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顧客視点のセグメンテーションについて
こんにちは。岡です。
マクロミルでデジタル広告事業「Macromill Ads」のマネージャーをしています。
セグメンテーションとは
今回は、自社の顧客となる【WHO】を可視化するための「セグメンテーション」についてまとめてみました。
セグメンテーションとは、STP分析のSに該当する考え方で、マーケティングリサーチ(定量調査)によって分析をすることができます。
![](https://assets.st-note.com/img/1651827211614-iMJRgCg1Lj.png?width=1200)
マクロミルのサイトでも、セグメンテーションについて説明していますが、上の図のようにセグメンテーションとターゲティングはセットで考えています。
セグメンテーション調査を実施する目的やメリットは以下です。
・定量的な分析をもとに、自社の顧客(ターゲット)を明確にするため
・ターゲットを明確にした上で、効率よく施策を実行するため
また、人々の価値観が多様化する中で、従来的な性別・年齢といったデモグラフィックでのセグメンテーションよりも、消費者のニーズやベネフィット等の心理的変数をもとにした顧客視点のセグメンテーションが重要視されてきているかと思います。
すでに多くの企業が提唱している”スモールマス”という概念も、「顧客視点のセグメンテーション」ではないでしょうか。
リサーチ業界においても、このような顧客視点のセグメンテーション調査の要望は日々高まってきていると感じています。
そこでニーズやベネフィットなどを基にセグメンテーションを行う場合の重要なポイントを簡単にまとめてみました。
顧客視点のセグメンテーションに向けて
どういう切り口(変数)で消費者を分類するのか?
どのように施策に活かすのか?
どういう切り口(変数)で消費者を分類するのか?
セグメンテーションの切り口は様々です。以下はグループ分けする上での変数例ですが、いろいろな切り口で消費者を分けることができます。
![](https://assets.st-note.com/img/1658127284121-IV5m2lDJeI.png?width=1200)
ただ、今回お伝えしたいのは、顧客視点でのセグメンテーションです。
そこで重要になるのは、
”顧客のニーズの違い”や”顧客が得たいベネフィットの違い”
に着目することです。
いきなり分け方から入るのではなく、
顧客それぞれに異なるニーズやベネフィットが存在しているのでは?という仮説が必要です。
例えば、健康食品サプリメントを例にした場合に、
健康へのモチベーションの違いで商品に求めるニーズが異なっているという仮説があれば、以下のようなセグメンテーションも成立するかと思います。(あくまでもこれは私の主観的な仮説に基づく分類分けの例です)
■健康食品サプリメントのセグメント例(主観的な仮説ベース)
![](https://assets.st-note.com/img/1658365776048-iC14v38Eh6.png?width=1200)
このようにニーズの違いに関する仮説があれば、セグメンテーションの仮説もみえてきます。
さらに定量調査を実施することで、「この人たちがどのくらい市場に存在するのか?」「これがMECEなニーズの分類なのか?」について、定量的な確証を得ることができます。
また、顧客ニーズの仮説そのものを自体を洗い出すために、自社顧客へのインタビュー調査などの「定性的なリサーチ」を行って仮説構築から始めることもお勧めです。
どのように施策に活かすのか?
ニーズ起点でセグメンテーションを行った際、
出てくる課題が、デモグラやエリア等でのセグメンテーションと比較して、狙い打ちした施策に落とし込むことが難しいという点が挙げられます。
この課題に対しては、以下のような対応が考えられます。
セグメント毎に打ち手(施策)に繋がる特徴を把握する
データを用いて実際のビジネス環境にセグメンテーションを反映する
1点目の特徴把握については、
セグメンテーション調査時に併せて以下のような施策に関わる項目を詳細に聴取することで、セグメントごとに異なる打ち手を考えるヒントに繋がります。
■施策に向けた特徴把握の例
・タッチポイント(各メディアの利用時間/時間帯/頻度/目的)
・意思決定時の重要な情報源
・カテゴリにおける情報探索方法
・カテゴリにおける購入チャネル
etc.
メディアのタッチポイント等はオフライン・オンラインで多岐にわたりますが、詳細に把握することで施策に向けた解像度を上げることができると思います。
2点目のデータを用いて実際のビジネス環境でセグメンテーションを再現する方法について説明します。
例えば弊社のMacromill Ads Targetingというソシューションでは、モニタの1st party データ(許諾を得たIDやWEB閲覧ログ)をもとに、プラットフォーム上で当該のセグメントにリーチするであろうオーディエンスを構築し、ターゲティング配信することが可能です。
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セグメンテーションに用いたデータから、上記のようなデジタル広告プラットフォームとの連動が可能となります。
またオウンドメディア内での施策に活用する場合は、
自社サイト・アプリ内のCXツール等でアンケートが取得できれば、回答結果をもとにセグメントを判定するソリューションが存在します。
自社のオウンドメディア内でセグメント判定を行うことでMAツール等と連動した施策を実施することが可能となります。
以上が顧客視点のセグメンテーションに関する内容でした。
Macromill Adsではセグメンテーション調査から実際のプロモーションまで、一気通貫で対応するソリューションを提供しています。
次回は、調査で明らかにしたターゲットに対して、アプローチを試みる手法についてお話できればと思います。
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