セグメンテーションで実現するOne to Oneコミュニケーション

こんにちは。マーケティング部の中川です。

マーケティングブログではこれまで、顧客とのOne to Oneコミュニケーションの重要性について何度も触れてきました。

▼過去ブログ
ファン化に向け顧客を知る方法 ~データ可視化・統合の注意点とおすすめ顧客セグメント例~ 
最適な顧客体験を提供するための「シナリオ設計」|アプリグロースハック#3

では実際、どうしたら多くの顧客一人ひとりと向き合った施策をとることができるのでしょうか。
今回は「セグメンテーション」をテーマに、その方法を探っていきましょう。

 

 

1.セグメンテーションとは

セグメンテーションとは、マーケティングの文脈においては「市場や顧客を何らかの評価軸で分類すること」を指します。
新たな商品やサービスを立ち上げる際に、どのような層をターゲットとするかを決める前段階としてよく行われます。

STP分析という言葉を耳にされたことはあるでしょうか。
これはSegmentation(セグメンテーション)→Targeting(ターゲティング)→Positioning(ポジショニング)という3つのステップからなる分析手法です。
セグメンテーションはそのファーストステップとなります。

これは何も事業や新サービス立ち上げといった、大々的な場でのみ使うものではありません。
すでにいる顧客一人ひとりと向き合うためにも利用できる考え方なのです。

 

 

2.セグメンテーションがなぜ必要なのか

マス(大衆)マーケティングという言葉があるように、以前はテレビCMや街頭広告などを利用して、不特定多数の層に訴えかける広告手法が主流でした。
しかし、人々のライフスタイルや興味が多様化した現代、このように不特定多数に向けたアプローチでは消費者の興味を引くことが難しくなりました。

さらに、Webやスマートフォンの普及により、人々が日々目にする情報量は格段に増えました。
そして情報過多となった結果、SNSやニュースアプリなどで自分の好みの情報だけを取り入れる流れになっています。

そうした中で、自社のサービスや商品の優位性を保つにはどうしていったらいいのでしょうか。
その答えの一つがセグメンテーションを利用したOne to Oneコミュニケーションです。

自社のサービスや商品に沿った切り口でユーザーを分類し、それぞれのセグメントに対して最適なアプローチをすることで、ユーザーからの認知や愛着を形成していきましょう。

 

 

3.セグメンテーションの分類方法

では、セグメンテーションはどうやって行えばいいのでしょうか。

市場を細分化する際によく用いられる切り口を「セグメンテーション変数」といいます。
ここではBtoCを念頭に置いて、代表的な変数をご紹介します。

地理的変数(ジオグラフィック)
地域、都市の規模、人口密度、気候、地域的な慣習など、地理的な要素に基づく切り口です。
例えばオフィス街と住宅街では、必要とされる商品やサービスが違う可能性がありますよね。そういった場合にこの変数を利用します。

人口動態変数(デモグラフィック)
年齢や性別、家族構成、所得、職業、ライフステージといった個人的な属性に基づく切り口です。
放送・広告業界でよく使われる「F1層」などという単語がありますが、この変数に基づくものです。

社会的心理的変数(サイコグラフィック)
ライフスタイルや性格・価値観、階層などの、社会的および心理的な要素に基づいたセグメンテーション方法です。
例えば同じ20代女性でも、アウトドアを好む人とショッピングを好む人では訴求ポイントが異なるでしょう。
このように、同じ人口動態変数の集団に属していても、社会的心理的変数においてはまったく別の集団に属することは珍しくありません。

行動変数(ビヘイビアル)
行動パターンによるセグメンテーション方法です。
BtoC商材では、主に商品の購入履歴や使用状況、購入経路・頻度、ロイヤルティなどを切り口とします。
会員カードなどから得られる来店履歴、過去の購入データなどが活用できます。
アプリを利用していれば、通知やコンテンツの閲覧状況、位置情報などのデータも利用できるでしょう。

 

 

4.セグメンテーションの評価

変数によるセグメンテーションを実際に行うと、無数に細分化できてしまいます。
そのすべてに対して最適なアプローチを考え・実行するのは人員も時間もかかるため、現実的ではありません。

以下の4Rを用いて、どのセグメントに重点的にアプローチをかけていくのかを判断しましょう。

Rank(優先順位)
各セグメントの特徴と自社の戦略から総合的に見て、優先度の高いセグメントから施策を考えていきます。

Realistic(規模の有効性)
対象となるセグメントに、十分な人数や規模があるかを考えます。
そのセグメントにマッチする施策を行ったとしても、規模がなければ利益は見込めません。

Reach(到達可能性)
対象となるセグメントに、商品やサービスが届けられるかを考える必要があります。
例えば取扱店舗が地域になければ、そのアプローチは無駄になってしまいます。

Response(測定可能性)
施策を行ったのち、そのセグメントからの反応が測定できるかも重要なポイントです。
次につなげていくためには施策の検証が欠かせません。
どのような効果があったのかが確認できるよう、施策を設計しましょう。

 

 

5.セグメンテーションの具体例

さて、ここまでセグメンテーションの手法をご紹介してきましたが、実際にどのように利用していけばいいのでしょうか。
チェーン展開をしている飲食店で、アプリを使って顧客を呼び込む場合を考えてみましょう。

【地理的変数×人口動態変数×行動変数】
・都心部在住/高校生/月に1~2度程来店:放課後の時間帯限定で、グループで使える軽食の割引クーポンを発行

・都心部在住/会社員/普段はランチで週2~3回利用:アルコール提供のクーポンを発行して、ディナータイムの利用を促す

・郊外在住/小学生の子供がいる/最後の来店は3か月前:来店時子供向けのおもちゃプレゼントキャンペーンを告知

【人口動態変数×社会的心理的変数×行動変数】
・20代女性/趣味は写真/新作スイーツ販売時期に来店:新作スイーツを食べてSNSに写真投稿するキャンペーンを告知

・20代女性/趣味は映画鑑賞/週末利用が多い:近隣の映画館とタイアップして、鑑賞後の店舗利用クーポンを発行

このように考えていくと、色々なセグメンテーションができそうですね。

 

 

6.まとめ

ここまでみてきたように、セグメンテーションは工夫次第で様々な施策展開に利用できます。

打ちたいキャンペーンや達成したい目標に合致したセグメントへアプローチしたり、
あるいはセグメントごとに自社が提供できる最適な情報やサービスを選んだりすることが可能です。

FANSHIPでは、セグメンテーションのために属性機能・セグメント機能といった2つの機能をご用意しています。
属性機能では、ユーザー情報として地理的変数・人口動態変数・社会的心理的変数が取得できます。
セグメント機能では、行動変数として顧客のオフライン・オンラインの行動が取得可能です。

これらを組み合わせることで、セグメンテーションや施策の幅が大きく広がります。

ぜひ今回ご紹介したセグメンテーションの手法を活用して、顧客とのコミュニケーションを構築していってください。

 



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顧客のオンライン行動履歴(アプリ上の操作履歴)とオフライン行動履歴(位置情報)を統合・分析して結び付きの強さ(ファンレベル)ごとにセグメンテーションでき、分析後は、自社アプリでの施策に加え、自社アプリよりもLINEを通じたコミュニケーションが有効な顧客にはLINE公式アカウントでのプッシュ通知やOne to Oneトーク等での施策も可能です。
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