセグメントをもとに、集中的にマーケティング活動を行う市場を選ぶことです。ターゲティングを行うことで、もっとも利益をもたらす可能性の高いセグメントにリソースを割くことができ、マーケティング活動の効率化を期待できます。

また、ターゲティングしたセグメント市場の中で、自社の立ち位置を戦略的に決めることがポジショニングです。ポジショニングを行う目的は、競合との差別化を図りつつ、自社製品・サービスやブランドのイメージを構築することにあります。

これら3つは、それぞれの英語表記の頭文字を取って「STP分析」と呼ばれ、マーケティング戦略の基礎的なフレームワークとしてセットで利用するのが一般的です。

市場分析の観点でのセグメンテーションの評価に必要な4R

市場分析のセグメンテーションを行う際、いくつかの変数をもとにセグメンテーションを行うと作成したセグメントが現実から乖離してしまうケースが多くあります。そうならないために、具体的にどのような方策を打つことができるかなどを考えながら、セグメンテーションが適切であるかを4Rをもとにチェックする必要があります。

セグメンテーションが適切であるかを評価するための4Rは、Rank（優先順位）、Realistic（有効規模）、Reach（到達可能性）、Response（測定可能性）です。それぞれのポイントごとに紹介します。

Rank（優先順位）

Rank（優先順位）は、経営戦略と照らし合わせながら、重要度によってセグメントがランク付けできるかを見極める判断基準です。

企業の資金や人材は有限なため、優先順位を正しく定めてリソースを分散させないのがポイントです。

Realistic（規模の有効性）

Realistic（規模の有効性）は、事業戦略やマーケティング戦略に沿って、対象となるセグメントが十分な売上や利益を確保できる規模があるかを調べる条件です。

自社の商品やサービスがニーズと合致していても市場規模が小さいセグメントの場合、十分な売上・利益を期待できないケースが多いため、費用対効果をよく考えたうえで対象から除外する必要があります。

Reach（到達可能性）

Reach（到達可能性）は、顧客に対して、自社のプロモーションおよび商品やサービスを的確に提供ができるかを調べる条件です。

例えば、需要を見込めても、対象が離島や海外だと輸送コストの高さがネックになりやすいです。Reachを活用することで、プロモーションにかかるコストを抑えながら、売上を伸ばせる可能性があります。

Response（測定可能性）

Response（測定可能性）は、セグメントの規模や購買力などを定量的に計測でき、マーケティング施策後の顧客の反応を分析できるかを調べる条件です。

マーケティング施策からどれくらいの購買に繋がったかを確認できれば、今後そのセグメントに注力すべきかの判断ができ、効果的な施策を検討できるようになります。

市場分析の観点でのセグメンテーションの効果

セグメンテーションを行い、市場を細分化して分類することによって、自社の製品やサービスをどの層に、どのようにアプローチするのが効果的かを考え、限られた経営資源の中で有効な販売戦略を練ることができます。

例えば、化粧品メーカーの場合、セグメンテーションをもとにした分析結果から、それまで幅広い年齢層・肌質の顧客に対してマーケティング活動を行っていたところ、「乾燥肌の20代後半の女性」をターゲットに設定したとします。ターゲットが明確になることで、「肌の乾燥を抑えたい」「アンチエイジングに効果的な商品を使いたい」などの顧客が抱える課題感や商品に期待することが明確になります。具体的な顧客像をもとにしたアプローチを行うことで、少ないリソースでより大きな利益を生み出せる可能性があります。

さらに、セグメント別に行動データなどを分析することで、顧客の行動やニーズの変化をもとに新商品の開発や新規市場の開拓の着想を得られることも考えられます。

市場分析の観点でのセグメンテーションの事例

ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（以下USJ）と三井住友カードが連携して行った事例を紹介します。

USJは顧客を深く理解し正確なペルソナを設定することで年間パスの保有者を増やすために、自社の会員基盤の1st Party Dataを活用しながら顧客分析を行っていました。より幅広い視点で顧客分析を行うため、三井住友カードと連携し、キャッシュレスデータを活用した分析に取り組み始めました。

分析は、最初のステップとして来場者と非来場者の消費の違い、続くステップとして来場者の内の「年間パス購入者」と「非購入者」の違いを明らかにする流れで行われました。前者の分析では明確な傾向が見られましたが、後者の分析は分析対象が幅広いため、示唆のある特徴や顧客像を掴むのに苦労しました。

分析を進める中で、分析対象のSNSアカウントから「推し活」にヒントを見出します。「推し活」から仮説を立て、セグメンテーションを行い顧客の嗜好性を分析した結果、年間パス購入者になりうる顧客の傾向や単価が高い顧客像を掴むことに成功しました。

顧客コミュニケーションの観点でのセグメンテーション

デジタルマーケティングにおいて、顧客との関係性を高めるCRM施策などを行う際、より良い顧客コミュニケーションを行うためにセグメンテーションを実施します。

顧客コミュニケーションの観点でのセグメンテーションの効果

顧客の属性に合わせてセグメンテーションを行うことで、その顧客に合った情報を届けられ、顧客単価や顧客体験の向上を期待できます。

例えば、自社でECサイトを運営している場合、セグメント別に購入率の高い商品やトレンドを反映した商品をおすすめすることで、顧客単価の向上が可能です。また、特定のセグメントのECサイト上での行動傾向が把握できている場合、その行動に合った動線を確保することで、顧客体験の向上を実現できます。

関連：CXM（顧客体験管理）とは？CRMとの違いや事例、「良い体験を作る」ための実践ステップ

セグメンテーションを行い、それぞれの顧客が求める情報やサービスを的確に届けることで顧客ロイヤルティやLTVを高めることができ、One to Oneマーケティングの実現に繋がります。

関連：One to Oneマーケティングとは？成功事例・具体的な手法・実施手順を紹介

顧客コミュニケーションの観点でのセグメンテーションの事例

キーコーヒーの事例を紹介します。

キーコーヒーは、コーヒーに関する事業を幅広く展開している企業です。コーヒー農園事業、コーヒー製造・販売事業を行っているほか、グループ会社では飲食事業も行っています。

しかし、キーコーヒーには顧客データを一元管理するシステムがなく、それぞれの事業・サービスでデータがバラバラに管理されており、セグメンテーションの精度に課題を持っていました。正確なセグメントを作成しより良い顧客体験を提供するため、弊社が提供するCDP「INTEGRAL-CORE」を導入し、顧客データの統合に着手しました。

CDPを導入することで、あらゆる顧客データを統合したうえでセグメントを作成できるようになりました。また、CRMツールやweb接客ツールと連携したことで、web接客においてページ単位でのセグメントしか条件にできなかったものが、顧客単位のセグメントでコンテンツを出し分けられるようになりました。

今後は、各セグメントに最適なコンテンツを提供することで、より良い顧客コミュニケーションの実現を目指しています。

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セグメンテーション実施時に直面する問題

顧客コミュニケーションの観点でセグメンテーションを行う際、多くの企業が直面するのが「データのサイロ化」の問題です。

データのサイロ化とは、IT領域でシステムが部署ごとに分断されてしまいデータが連携されていない状態のことを指します。データのサイロ化が起きていると、webメディア上の行動データだけ、サポートセンターへのお問合せデータだけなど、限られたデータをもとにセグメンテーションを行うことになり、正確なセグメントを作成できません。その結果、顧客のニーズを誤って認識してしまい、顧客目線でのコミュニケーションが取れなくなる可能性があります。

関連：データのサイロ化とは？2つの原因と解決策、サイロ化を解消するツールを紹介

正確にセグメンテーションを行い、それぞれの顧客に適したアプローチやコミュニケーション施策を行うためにも、必要な顧客データをいつでも取り出せる状態にしておくためにも、顧客データ基盤を整える必要があります。

正確なセグメンテーションを可能にするCDP

顧客データを一元管理するデータ基盤は自社で構築することも可能ですが、CDPの導入も1つの手段です。

CDPとは「カスタマー データ プラットフォーム：Customer Data Platform」の略称で、あらゆる顧客のデータを収集・統合し、データを活用できる環境を整えるマーケティングシステムです。

関連：CDPとは？顧客データ活用に特化したCDPの機能とメリット、事例などの基礎知識まとめ

顧客のwebのアクセスログや行動データ履歴など、オンライン・オフラインのデータも含めてすべての顧客データが統合可能なので、セグメンテーションを素早く行えます。

CDPで生成したセグメントは、ほかのツールに出力・連携可能です。BIツールや分析ツールと連携することで顧客理解を深めたり、MAツールやメール配信ツールと連携したシームレスな施策の実行が可能です。

CDPを導入することで、正確な顧客データを利用したセグメンテーションが可能となり、最適なタイミング、最適なチャネルで、最適な情報を顧客に届けるOne to Oneマーケティングを実現できます。

顧客とのコミュニケーション構築のためにMAツールを利用している企業が多いですが、施策によってはCDPを連携することで顧客データの活用幅を最大化できます。CDPとMAの違い、CDPとMAを連携することで広がるマーケティング施策や分析の例について、下記の無料動画で紹介しています。

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CDPはさまざまな業界で導入されています。CDPで作成したセグメントでどのようなマーケティング施策が実施できるかの例を、業界別に紹介します。

製造小売業界のCDPを利用したセグメンテーション施策の例

アパレル・日用品販売・家具メーカーなどの製造小売業界において、ECユーザーのみか、実店舗のユーザーのみのデータを活用したセグメンテーションしかできていなかった場合、CDPを導入することで、ECと実店舗のユーザーも含めたデータをもとにセグメンテーションを実施することができ、分析を行ったり、適切なコミュニケーションを行うことができるようになります。

例えば、ECの行動データ履歴をもとに、店舗の近くにいる顧客のセグメントを作成してプッシュ通知を送って来店を促すことができます。

製造小売業界のCDP活用について、詳しくは下記の資料をご覧ください。

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不動産業界のCDPを利用したセグメンテーション施策の例

見込み顧客のオフラインとオンラインのマスタ情報や行動情報などをもとにセグメントし、分析することで顧客理解を深められます。また、顧客に状況に適した顧客接触や提案活動を行うことで、顧客体験の向上に繋がります。

例えば、webサイトの行動データや来店後のアンケート、商談時の営業管理システムのデータをCDPで統合、セグメンテーションを行いBIツールを利用して分析を行うことで顧客の状況に応じたコミュニケーションを行うことができます。

不動産業界のデータ活用について、詳しくは下記の資料をご覧ください。

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小売業界のCDPを利用したセグメンテーション施策の例

百貨店・スーパー・コンビニなどの小売業界において、店舗・EC・アプリ・DMの顧客データをCDPで一元管理し、顧客をセグメンテーションすることでwebサイトのバナーやDMなど顧客の状況に合わせて配信することが可能になります。また、天気や地域などの地理的変数をもとに状況に応じた情報発信ができます。

例えば、横浜市が雨の日の場合に、横浜市に在住している顧客にのみ、雨の日限定のセール情報を発信することが可能です。

小売業界のCDP活用について、詳しくは下記の資料をご覧ください。

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メーカーのCDPを利用したセグメンテーション施策の例

過去の問合せやフィードバックなどの顧客の声や自社が保有する顧客データをもとにセグメンテーションを実施し分析を行うことで、営業・マーケティング・新規開発などに活用できるデータを作成することができます。

例えば、業務効率の観点では、よくある問合せをFAQサイトに掲載することで、同じような問合せでの回答を減らすことができたり、チャットボットなどのweb接客の導入によってサポートコスト削減にも繋がります。

メーカーのCDP活用について、詳しくは下記の資料をご覧ください。

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EVERRISEが提供するCDP「INTEGRAL-CORE」

弊社EVERRISEでは、顧客データをノーコードで管理できるCDP「INTEGRAL-CORE」を提供しており、これまでTVerさまやキーコーヒーさま、hoyuさまなどを含め複数社の導入実績がございます。

• CDP「INTEGRAL-CORE」の特長
  • 顧客に関するあらゆるデータを収集・統合
  • ノーコードでデータ集計やセグメント作成
  • 外部連携機能でBIツール・MA・CRMなどへデータを渡し、マーケティング施策へ活用可能
  • 自社開発システムならではの総合支援体制
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