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Creating actionable customer segmentation models

Dan LeBlanc, CEO & Founder of Daasity

Jun 27, 2019

What is customer segmentation?

Customer segmentation is that those customers share certain characteristics based into groups. すべての顧客は、製品やサービスという共通のニーズを共有していますが、それ以上に、明確な人口統計学的差異 (年齢、性別など) があり、さらに社会経済的、ライフスタイル、または組織にとって有益なその他の行動の差異がある傾向があります。

顧客セグメンテーションではどのような情報が使用されるか

個人について取得できるあらゆる情報は、顧客セグメンテーションを作るために使用することができます。 消費者直販ブランドや B2B 企業は、トランザクション データだけでも顧客について得られる情報量が多いため、明らかに有利な立場にあります。

基本的なデータの種類は、一般的に以下のとおりです。

  • 地域 (請求情報、配送情報 (該当する場合)、ブラウザ情報)
  • 購入した製品/サービス
  • 顧客がどのようにあなたを見つけたか (参照 URL やキャンペーン情報、プロモーション コード)
  • 使用デバイス (デバイス タイプ、ブランド (モバイルの場合), ブラウザ）
  • これが顧客の最初の購入である場合
  • 支払い方法

これらの基本を越えて、企業は販売またはチェックアウト プロセスの一部として、顧客データを補強できる次のような情報を収集することを選択することができます。

  • 購入理由
  • 購入を促したマーケティングまたは広告チャネル*
  • 使用目的: ビジネス、個人、自家消費、ギフトなど。
  • 会社の産業区分
  • 職種
  • 年齢/性別

*重要な注意:
これは、特に直販ビジネスがマーケティングの効果を評価し、Google Analytics で最後のクリック以外の別の視点を提供しようとしている場合に、より一般的になってきています。 顧客からこのように報告されたデータには、常に健全な誤差がありますが、顧客が最も印象的または重要な購入理由であると信じるものを示していることは確かです。 Daasity は、この情報を他のデータとともに処理するための特定のロジックを構築し、購入の原因となった最も可能性の高いマーケティング チャンネルを決定するのに役立ちました。

ここから、追加の属性を推測するか、追加の属性を購入する機会があります。 属性の推測とは、別の属性と強い相関関係があるデータをすでに収集していることを意味します。

もう 1 つの選択肢は、データを購入して、顧客の既存のプロファイル データに追加することです。 Experian、Acxiomなどの企業は、クレジットカード取引から得た大量の購入データや、特定の行動にマッピングされた人口統計データを持っています。 これらの企業は、強力なマッチング率で、以下のような追加データ（サードパーティデータと呼ばれる）を提供しています。

  • 推定世帯収入
  • 子供の有無
  • 持ち家
  • 企業カテゴリまたは他の小売カテゴリでの支出額
  • ライフスタイルまたは行動の興味

カスタマー セグメンテーション モデルの 6 種類

共通のカスタマー セグメンテーション モデルには単純なものから非常に複雑なものがあり、さまざまなビジネスの理由で使用される可能性があります。 一般的なセグメンテーションには次のものがあります:

  1. デモグラフィック
    最低限、多くの企業はその顧客セグメントに基づいてコンテンツを作成および配信するために、性別を識別します。

  2. Recency, frequency, monetary (RFM)
    RFM は、ダイレクト メールのセグメンテーション領域でよく使われる方法で、最後の購入の再来、行った購入の合計数（頻度）、使った金額（金額）に基づいて、顧客を識別するものです。

  3. 高価値の顧客 (HVC)
    RFMセグメンテーションに基づくと、業種や業界に関係なく、どんなビジネスでも、HVCがどこから来て、どんな特徴を共有しているかをもっと知りたいと思うので、彼らをもっと獲得できるのです。

  4. 顧客のステータス
    ほとんどの企業は、最低でも顧客をアクティブとラプスドに分類し、顧客が最後に購入または関与したのはいつなのかを示します。 これは、顧客が最後に購入または関与したのがいつかを示しています。 一方、「失効顧客」とは、過去12ヶ月間に一度も購入をしていない顧客を指します。

  5. Behavioral
    過去に観察された行動は、特定の機会やイベントでの購入、特定のブランドからの購入、引っ越し、結婚、出産などの重要なライフ イベントなど、将来の行動を示すことがあります。

  6. Psychographic
    心理学的な顧客セグメンテーションでは、態度、信念、あるいは性格的特徴など、よりソフトな尺度が用いられる傾向にあります。 たとえば、誰かがある声明にどの程度同意するか、または同意しないかを調べる調査質問は、通常、ブランドにとって重要な特定の信念に対する態度または観点を分類しようとしています。

    顧客セグメンテーションの 5 つの利点

    マーケティング戦略、プロモーション戦略、製品開発、予算管理、顧客または見込み客への関連コンテンツの提供などに情報を提供することです。

    1. マーケティング戦略
      顧客セグメンテーションは、全体的なマーケティング戦略およびメッセージングに情報を提供するのに役立ちます。

    2. プロモーション戦略
      特定のセグメントにプロモーションを送信するための全体的なプロモーション戦略 (たとえば、当社の顧客は取引を求める人なので、頻繁に取引を提供すべき) は、幅広い顧客セグメント スキームの情報を使用して、よりよいものにすることができます。

    3. Budget Efficiency
      ほとんどの企業はマーケティング予算が無制限ではないので、どのように、どこに使うかを正確にすることが重要です。

    4. 製品開発
      顧客を獲得すればするほど、顧客にとって何が重要か、どんな機能が必要か、どの顧客が最も価値があるかについて、より多くのことがわかります。

    5. Customers demand relevance
      D2C、B2B、Millennials、GenZなど、ありとあらゆる顧客グループに関する研究やリソースがあり、関連するコンテンツが重要であると述べているようです。 これらの顧客層は、関連性の高いコンテンツが提供されれば、反応し、購入し、ブランドを尊重し、つながりを感じる可能性が高くなる。 ある程度のセグメンテーションを行うことで、Eメール、サイト、デジタル広告、その他の方法で配信しているメッセージが、それを見ている個人をターゲットにした、関連性の高いものであることを確認することができる。 このように多くのデータを使用することは、データ プライバシーの超警戒に対してほとんど直感的ではありませんが、今日、非常に多くのマーケティング メッセージが人々に届いており、誰も自分に関係のないものに時間を割くことはできません。

    顧客のセグメンテーションを実行可能にする方法

    顧客のセグメンテーションを実行可能にするには、最初に、目標を念頭に置いて始める必要があります。 前述のように、セグメンテーションは単純でも複雑でも、あるいはその中間でもよく、また、1 つのセグメントのセットに限定されるわけではありません。

    さまざまなソースから得られる情報量は無限です。 しかし、それを利用できて初めて役に立つのです。

    さまざまなソースから得られる情報は無限大ですが、それを利用できてこそ意味があります。

    顧客セグメンテーションの例

    ターゲットは、顧客セグメンテーション、分析、およびマーケティング手法を使って、妊婦のシェアを拡大した、おそらく最も有名な話を持っています。

    一度子供ができると、顧客の購入パターンやバスケットの中身が突然変わり、一貫しておむつやその他の製品を含むようになります。 それは、赤ちゃんを産んだばかりの人たちという、一群の顧客です。 そこに性別が加わると、出産を経験したばかりの女性ということになります。 この層の履歴を分析するうちに、妊娠の節目節目で購入パターンが浮かび上がってきたのです。 そこで彼らは、これらのマーカーに該当する顧客を分類する予測モデルを構築し、それらの顧客を妊娠したばかりの顧客としてフラグを立てたのです。 ターゲットがとった行動は、ベビー用品、ベビー服、消耗品などの高度に的を絞った広告やダイレクトメールで、これらの女性に非常に特化したマーケティングを行うことでした。 ある若い女性が自分宛ての郵便物を受け取ったとき、彼女の父親は、Target がどれほど愚かで不注意なことをしたのかと驚きました…彼の娘が本当に妊娠していて、Target が彼よりも先に知っていたと知るまでは。

    セグメンテーションを使用し、すぐに結果を出すためにデータを収集し始める簡単な方法は、電子メール キャンペーンを使用することです。 例えば、キャンペーンシリーズを計画しており、さまざまなメッセージングやオファーに対して、異なる顧客グループがどのように反応するかを本当に知りたいとします。 あなたは、顧客と非顧客が混在する健全なEメールのデータベースを持っています。 以下のコードを使用すると、顧客を非顧客にグループ分けし、さらに最終購入の時期が0～3ヶ月、3～6ヶ月、6～12ヶ月、>12 ヶ月に基づくグループを作成することができます。

    view: customer_recency { derived_table: { sql: WITH last_order AS ( SELECT customer_id, MAX(order_date) AS last_order_date FROM order GROUP BY customer_id ) SELECT c.customer_id, CASE WHEN DATEDIFF(day, CAST(lo.last_order_date AS DATE), CAST(current_timestamp::timestamp AS DATE)) BETWEEN 0 AND 90 THEN '1: 0-3 Months Active' WHEN DATEDIFF(day, CAST(lo.last_order_date AS DATE), CAST(current_timestamp::timestamp AS DATE)) BETWEEN 91 AND 180 THEN '2: 3-6 Months Active' WHEN DATEDIFF(day, CAST(lo.last_order_date AS DATE), CAST(current_timestamp::timestamp AS DATE)) BETWEEN 181 AND 365 THEN '3: 6-12 Months Active' WHEN DATEDIFF(day, CAST(lo.last_order_date AS DATE), CAST(current_timestamp::timestamp AS DATE)) > 365 THEN '4: 12+ Months Lapsed' ELSE 'Non-Customer' END AS customer_recency_group FROM customer c LEFT JOIN last_order lo ON c.customer_id = lo.customer_id GROUP BY c.customer_id, lo.last_order_date ;; } dimension: customer_id { sql: ${TABLE}.customer_id ;; primary_key: yes } dimension: customer_recency_group { type: string sql: ${TABLE}.customer_recency_group ;; } measure: num_customer { type: count }}

    daasity

    次に、送信したコンテンツに対する各グループのパフォーマンスを評価し、より共鳴する特定のメッセージがあるかどうかを判断することができます。

    実行可能な な顧客セグメンテーション モデルでさらに成果を上げる

    顧客セグメンテーションは、収益、リピート率、顧客シェア、利益率を伸ばすことを目指すビジネスにおいて重要な役割を担います。 セグメンテーションは、非常に複雑で高価である必要はなく、すぐに利用可能なトランザクションまたは人口統計データを使用して Looker ダッシュボードを使用して簡単に行うことができます。

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