マーケターは、最も適切なメッセージを適切なタイミングで適切な人に届けなければなりません。顧客は今、パーソナライズされた体験を期待しており、一般的なキャンペーンではうまくいかないことを意味します。そのためには、オーディエンスのセグメンテーションが鍵となります。

オーディエンスのセグメンテーションには多くの種類があるため、これは簡単なプロセスではありません。間違ったアプローチや不十分なデータ管理は、無関係なメッセージングや顧客の信頼を失うことにつながります。

この記事では、最も一般的なオーディエンスセグメンテーションの種類を、その有用性を強調する例と、データ規制に違反することなくキャンペーンをセグメンテーションするための情報とともに紹介します。

オーディエンスセグメンテーションとは？

オーディエンスセグメンテーションとは、顧客ベースを類似した特徴や共通の特性を持つ、明確で小さなグループに分けることです。その目的は、より的を絞ったマーケティングメッセージを提供すること、または解析から独自の洞察力を得ることです。

場所によってマーケティング・キャンペーンを分けるような大まかなものから、興味、趣味、行動によってオーディエンスを分けるような具体的なものまであります。

都会の会社員と農村の農家では、ニーズが大きく異なります。農村部の農業従事者をターゲットにしたマーケティング活動は、農機具への関心をかき立てることができます。
オーディエンスのセグメンテーションは、マーケティングが始まった当初から存在していました。かつて広告主は、誰がよく読むかを基準に雑誌やプレースメントを選んでいました。例えば、ゴルフクラブの広告は、全国紙ではなくゴルフ雑誌に掲載します。

現在、企業はより多くの顧客データを持っているため、オーディエンスセグメントはより狭く、より具体的にすることができます。

なぜオーディエンス・セグメンテーションが重要なのでしょうか

ハイケンの最新のカスタマーサービスとCXリサーチ調査によると、顧客の81％がパーソナライズされた体験を期待していることが明らかになりました。

この数字は、アカウントの作成、Eメールリストへの登録、製品の購入など、ブランドと積極的に関わった消費者からの期待を反映しています。

彼らは、適切な製品の推奨を期待しています。例えば、素敵な革のローファーを購入した後に靴磨きキットを勧めるような。

オーディエンスのセグメンテーションがなければ、顧客は販売後の活動に不満を持つことになります。例えば、全ての顧客に対して同じフォローアップメールを送信しても、それぞれのユーザージャーニーの段階が異なるため、意味がありません。

オーディエンスセグメンテーションが提供するその他のメリット

• パーソナライズされたターゲティングは大きなメリットです。パーソナライズされたターゲティングは大きなメリットです。
• 企業は、ユーザー独自のニーズを理解することができ、より良い製品開発に役立てることができます。例えば、フィットネスブランドは、カジュアルな運動愛好家とプロのアスリート向けに別々の商品を開発することができます。
• マーケティング担当者は、最も有望なセグメントにより多くのリソースを割り当てることができます。例えば、高級スキンケアブランドは、富裕層をターゲットにプレミアム広告を打ち、エントリーレベルの商品にはより広範なキャンペーンを使うかもしれません。

オーディエンス・セグメンテーションの8つのタイプ

オーディエンス・セグメンテーションには、デモグラフィック、ビヘイビア、サイコグラフィック、テクノグラフィック、トランザクショナル、コンテクスチュアル、ライフサイクル、プレディクティブ・セグメンテーションの8つのタイプがあります。

それぞれについて詳しく見てみましょう。

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、場所、年齢などのデータポイントに基づいて、より多くのオーディエンスを分割します。

最も基本的なセグメンテーション要素は、マーケティングキャンペーンにおいて重要な位置であります。地理的なセグメンテーションでは、IPアドレスを使って国別にマーケティング活動を分けることができます。

しかし、より高度な人口統計データポイントは、特にGDPRによって高度な人口統計がより暫定的な対象になっているヨーロッパでは、取り扱いにますます敏感になっています。

また、年齢、教育レベル、職業を利用して、マーケティングキャンペーンのターゲットを絞ることも可能です。この領域を思慮深く、責任を持ってナビゲートし、プライバシー規制を厳守することが不可欠です。

可能性のあるデータポイント

• 所在地
• 年齢
• 配偶者の有無
• 収入
• 雇用
• 学歴

効果的な人口統計学的セグメンテーションの例：

多様な地域をターゲットとする衣料品ブランドは、さまざまな気象条件を考慮しなければなりません。寒い地域では、冬物のコレクションや保温性の高い衣類を紹介した方が、オーディエンスの共感を得られるかもしれません。逆に、温暖な気候の地域では、軽量な服装や夏の服装をアピールしたほうが効果的でしょう。

ノースフェイスがフェイスブックとインスタグラムで、異なるコレクションを強調するために異なるオーディエンスに向けて行った2つの広告を紹介しましょう：

各コレクションの特徴は異なり、コピーやメディアでさえも異なるアプローチを用いています。ソーシャルメディア広告では、高度なデモグラフィックに基づいたターゲティングはとてもシンプルです。また、セグメンテーションのための情報を得るためにデータマイニングに頼る必要はありません。

Eメールの登録フォームに簡単なアンケートを組み込み、人々が自分の興味や好みを自己選択できるようにすることを検討しましょう。これは、データマイニング会社に頼ることなく、倫理的にセグメンテーションを行う素晴らしい方法です。アンケートに回答することで、エンゲージメントを高め、直帰率を下げ、コンバージョン率を向上させながら、オーディエンスの嗜好に関する貴重な洞察力を得ることができます。

行動セグメンテーション

行動セグメンテーションは、ウェブサイトやアプリとのインタラクションに基づいてオーディエンスをセグメンテーションします。

可能性のあるデータポイント:

• ページ訪問数
• 参照元
• クリック数
• ダウンロード数
• 動画再生数
• コンバージョン（ニュースレターへの登録や商品の購入など）

キャンペーンの効率を上げるために行動セグメンテーションを使う例：

効果的な方法の一つは、Matomoのようなウェブ解析ツールを使ってパターンを明らかにすることです。特定のクリックやダウンロードなどの行動をセグメント化することで、訪問者のコンバージョンを大幅に向上させることができるものを特定します。

例えば、ケーススタディ動画がコンバージョン率を大幅に向上させた場合、この成功を活かすためにその動画を目立たせます。

次に、動画プレーヤー内に条件付きCTAを設定します。ユーザーが動画を見終わった後にポップアップするようにします。特定のフォームを使い、ケーススタディごとに特定のセグメントに割り当てます。こうすることで、見込み客にアンケートを取らなくても、見込み客の理想的なユースケースを知ることができます。

これは、サードパーティのクッキーに頼らない行動セグメンテーションの例です。

サイコグラフィック・セグメンテーション

サイコグラフィック・セグメンテーションでは、オーディエンスの性格や嗜好の解釈に基づいてセグメント化します。

潜在的なデータポイント:

• ソーシャルメディアのパターン
• フォロー
• 趣味
• 関心事

効果的なサイコグラフィック・セグメンテーションの例：

ここでは、アディダスはサイクリングが好きかラグビーが好きかで視聴者をセグメントしています。サイクリングが好きな人にラグビーの広告を見せたり、その逆をするのは意味がありません。しかし、ラグビーアスリートにとっては、この広告は非常に適切です。

ソーシャルプラットフォームを避けたいブランドは、趣味や興味に関するアンケートを使って、ターゲットオーディエンスを倫理的にセグメンテーションすることができます。

テクノグラフィック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は、使用しているハードウェアやソフトウェアに基づいて顧客を分けます。

可能性のあるデータポイント:

• 使用デバイスのタイプ
• 使用デバイスのモデルまたはブランド
• 使用ブラウザ

ユーザーエクスペリエンスを向上させるためのデバイスタイプによるセグメンテーションの例：

タブレット・ユーザーからのアクセスが急増していることに気づいた大手ニュース配信会社は、タブレット・ブラウジング体験を最適化しました。ウェブサイトのインターフェイスを一新し、よりスムーズなナビゲーションとタブレット端末での読みやすさを重視しました。この変更により、ユーザーは自分のデバイスに正確に合わせた、より楽しい読書体験を得ることができるようになりました。

トランザクション・セグメンテーション

トランザクション・セグメンテーションは、顧客の過去の購入履歴を利用して、マーケティング・メッセージとユーザーのニーズを一致させます。

消費者は、パーソナライゼーションをソーシャルメディアのプロフィールではなく、実際の取引と関連付けることが多いです。

可能性のあるデータポイント:

• 平均注文金額
• Xヶ月以内に購入した製品カテゴリー
• 直近の購入日

効果的なトランザクションセグメンテーションの例：

関連商品の推奨やクーポンは、トランザクショナル・セグメンテーションの最良の活用法のひとつです。これらの個別化されたマーケティングメールは、ブランドロイヤリティを強化し、収益を増加させることができます。

あるペット用品店は、キャットフードは常に購入するが、他のペット用品は購入しない顧客のセグメントを特定します。このセグメントのリピート購入を促進するために、猫関連商品の割引やロイヤリティ特典を提供するターゲットEメールキャンペーンを作成します。

コンテクストセグメンテーション

コンテクストセグメンテーションは、時間帯や天候、場所などのリアルタイムの要因に基づいて、マーケティング担当者がオーディエンスとつながることを支援します。それは、その人が最も必要としている時に、その人が必要としているものを提供するようなものです。

可能性のあるデータポイント:

• GPSロケーション
• ブラウジングアクティビティ
• デバイスタイプ

コンテキストセグメンテーションの例：

ライドヘイリングアプリは、混雑する都市のラッシュアワーに割安なライドを宣伝したり、雨の日に相乗りの選択肢を提案するかもしれません。同様に、アウトドア用品の小売業者は、雪の降る地域のユーザーをターゲットにして、防寒ジャケットやスノーブーツの広告を出すことができます。

重要なのは関連性です。誰かがその瞬間に必要としているものに沿ったメッセージは、押し付けがましくなく、役に立つと感じられます。これを実現するには、ジオロケーショントラッキングやリアルタイム解析のようなツールが必要です。

また、さりげなく、丁寧に。パーソナライゼーションは強力ですが、押しつけがましさは逆効果になりかねません。例えば、店舗の前を通り過ぎるたびに通知を浴びせるのではなく、悪天候時や通勤時間のピーク時など、オファーが真に価値をもたらす瞬間に焦点を当てます。

ライフサイクルセグメンテーション

ライフサイクルセグメンテーションとは、顧客がブランドとの旅のどの段階にいるかに基づいてインタラクションを構築することです。

ライフサイクル・セグメンテーションとは、単に販売することではなく、関係を構築することです。家具のような大きな買い物をした後、売り込みの代わりにお手入れのアドバイスを送ることで、ブランドは販売だけでなく、顧客の体験を大切にしていることを顧客に示すことができます。

このアプローチにより、ブランドは顧客を遠ざけるような一般的なメッセージを避けることができます。顧客のライフサイクルの段階を理解することで、企業は新しい関係を育むにせよ、長期的なロイヤリティに報いるにせよ、特定のニーズに合わせてコミュニケーションを調整することができます。

想定されるデータ:

• 購入履歴
• 会員登録日

効果的なライフサイクル・セグメンテーションの例

あるオンラインショップでは、初めての購入者に割引コードを送り、リピート購入を促すかもしれません。一方、数ヶ月間買い物をしていない人には、「We miss you 」のメッセージと特別価格のメールを送り、再び買い物をしてもらえるようにするかもしれません。

プレディクティブ・セグメンテーション

プレディクティブ・セグメンテーションは、過去の行動や嗜好を利用して、顧客が次に何を欲しがるかを理解したり予測したりします。このセグメンテーションの本当の力は、顧客が何も求めなくても、理解されていると感じさせることができる点にあります。

潜在的なデータポイント:

• 購買パターン
• 閲覧履歴
• 接触頻度

効果的な予測セグメンテーションの例：

ストリーミング・プラットフォームが良い例で、ユーザーがどんな番組やジャンルを見ているかを解析し、彼らが喜びそうな関連コンテンツを推薦します。同様に、食料品配達アプリは過去の注文を解析し、牛乳やパンなどの必需品を再注文するタイミングを提案することができます。

B2B特化型：ファームグラフィックセグメンテーション

8つの主要なセグメンテーションタイプ以外にも、B2Bマーケッターはキャンペーンをセグメンテーションする際にファームグラフィックファクターを使うことが多いです。これは、個人への配慮を超えたキャンペーンをセグメンテーションする方法です。

考えられるデータポイント:

• 年間売上高
• 従業員数
• 業種
• 所在地（メインオフィス）

効果的なファームグラフィックセグメンテーションの例：

新興企業と老舗企業は同じソリューションを必要としないため、規模別にリードをセグメンテーションすることは、B2Bオーディエンスセグメンテーションの最も一般的で効果的な例の1つです。

ここでの違いは、B2Bキャンペーンではより手作業による調査が行われることです。アカウントベースのマーケティングアプローチでは、まず潜在顧客を調査します。そして、ターゲットオーディエンスをより小さなセグメント（または1対1のキャンペーン）に分けます。

オーディエンスセグメンテーションの課題（＋それを克服する方法）

以下では、組織が直面する可能性のあるオーディエンスセグメンテーションの課題と、それを克服する実践的な方法を探ります。

データプライバシー

GDPRやCCPAのような規制は、企業が責任を持って顧客データを取り扱うことを求めています。これらの規則を無視すると、多額の罰金が課されたり、ブランドの評判が損なわれたりする可能性があります。また、顧客は自分のデータがどのように使用されるかを意識し、敏感になっているため、透明性が不可欠となっています。

企業は明確なデータポリシーを採用し、オプトアウトの選択肢を提供することで、信頼を築き、ユーザーの好みを尊重する姿勢を示すべきです。

プライバシーに特化した解析ツールは、企業がこれらの要件を効果的に処理するのに役立ちます。例えば、Matomoは、企業がユーザーデータを匿名化することを可能にし、ユーザーがトラッキングの好みをコントロールできる機能を提供しています。

データ品質

データに一貫性がなかったり、古かったり、重複していたりすると、顧客を惹きつけるどころか、顧客をいらだたせるような無関係なメッセージになりかねません。

そのため、企業はデータソースの正確性と完全性を定期的に監査する必要があります。

複数のデータソースを統一プラットフォームに統合し、より詳細な顧客ビューを実現します。データクレンジングプロセスを導入し、重複、古いレコード、エラーを除去します。

セグメント管理

特にリソースが限られている企業にとって、多すぎるセグメントの管理は負担になりかねません。多数のオーディエンスグループを作成し、管理するには多大な時間と労力が必要であり、必ずしも実現可能とは限りません。

自動化ツールや解析プラットフォームが役立ちます。Matomoセグメントは、訪問パターン、インタラクション、キャンペーンソース、eコマース行動、人口統計、テクノロジーの使用状況などの基準に基づいて特定のオーディエンスグループのレポートを解析し、よりターゲットを絞った解析を行うことができます。

各セグメントの特性を詳細に報告することで、プロセスはさらに簡素化されます。潜在的な投資収益率が最も高いです、インパクトの大きいセグメントを優先的に選定することで、企業は最も重要なところに努力を集中することができます。

行動シフト

トレンドの変化、新しいテクノロジー、社会・経済状況の変化により、顧客の行動は常に進化しています。

過去に有効だったセグメンテーション戦略は、すぐに時代遅れになる可能性があります。

企業は市場のトレンドをモニターし、それに応じて戦略を調整する必要があります。セグメンテーションは決して固定的であってはなりません。

例えば、モバイルのトラフィックが突然急増した場合、キャンペーンをモバイルファーストユーザー向けに最適化することができます。

以下のようなツールや技術があります。

セグメンテーションを支援する主なツールを紹介します：

• 解析プラットフォーム：Matomoでオーディエンスの行動を把握。ウェブサイト訪問、クリック、ページ滞在時間などのユーザー・インタラクションを追跡し、パターンを特定し、オンライン・アクティビティに基づいてユーザーをセグメント化します。
• CRMシステム：顧客記録を活用し、購買履歴やエンゲージメントレベルなどの特性に基づいて意味のあるセグメントを作成します。
• マーケティング自動化プラットフォーム：特定のオーディエンス・セグメント向けにEメール、ソーシャルメディアへの投稿、SMSキャンペーンを自動化することで、パーソナライズされたメッセージを効率化。
• 同意管理ツール：ユーザーの同意を収集・管理し、透明性の高いデータトラッキングを実施し、オプトアウトオプションをユーザーに提供します。
• アンケートツール：顧客から直接ファーストパーティデータを収集。
• ソーシャルリスニングソリューション：ソーシャルメディア上の会話やブランドへの言及をモニターし、オーディエンスのセンチメントを測定します。

Matomoでより深くオーディエンスのセグメンテーションと解析を始めます

現代の消費者は関連性の高いコンテンツを得ることを期待しており、セグメンテーションはそれを可能にします。

しかし、プライバシーに配慮した方法でそれを行うことは必ずしも容易ではありません。組織は、オーディエンスのセグメンテーションを可能にしながらも、規制に違反しないアプローチを採用する必要があります。

そこでMatomoの登場です。Matomoは、包括的なインサイトとセグメンテーション機能を提供しながら、プライバシーコンプライアンスを推進します。プライバシーコントロールのための機能を提供し、クッキーのない設定を可能にし、GDPRやその他の規制へのコンプライアンスをサポートします。

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