顧客セグメントの理解と分析で売上増加！顧客分析におけるフレームワークの種類を紹介！

マーケティングでは、顧客セグメントの分析を行わないと売上につながりません。しかし顧客セグメントの意味や分析がわからない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、顧客セグメントの意味や分析方法、注意点について詳しく解説します。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

顧客セグメントとは？

顧客セグメントとは、顧客をジャンルごとに振り分けてマーケティングを行うことをいいます。コロナの影響でWebにて商品を購入する消費者が増えているため、大まかなジャンルに的を絞るだけでなく、WebやSNSなどで得た情報を元にマーケティングする動きが活発化しています。

カテゴリー別に展開している市場や消費者の購入情報や行動履歴を細かく分析し、セグメント別に分類することで絞るべきターゲットが明確化します。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

顧客セグメントを意識することはECでも重要

ECサイトで売上を上げるためには、顧客セグメントは必要不可欠です。なぜならば、ECサイトは個々の消費者であり個別へのアプローチで、リピーターへとなる可能性があるからです。

仮に初回購入の顧客が100人いたとして、リピーターにすべく100人全員に同じ内容のオファーをかけたとします。数人はオファーに応えてくれる可能性はあるとはいえ、幸先が見えるのが関の山です。
ECサイトでも顧客セグメントを行い、セグメント別にアプローチをかけることで、求める内容が顧客に伝わり売上へと直結します。
売上を上げるためには、ＥＣサイトでも顧客セグメントは重要だといえます。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

顧客分析の一つであるセグメンテーション分析とは？

セグメンテーション分析とは、市場にある属性を分け、細分化することをいいます。マーケティングで使用されるセグメンテーション分析は、消費者のニーズや性質などをグループ分けをすることを指します。日本語で「区分する」という意味を持つセグメントは、そのままの意味を持つといっていいでしょう。

セグメンテーション分析でよく使われる言葉として「ターゲティング」がありますが、これは集団を絞り込みアプローチをかけるときに使われます。
今回の場合で言うと、ジャンルやニーズごとにセグメンテーション分析で分けられたグループにアプローチをかけるのが「ターゲティング」です。

マーケティング戦略でターゲティングとペルソナを混同する方がいますが、ターゲティングは「集団」、ペルソナは「個人」が対象です。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

セグメンテーション分析をおこなう重要性

セグメンテーション分析の意味を理解したところで、なぜマーケティングでセグメンテーション分析を行わなければいけないのか。その重要性について解説します。

顧客リストの増加

顧客リストは日々の営業で増加していきます。ECサイトだけではなく、SNSの普及でメルマガでも容易に顧客を獲得できるでしょう。

しかし、上記でも述べたように、仮に100人の顧客がいたとして同じ内容でアプローチをかけても大多数が見向きもしない可能性があるでしょう。なぜならば、アプローチした内容が全ての人が興味を持つわけではないからです。仮にリビングの床を掃除したく掃除機を求めている顧客に、冷蔵庫の営業をかけても見向きもされないのと同じです。

例えが極端でしたが、顧客リストが増加したのであれば、顧客ごとにセグメントを行い、アプローチをかけなければいけません。

購買方法が多様化している

IT技術が進歩した影響で、口コミやECサイトの比較などが容易になりました。購買方法も多様化しているということは、顧客へのアプローチ方法も形態に合わせて変化していかなければいけません。

また顧客の求める内容「ニーズ」も細分化していることから、より顧客セグメントに力を入れ、顧客の興味や関心など行動を分析してアプローチをかけることが重要です。

WebやSNSが普及したことから、顧客のニーズや行動などが可視化され、情報も容易に獲得できるようになったため、データ分析も合わせて行う必要性が出てきました。

セグメンテーション分析の方法

セグメンテーション分析についての重要性がわかったところで、分析方法について解説します。セグメンテーション分析では、以下の4つに分類することを基準としています。

• 人口動態変数
• 地理的変数
• 心理的変数
• 行動変数

それぞれの基準について詳しくみてみましょう。

人口動態変数

人口動態変数とは、年齢や性別、職業や家族構成など顧客の属性を表し、最初の分析で使われる変数です。具体的な変数は以下の通りです。

• 年齢
• 性別
• 家族構成
• ライフサイクル
• 所得水準
• 職業
• 学歴
• 宗教
• 人種
• 国籍

などがあります。最初の分析で使われる理由として2つあげられます。

1つ目は、顧客のニーズや製品・サービスの回数などとの密接関係です。例えば、外食や衣服、電化製品といったサービスはニーズが異なるため、年齢や所得水準といったライフサイクルの情報が必要不可欠です。

2つ目は、人口動態に関するデータが総務省といった公的機関から容易に獲得できるためです。
2つの情報をもとに、セグメントをしっかりと分類し、ターゲットに直接アプローチをかけやすいという理由から、最初の分析として人口動態変数が使われます。

地理的変数

地理的変数とは、地方や気候・人口密度・都市地方などのことを指します。
細かく分類すると以下の項目があてはまります。

• 地域：東日本・西日本・関東・関西など
• 気候：温暖・寒冷・湿度・季節など
• 人口密度：都市部・郊外・地方など
• 人口規模：〇万人以上など

例えば、寒い地域には扇風機ではなく暖房機の方が売れるといった地方や気候の特有性が地理的変数に含まれます。
また宗教でみてみると、イスラム教は禁酒で豚肉はNGといったことから、宗教も大きな影響を与えてる可能性も考えられます。

心理的変数

心理的変とは、対象の顧客に関するライフスタイルや価値観にフォーカスをあてた分類方法のことをいいます。細かく分類すると以下の項目があてはまります。

• 価値観：ブランドやオーガニックを好むなど
• 性格：明るい、ネガティブ、社交的など
• 趣味：スポーツ、ゲーム、音楽鑑賞など

顧客の心理的変数は他の変数と結びつけることが多く、限定的なアプローチも可能です。

行動変数

行動変数は顧客の行動パターンなどを基準にし、購買履歴や行動パターンを基準とした変数です。
細かく分類すると以下の項目があてはまります。

• 利用頻度：ライトユーザー、ヘビーユーザーなど
• 用途：キッチン、台所、お風呂場など
• 購入時間帯：朝、昼、夕方、深夜など
• 購入経路：SNS、ECサイトなど

従来は、この部分の変数は不透明でした。しかしIT技術の進歩により、顧客の行動履歴が可視化され、情報も得やすくなりました。
時間帯を問わず容易に買い物ができることから、SNSやECサイトを利用する方が多くなっていることから、行動変数も顧客セグメントの分析をするうえで重要視されています。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

顧客分析に用いられるフレームワーク

顧客分析を行うには様々な手法があり、商品や目的によって使い分けることが重要です。ここでは、ECサイトで顧客分析に用いられるフレームワークについて紹介します。

コホート分析

コホート分析とは、顧客の属性や条件などをグループ化し、どのようなアクションをとるのかを分析する手法です。

特徴は顧客の行動や意識の変化を分析して問題点や改善点の把握ができることです。
長期的かつ継続的に行わなければいけませんが、時間経過と顧客の行動パターンを分析することで離脱する可能性を回避できる政策を打ち出せます。
コホート分析が重要視されるようになったのは、競合するＥＣサイトが増え、新規の顧客獲得が難しくなっているからです。新規の顧客獲得が難しい状態だからこそ、既存の顧客を継続的にリピーターにする必要性があります。

コホート分析のメリット

コホート分析のメリットは、顧客のトレンドやニーズを把握でき、それらを基に需要予測がたてやすいことです。時間の経過を追うことで、購買履歴を知ることができ、その時々のトレンドを知ることができます。

また行動履歴で離脱するタイミングなどがわかるため、購買してから〇ヵ月後にキャンペーンを打ち出して離脱の回避といった対策も打ち出せます。

コホート分析の活用方法

コホート分析は、ページビューの減少や離脱原因、キャンペーン効果、顧客リストの見直しに活用できます。顧客が購買してから〇日後に離脱する傾向が高い場合は、そのタイミングでキャンペーンを打ち出す。

またページビューが減少している場合は、新コンテンツや投稿頻度を高めるといった改善にも繋がります。サイト全体の問題点を見出したい時には、コホート分析は有効的です。

CPM分析とは？（購買データをもとにセグメント）

CPM分析とは、顧客の購買データをもとにセグメントした分析方法です。
分析するときにチェックする項目は以下の通りです。

• 購入回数
• 購入金額
• 最終購入から経過した日数
• 在籍期間

購買データをもとにセグメントするため、顧客ごとのロイヤルティごとに分けられるのが特徴です。

CPM分析のメリット

購入金額は少ないけど、長期間・安定的に購入してもらえる顧客を可視化できることです。既存の顧客を維持するためには、維持費の5倍がかかるといわれています。

またパレードの法則から売上の8割は既存の顧客から発生していると考えられるため、いかに優良顧客に育て上げるかが重要です。
CPM分析を行うことで優良顧客の育成ができるため、多くの企業が取り組んでいる分析方法です。

CPM分析の活用方法

CPM分析では、まず最初に以下の5つに分けます。

• 初回客：1回のみの購入
• よちよち客：サイトの利用期間が短い
• コツコツ客：サイトの利用期間は長いが、購入金額が少ない
• 流行客：リピーターで購入金額は大きい
• 優良客：流行客よりも利用期間がさらに長く、購入金額も大きい

5つに分けた後、それぞれ「現役」か「離脱」の2つに分けます。

• 現役：現在もECサイトを利用している
• 離脱：現在はECサイトを利用していない

それぞれ顧客を分け、最終的に10のグループに分けます。

• 現役初回客
• 離脱初回客
• 現役よちよち客
• 離脱よちよち客
• 現役コツコツ客
• 離脱コツコツ客
• 現役流行客
• 離脱流行客
• 現役優良客
• 離脱優良客

CTB分析（3要素で顧客をセグメント）

CTB分析とは「Category(分類)」「Taste(テイスト)」「Brand(ブランド)」の3要素で顧客をセグメントする方法です。

• Category：大・中・小で商品を分類し、趣向の把握
• Taste：色や模様・サイズなどのテイストの把握
• Brand：好みのブランドやメーカ・キャラクターの好みを把握

これらの3要素をグループ分けし、顧客の趣味や趣向といった好みを把握します。これらの状態を把握することで、顧客が今後購入するであろう商品の予測が立てやすくなり、効果的なアプローチができます。

CTB分析のメリット

顧客の趣味や趣向が把握できているため、類似商品や似たジャンルの商品を販売しやすいというメリットがあります。嗜好に合わせたアプローチができるため、効率的にマーケティングを行えます。

CTB分析の活用方法

CTB分析を行う時は、以下の3ステップで進めていきます。

1. カテゴリーごとに分け、顧客をあてはめる
2. 色や模様などのテイスト分析を行い、顧客の嗜好を把握
3. 顧客が好むブランドを把握し、アプローチする

1番目のカテゴリー別では会社によって異なります。この部分は会社内で話し合い、誰が見ても明確な大中小と分けましょう。
テイストでは以下の項目をより深堀をしていきます。

• 形
• 色
• 模様
• 質感
• デザイン
• サイズ

最後に、特定のブランドやキャラクターを顧客が好んでいるのかを把握し、価格や流行を考慮しているのかを分析します。

デシル分析（10のグループにセグメント）

デシル分析とは、購入金額に応じて10のグループにセグメントをする分析方法です。デシルはラテン語で「10等分」という意味をもちます。
顧客の購入金額が高い順に10のグループに分け、売上に貢献している優良の顧客に効率よくアプローチをできるのが特徴です。はじめて分析をやる方には、導入をしやすくわかりやすいマーケティング政策です。

デシル分析のメリット

10等分をして購入金額が高い順位にアプローチをかけるという指標が一つであるため、簡単かつスピーディーに実施できるのがメリットです。特別なツールは必要なく、エクセル一つでできます。
売り上げ上位の顧客だけでなく、下位の人にはクーポンやキャンペーンを打ち出す政策を出せるため、下位の人に対するアプローチ方法も明確になるメリットもあります。

デシル分析の活用方法

購入履歴を用意しますが、単体で購入する人もいれば複数という方もいます。
デシル分析では、累計購入金額を指標とするため、一人一人の購入履歴をまとめる作業を行います。
購入履歴を整理出来たら、購入履歴が多い順から並べます。

集めたデータが100人だとしたら、1～10・11～20・・・91～100というように10等分に分けます。
10等分に分け終えたあと、グループ全体の購入金額の総額を足し、全体の中からどのグループが売上比率を出しているのかを算出してください。どの層が主な購入層なのかが明確になります。

RFM分析（顧客をロイヤリティごとにセグメント）

RFM分析とは、Recency(最新購入日)・Frequency(購入回数)・Money(購入金額)3つの指標を用いてグループ分けを行う分析方法です。
顧客をロイヤリティごとにセグメントするのが特徴で、顧客の購買段階に応じた政策を検討するのに最適です。

RFM分析のメリット

メリットは、顧客の優良なのかの善し悪しかがわからなかったのが、グループ分けされてランク付けできることです。
Recency(最新購入日)・Frequency(購入回数)・Money(購入金額)の全てが高い人は、今後も売上につながる顧客だとわかるため、集中してアプローチできます。

RFM分析の活用方法

RFM分析は、「データ収集」「基準値」「グループ分け」の順に進めていきます。データ収集では、購入日や購入回数・購入総額をデータにしてグループ分けします。

集めたデータをもとに、Ｒ・Ｆ・Ｍの基準値を決めます。
Ｒでは、1週間以内・2週間以内・1ヵ月以内など、どの期間で区切るのかを決め、Ｆ・Ｍも同様に回数と金額も設定します。基準値をもとにふるい分けを行うと、グループができているのがわかります。
優良顧客・継続顧客・休眠顧客などランク付けをしてください。
各グループごとにアプローチ内容を考え、アクションを起こしてみましょう。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

顧客分析における注意点について

顧客分析における注意点は、何を把握したいのかを明確化しなければいけません。目的がないまま分析しても、アクションやアプローチ方法を見いだせずに終わってしまいます。分析はあくまでも数字であり、何を求めるための分析なのかを必ず決めてください。
目的を設定して分析を終えた後、顧客が求めている深層心理の分析も合わせて行うことも重要です。
新たな切り口を見つけるためにも、目的を持ち深層心理の分析も合わせて行いましょう。

Shopifyやその他ECの制作・運用・保守について、お気軽にご相談ください。
連絡は問い合わせ・無料相談・無料お見積りよりどうぞ。

まとめ：顧客セグメントの理解と分析で売上増加！顧客分析におけるフレームワークの種類を紹介！

顧客セグメントを行い分析をすることが重要です。

分析を行うためのフレームワークは

• 顧客や属性をグループ化する「コホート分析」
• 顧客の購買データをもとにセグメントする「CPM分析」
• 3要素でグループ分けをする「CTB分析」
• 10のグループにセグメントする「デシル分析」
• 3つの基準値を設定してグループ分けを行う「RFM分析」

計5つがあります。EC内でのデータを集め、お伝えしたフレームワークあてはめながら顧客分析に努めてください。