銀行の顧客はかつてないほど多様化、複雑化し、要求も厳しくなっています。その結果、銀行は顧客のロイヤリティを獲得するためにより努力しなければならなくなり、75%がよりニーズに合った銀行に乗り換えたいと回答しています。

問題は、経済の不確実性、競争の激化、世代交代の中で、銀行顧客の要求がますます多様化していることです。

銀行が顧客を維持したいのであれば、顧客をすべて同じように扱うことはできません。特定の顧客グループにリーチし、そのグループ独自の需要に応えることができるような、銀行の顧客セグメンテーション戦略が必要なのです。

顧客セグメンテーションとは？

顧客セグメンテーションとは、顧客ベースを共通の特徴や行動に基づいて明確なグループに分けることです。

これにより、企業は異なる顧客グループの行動やニーズを解析することができます。銀行は、これらのインサイトを利用して、新規顧客、非活動顧客、ロイヤル顧客など、顧客サイクル全体を通じて、適切なマーケティングでセグメントを絞り込むことができます。

複数のセグメンテーション・カテゴリーからのデータ・ポイントを組み合わせて、顧客セグメントを作成します。最も一般的な顧客セグメンテーション・カテゴリーには以下が含まれます：

• 人口統計学的セグメンテーション
• ウェブサイト活動セグメンテーション
• 地理的セグメンテーション
• 購買履歴セグメンテーション
• 商品別セグメンテーション
• 顧客ライフサイクルセグメンテーション
• テクノグラフィックセグメンテーション
• チャネル別セグメンテーション
• 価値ベースセグメンテーション

セグメンテーションカテゴリーを組み合わせることで、詳細な顧客セグメントを作成することができます。例えば、特定の市場に拠点を置き、特定の製品を使用し、ライフサイクルの終わりに近づいている価値の高い顧客。このセグメントは、顧客維持キャンペーンに理想的で、その市場にローカライズされ、ニーズを満たすようにパーソナライズされます。

Matomoのプライバシーを重視したウェブ解析ソリューションは、最初の訪問からデータを取得するのに役立ちます。Googleアナリティクスとは異なり、Matomoはデータのギャップを埋めるためにデータサンプリング（これについては後述）やAIを使用しません。信頼できる洞察と顧客セグメンテーションのための100％正確なデータを得ることができます。

なぜ銀行にとって顧客セグメンテーションが重要なのでしょうか？

顧客セグメンテーションにより、すべての顧客を同じように扱うのではなく、特定のグループのニーズに対応することができます。銀行の乗り換えが急増し、4人に3人の顧客がよりニーズに合ったプロバイダーに乗り換える準備が整っている中、このことはかつてないほど重要になっています。

若い顧客ほど乗り換える傾向が強く、18〜24歳の19％が過去1年間に主要取引銀行を変更しています（PDF）。

経済の不確実性、伝統的な銀行業務に対する信頼の低下、フィンテックの台頭により、顧客の期待は変化しています。経済的な圧力が高まったとしても、銀行は成熟しつつあるミレニアル世代、Z世代、そして将来世代の銀行顧客の需要に追いつく必要があります。

特に、デジタル・バンキングの選択肢の拡大に後押しされ、ハイテクに精通した顧客にとっては、乗り換えが新たな常態となっています。

顧客を維持するためには、銀行は顧客のことをよりよく知り、彼らのニーズが時間とともにどのように変化するかを理解する必要があります。カスタマー・リテンションは、銀行がこれらのニーズをきめ細かく理解するために必要な洞察力を提供し、特定の顧客グループに関連するメッセージを発信する手段を提供します。

顧客セグメンテーションが銀行にとって不可欠なのは、その中核に2つの重要な理由があります：

• 顧客維持：顧客の個人的なニーズを満たすことで、より長く顧客を維持すること。
• 顧客生涯価値：顧客の維持、購買頻度、クロスセル、アップセルを通じて、継続的な顧客収益を最大化すること。

これら2つの目的を達成するための、実行可能な銀行の顧客セグメンテーション戦略をご紹介します：

セグメント解析によるスイッチングの防止

顧客セグメンテーションを活用し、顧客が自社に何を求めているかを知ることで、ライバルへの乗り換えを防止します。顧客ニーズを解析し、それがライフサイクルを通じてどのように変化するかを把握します。第三者のデータから一般的な傾向はわかりますが、顧客は何を求めているのでしょうか？

ファーストパーティーの顧客データとセグメンテーションを活用し、業界のトレンドを超えます。例えば、初めての住宅購入者とリタイアメントプランナーなど。

セグメント・ターゲティングで顧客をアクティブに

顧客セグメントをターゲットにすることで、顧客の関心とモチベーションを維持します。極めて関連性の高いマーケティング・メッセージを作成し、明確な顧客セグメントに正確に配信します。顧客の問題や願望に対応し続けることで、顧客のモチベーションを維持します。

サービスや商品の質の向上

顧客のニーズをより詳細に把握することで、最も重要なセグメントに対応した商品やメッセージを提供することができます。顧客が銀行を乗り換えるのは、他の銀行の方がニーズが満たされていると感じるからです。顧客セグメンテーションの洞察力を商品開発やマーケティングに導入することで、このような事態を防ぐことができます。

セグメントを重ねることで顧客体験をパーソナライズ

セグメントを重ねることで、パーソナライズされたサービスやマーケティング・キャンペーンのための超特殊なターゲット顧客グループを作ることができます。例えば、最高額の顧客は最も重要なセグメントの1つですが、これでできることは限られています。しかし、複数のセグメントを重ねることで、このグループをさらに狭いターゲット層に分けることができます。

例えば、購買意欲の高い顧客を製品タイプ別にセグメント化することで、より関連性の高いメッセージを作成することができます。また、最近のアクティビティをセグメント化し、最近取引が減少した顧客など、特定の利用セグメントをピンポイントで特定することもできます。

これで、特定の商品の利用頻度が低く、リエンゲージメント・キャンペーンでターゲットにできる高額利用顧客の3層セグメントができあがります。

顧客生涯価値の最大化

このように、顧客セグメンテーションを行うことで、いくつかの方法で顧客生涯価値を最大化することができます：

• 乗り換えの防止
• エンゲージメントとモチベーションの向上
• 顧客の再エンゲージメント
• クロスセル、アップセル
• 顧客ロイヤルティ・インセンティブ

顧客を長く囲い込めば囲い込むほど、顧客についてより深く知ることができ、生涯価値キャンペーンをより効果的に行うことができます。

銀行の顧客セグメンテーションとプライバシーおよびマーケティング規制とのバランス

もちろん、顧客セグメンテーションは多くのデータを使用するため、重要な法的・倫理的問題が生じます。第一に、GDPRやCCPAなどのデータおよびプライバシー規制を遵守する必要があります。第二に、プライバシーの問題や、金融サービス・プロバイダーを標的とするセキュリティ脅威の高まりに対する認識が高まっている顧客のプライバシーに対する期待も考慮しなければなりません。

顧客価値の維持と最大化を目指すのであれば、顧客のプライバシーを尊重し、データを保護することは譲れません。

規制当局による金融規制の強化

フィンテックの台頭とサイバー攻撃の脅威の高まりを主な要因として、金融業界に対する規制当局の監視が強まっています。2023年は金融機関のセキュリティ侵害が記録的な年となっただけでなく、米国の大手プロバイダーがいくつかの侵害を受けたことで、「現行の監督体制の欠点が露呈し、銀行当局に対して監督・審査プログラムの再評価を求める大きな社会的圧力がかかりました」（デロイト）。

銀行は最も厳しい消費者保護とマーケティング規制に直面していますが、デジタル時代は新たな脅威を生み出しています。

2022年、消費者金融保護局（CFPB）は、デジタルマーケティング担当者がオーディエンスをターゲットにする場合、金融の消費者保護を遵守しなければならないと警告しました。CFPBのロヒト・チョプラ局長は次のように述べました：「ビッグテック企業が高度な行動ターゲティング技術を使用して金融商品を販売する場合、連邦消費者金融保護法を遵守しなければならない。」

これは、顧客セグメンテーションとそのために銀行が使用するツールにとって、これ以上ない関連性があります。

代理店とハイテク企業の手に渡った顧客データ

銀行は、マーケティング代理店と提携し、解析ツールを選択する際には、CFPBのロヒト・チョプラ局長の言葉に注意を払うべきです。デジタル・マーケティング代理店が金融規制の専門家であることは稀であり、グーグルのようなハイテク大手は金融規制を遵守した実績がありません。

Googleはデータ利用をめぐって常にEUの法廷に立たされています。2022年、EUは旧バージョンのGoogleアナリティクスがEUのプライバシー規制に違反しているとの判決を下しました。Googleアナリティクス 4はすぐにリリースされましたが、すべての問題を解決したわけではありません。

一方、うっかりGoogleアナリティクスを悪用した企業は、データ規制の遵守について法的責任を負うことになります。

銀行はGoogleアナリティクスに代わるプライバシー重視のソリューションを必要としています。

Googleのデータ規制遵守に関する実績は大きな問題だが、それだけではありません。Googleアナリティクスはデータサンプリングを使用しており、Googleはこれを「より大きなデータセットから意味のある情報を明らかにするためにデータのサブセットを解析すること」と定義しています。

つまり、Googleアナリティクスは、解析するデータの量にしきい値を設定し、それ以降は仮定として計算します。これがなぜ問題なのかは以前にも説明したが、GA4は前バージョンよりもさらにデータサンプリングに依存しています。

要するに、銀行はGoogleに顧客データを任せていいのか、そもそもGoogleアナリティクスが正確なデータを提供してくれるのか、疑ってみるべきです。そして、彼らはそうしています。金融マーケッターの80％が、GoogleやMetaのような大手プロバイダーのアドテク・バイアスを懸念していると答えています。

MatomoはGoogleアナリティクスに代わるプライバシー重視のウェブ解析ツールです。データサンプリングがないため、Matomoは正確で情報に基づいた意思決定に役立つ20〜40％多いデータを提供します。顧客データを危険にさらすことなく、顧客セグメンテーションに必要なデータを取得できます。

銀行の顧客セグメンテーションの例

では、特定の顧客グループをターゲットにするために作成し、レイヤー化した顧客セグメントを見てみましょう。

来店ベースのセグメンテーション

訪問ベースのセグメンテーションは、ウェブサイト上で訪問したページとその行動（例えば、初めての訪問者とリピーターの訪問者、ランディングページの訪問者とブログページの訪問者）に基づいてオーディエンスをフィルタリングします。

HSBCのウェブサイトを見ると、主要な顧客ペルソナごとにいくつかのカテゴリーに分類されていることがわかります。そのセグメントの1つは、米国に住む外国人顧客であるため、米国駐在員、米国で働く人々、米国で勉強する人々などのページやリソースがあります。

HSBCは訪問ベースのセグメンテーションと特定のターゲット層向けの超関連ページを組み合わせることで、各グループの需要と関心を追跡し、彼らの行動を解析することができます。どの層がリピーターなのか、どの商品を欲しがっているのか、どのメッセージが彼らを変えるのかを判断することができます。

人口統計学的セグメンテーション

人口統計学的セグメンテーションは、年齢、性別、地域などの属性によって顧客を分けます。しかし、これらのインサイトを他の非個人データと組み合わせることで、特定のオーディエンスをより深く理解することもできます。

例えば、Matomoでは、ブラウザの言語、訪問元の国、その他の特徴に基づいてオーディエンスをセグメントすることができます。この場合、HSBCはすでに米国に居住している訪問者と、米国への移住情報を探している国外の訪問者を区別することができます。

どの国を訪問しているのか、どの言語にローカライズするのか、どのネットワークで超関連ソーシャルキャンペーンを実施するのかを決定することができます。

インタラクションベースのセグメンテーション

インタラクションベースのセグメンテーションは、イベントとゴールを使用して、ウェブサイト上での行動に基づいてユーザーをセグメント化します。例えば、ローン申し込みページなど特定のURLにアクセスしたユーザーや、フォームへの入力漏れなどアクションを完了しなかったユーザーをセグメントすることができます。

イベントと目標を設定することで、訪問者が購入前に完了したアクションを追跡できます。トピックの興味、ページ訪問、コンテンツインタラクション、コンバージョンへの経路をモニターし、カスタマージャーニーに反映させることができます。

ここから、最初の購入に至るまでの経路、その後の購入、その他の行動に基づいて顧客をセグメントすることができます。

購入ベースのセグメンテーション

購買ベースのセグメンテーションでは、購買履歴や消費習慣に関連する顧客の行動を解析することができます。例えば、リピーターのジャーニーを追跡したり、他の商品/サービスに興味を示している初回購入者を特定することができます。

これらのインサイトを、顧客維持率と顧客生涯価値を高めるように設計された適切なメッセージを用いて、クロスセリングやアップセリングキャンペーンに導入することができます。

銀行の顧客セグメンテーションのニーズに応える信頼性の高いウェブサイト解析

顧客の乗り換えが増加する中、銀行は顧客維持と生涯価値を優先する必要があります。顧客セグメンテーションを行うことで、特定の顧客グループにターゲットを絞り、そのグループ固有のニーズに対応することができます。

銀行の効果的な顧客セグメンテーション戦略の鍵となるのは、質の高い正確なデータです。Googleアナリティクスや、自社のデータへのアクセス量を制限する他のツールからのデータサンプリングは受け入れないようにしましょう。銀行顧客セグメンテーションを最大限に活用するために、ウェブサイト解析の可能性を最大限に引き出すMatomoのようなウェブ解析ツールをお選びください。

Matomo は、その正確性、コンプライアンス、信頼性の高さから、多くの銀行を含む世界中の100万以上のウェブサイトから信頼されています。金融機関がウェブ解析のニーズを満たすために Matomo を利用する理由をご覧ください。

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