顧客セグメンテーション – 顧客をセグメント化する方法 成長のためのステップバイステップガイド

顧客セグメンテーションとは？

セグメンテーションとは、顧客をさまざまなグループに分割し、各グループが同様の特性を共有して、エンゲージメント、売上、ロイヤルティを向上させるプロセスです。

ただし、多くの場合、顧客をセグメント化する最適な方法を見つけることは容易ではありません。 成長を加速できるように顧客をセグメント化する方法について、さまざまな洞察を取り上げます。

ビジネスにおけるデータの重要性を理解することから始めましょう。 2018 年、米国企業はサードパーティ データの購入に約 190 億ドルを費やし、そのデータをサポートするサードパーティ ソリューションにもほぼ同額を費やしました。 それにもかかわらず、これらの情報ブローカーが消費者に関して持っているデータの大部分は正しくありません。 例として、それはしばしば時代遅れです。

企業がデータに多額の費用を費やしている理由と、セグメンテーションのメリットとは?

Braze (以前の Appboy) は、2 年間に実施した 30,000 を超えるキャンペーンのマーケティング データを分析しました。 彼らは、よく考え抜かれた顧客セグメントに送信されたキャンペーンは、幅広いオーディエンスに送信されたキャンペーンよりも 200% 高いコンバージョンを達成したことを発見しました。

つまり、セグメンテーションを行うことと、売上・利益の向上には明確なつながりがあります。

マーケティングにいくら費やしていますか？ ほとんどの企業は、ビジネス全体の収益の約 11 ～ 13% を費やしています。 しかし、楽天マーケティングのレポートによると、マーケターはマーケティング予算の 26% を間違ったチャネルや戦略に浪費すると予想しています。これは通常、セグメンテーションが不十分なためです。

結果として、セグメンテーションによって売上と利益を改善する機会があるにもかかわらず、多くのマーケティング担当者はそれを正しく行っておらず、無駄遣いをしているということです。

一方、顧客はパーソナライゼーションを望んでおり、期待しています。

• 消費者の 91% は、関連するオファーや推奨事項を提供するブランドで買い物をする可能性が高くなります。
• 顧客の 80% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するブランドから製品またはサービスを購入する可能性が高くなります。
• 2019 年の消費者の 72% は、特定の興味に合わせてカスタマイズされたマーケティング メッセージのみに関与しています。
• 自身を頻繁に買い物をする人であると分類する人の 80% は、自分の体験をパーソナライズするブランドでのみ買い物をすると述べています
• 消費者の 63% は、サービスの標準としてパーソナライゼーションを期待しています。
• 調査対象の消費者の 88% が、「個別のサポート」を受けていないと報告しています。

—そしてセグメンテーションは、その期待に応えるための最も迅速で簡単な（そして多くの場合、最も費用対効果の高い）方法です.

高度な顧客セグメンテーション手法は、大手ブランドや大企業だけのものだと思うかもしれません。 しかし、そうではありません。 このガイドでは、コンバージョン、売上、顧客ロイヤルティを向上させる強力な方法を見つけるお手伝いをします。

顧客セグメンテーションの利点は何ですか?

顧客セグメンテーションが重要な理由マーケティングの重要な焦点は、収益性の高い顧客との関係を構築することです。 マーケティングとは、1 回の購入、1 回のコンバージョンだけではありません。目標は、顧客ベースを拡大し、長期的な価値を構築することです。

顧客を理解し、セグメント化し、マーケティング キャンペーン、オファー、およびコミュニケーションをパーソナライズすることは、顧客関係管理 (CRM) として広く知られているものの一部です。

CRM のツールと方法は、顧客セグメンテーション戦略を開発し、それを実装する方法のバックボーンを提供します。

Harvard Business Review によると、毎年 30,000 を超える新しい消費者向け製品が発売されています。

そして、それらの 95% は、次の 7 つの理由のいずれかで失敗します。

• 消費者のニーズとウォンツを理解していない。
• 存在しない問題の修正。
• 間違った市場をターゲットにしています。
• 価格が正しくありません。
• チームと内部の能力が弱い。
• 開発の長期化または市場参入の遅れ。
• 悪い実行。

顧客セグメンテーションの利点

• 新しい市場機会を検出して活用するのに役立ちます。
• 顧客の行動を予測する方法を改善します。
• 顧客維持率とロイヤルティの向上。
• パーソナライゼーションを通じてブランドの認知度を向上させます。
• ワークフローを合理化し、改善します。
• 顧客生涯価値の向上に貢献します。
• メール マーケティング担当者は、メール キャンペーンをセグメント化することで、収益が 760% 増加したことを目の当たりにしています。

次の統計を考慮してください。

• 消費者の 71% は、パーソナライズされたエクスペリエンスがメールのやり取りの決定に影響を与えると考えています。
• 回答者の 80% は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する企業と取引する可能性が高いと回答しています。
• 米国のマーケティング担当者の 88% が、パーソナライゼーションによって測定可能な改善が見られたと報告しており、半数以上が 10% 以上の向上を報告しています。
• 最近のマッキンゼーの調査によると、顧客分析を広く使用している企業は、ROI が 115% 高く、利益が 93% 高いと報告されています。

顧客セグメンテーションの問題点

7 つのよくあるセグメンテーションの間違い

1. セグメントがビジネスの目標に沿っていません。
2. 具体的なデータではなく、本能に基づいてセグメント化しています。
3. 限られたデータに基づいてセグメントを作成しました。
4. 「ダーティデータ」を使用しています。
5. セグメントの開発中にチャネルを無視しています。
6. エンゲージメントの時間とコンテキストを考慮していません。
7. 時間の経過に伴うセグメントのパフォーマンスを追跡していません。

6つの顧客セグメンテーション方法

顧客をセグメント化する方法はたくさんありますが、最適な方法の選択は、ビジネスの種類や市場/業界によって異なります。 たとえば、B2B セグメンテーションでは、B2C マーケティングとはまったく異なるアプローチが必要になることがよくあります。

ただし、セグメンテーション方法の出発点はデータです。 顧客データに基づいて意思決定を行うことは、あらゆるマーケティング活動の基盤であり、成長をもたらすセグメンテーションを効果的に開発する方法です。

1.地理的セグメンテーション

地理的セグメンテーションとは?

地理的セグメンテーションでは、地理に基づいて顧客をグループに分けます。 これを行う最も一般的な方法は、国、地域、州、都市などの既存の境界を使用することです。

市場をよりミクロレベルで分割する方法は、地方、郊外、都市の市場セグメントなどの居住地域のタイプに基づいています。

地理的セグメンテーションの例

• 観光および旅行業界は、気候などのより微妙な要素を含む地理的セグメンテーションを使用しています。
• IP アドレスは、オンライン ビジネスを支援し、人々をローカライズされた言語、製品、および価格設定でローカル サイトに誘導するために使用されます。
• 自動車メーカーは、気候をオープントップ車のセグメンテーション要因として使用しています。

地理セグメンテーションを使用する利点

では、地理的セグメンテーションの利点は何でしょうか? いくつか見てみましょう。

• これは、大きな国内市場または国際市場を持つ企業にとって効果的なアプローチです。さまざまな地域のさまざまな消費者が、具体的に対象とすることができるさまざまなニーズ、欲求、および文化的特徴を持っているからです。
• また、予算が限られている中小企業にとっても効果的なアプローチになる可能性があります。 彼らは定義されたエリアに集中でき、ターゲットの地理的セグメントに不適切なアプローチに不必要なマーケティング費用を費やす必要がありません。
• 人口密度の異なる地域でうまく機能します。 都市環境の顧客は、郊外や農村環境の顧客と比較して、ニーズ、購入パターン、収入が異なることがよくあります。 多くの場合、これら 3 つの領域の間には文化的な違いもあります。

地理的セグメンテーションの欠点

• 同じ出身国からの非常に異質な観光客を混ぜ合わせて、人為的に1つのセグメントとして扱うことの危険性。たとえば、イタリア人はすべて同じではありません。
• 地理的データが使用されることもありますが、ターゲティングを時代遅れにする購入パターンや行動にはほとんど、またはまったく違いがありません。

2.人口統計のセグメンテーション

人口統計セグメンテーションとは?

人口統計データは、国勢調査データを簡単に取得できること、一般に 10 年ごとに更新されること、Google Analytics などのデータ分析、SurveyMonkey などの質問やフォームによる消費者、Facebook Insights などの他のデータ ソースを介して、最も一般的に使用されるデータの 1 つです。 . もう1つの理由は、ターゲット市場を分割するための最も安価で簡単な方法であると考えられている.

ただし、人口統計データだけでは、顧客に関する洞察はほとんど得られません。 誰が私の顧客かという質問には答えますが、なぜ顧客が購入するのかという質問には答えません。

人口統計セグメンテーションの例

• 年。
• 性別。
• 人種。
• 配偶者の有無。
• 子供の数（もしあれば）
• 職業。
• 年収。
• 教育レベル。

人口統計セグメンテーションを使用する利点

• 一般に、人口統計データは、他のセグメンテーション手法よりも収集および測定が容易です。
• 通常、人口統計を指標として使用すると、ターゲティングはより簡単になります。たとえば、35 歳から 45 歳の男性などの消費者グループをターゲティングできます。
• 人口統計データを他のデータ セットと組み合わせると、顧客間の違いを簡単に分析できます。
• トレンドや社会の変化を監視するのに最適です。

人口統計セグメンテーションの欠点

• 人口統計データは急速に変化します。 年齢は毎年変わりますが（もちろん）、人々の収入、婚姻状況、教育レベル、職業など、リストは続きます。
• 説明のみ - 消費者自身をほとんど理解していません。
• 同じ人口統計グループの消費者が同様のニーズとライフスタイルを持っていると仮定します。たとえば、30 歳全員が同じニーズを持っている可能性は低いです。
• データを収集するとき、人々は自分の年齢や収入などのデータの他の要素について嘘をつくことがよくあります。
• 一部の製品やサービスでは、人口統計はほとんど役に立ちません。 Spotify を例にとると、音楽は非常に主観的なトピックであり、Spotify は人口統計ではなく行動やリスニングの好みを追跡します。 Spotify にとって、人口統計データは曖昧すぎて、意味のあるマーケティング コンテンツや効果的なコミュニケーションを作成できません。

食料品店は通常、人口統計データを使用して顧客をターゲティングします。 彼らは、家族が独身者やカップルよりも年間に多くの商品を購入することを知っています。

3.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とは、典型的な人口統計データと併せて調査されることが多い人々の態度や関心を利用して、顧客を構築し、対象を絞ることです。

人口統計、トランザクション、または行動データとは異なり、サイコグラフィックスは、特定の顧客が製品を購入することを選択した理由についてのアイデアを提供します。

この市場調査と合わせて、Facebook Pixel などの方法を使用して、顧客がオンラインで好きなもの、閲覧したり共有したりするものすべてを追跡できます。

サイコグラフィックセグメンテーションの例

• 興味
• 個性
• ライフスタイル
• 社会的地位
• 活動、興味、意見 (AIO)
• 態度

Brandwatch のようなツールを使用すると、オーディエンスに関する詳細を収集し、それを使用して、態度、関心、活動、および性格特性に基づいて市場を分割できます。

サイコグラフィックセグメンテーションの利点

• お客様のライフスタイルやニーズをヒアリング。
• 製品やブランドを購入する動機や理由を明らかにするのに役立ちます。
• 多くの場合、プロモーション キャンペーンの開発に役立ちます。

サイコグラフィック セグメンテーションの欠点

• 市場調査 (通常は定性調査と定量調査を組み合わせたもの) が必要で、費用がかかる可能性があります。
• 研究コストの結果として、おそらく大企業/ブランドにより適しています。
• 定性的な市場調査は、調査結果のさまざまな解釈にまだ開かれている場合があります。
• サイコグラフィック セグメントは、販促方法や店頭での識別が容易ではない場合があります。

4.行動セグメンテーション

行動セグメンテーションは、顧客の行動に基づいており、したがって再び行動する可能性があります。 行動セグメンテーションは、主に顧客の購入プロセスに焦点を当て、同様の購入行動を持つ顧客を 1 つの「セグメント」にグループ化します。 その後、企業は、購買行動に基づいて、企業、顧客、および潜在的な顧客をターゲットにすることができます。

消費者の行動の 1 つまたは 2 つに基づいて、消費者の購入プロセスの段階を識別しようとすると、間違った仮定に簡単につながる可能性があります。

さまざまな段階の顧客は、さまざまなチャネルで、さまざまなタイミングで、特定の順序でなく、他の段階のコンテンツと対話し、関与します。 したがって、単一の顧客の行動または相互作用では、顧客がどのジャーニー段階にあるかを特定するには不十分です。

精度を向上させるには、さまざまなタッチポイントとチャネルにわたるすべての行動データを活用して、時間の経過に伴う行動パターンに基づいて加重アルゴリズムを構築できるようにする必要があります。

Gartner は、2025 年までに、マーケティング部門の 25% が専任の行動科学者または民族誌学者を常勤スタッフの一部として配置すると予測しています。 したがって、人間の偏見を理解することは、行動を理解するための鍵となります。

行動データの例

• オンライン ショッピングの習慣:すべてのサイトでのユーザーのオンライン ショッピングの習慣を考慮することができます。これは、ユーザーが Web サイトでオンライン購入を行う可能性と相関している可能性があるためです。
• タイミングに基づく行動:購入時期に基づいて顧客をセグメント化することを検討してください。
• Web サイトで実行されたアクション:ユーザーがオンライン プロパティで実行したアクションを追跡して、ユーザーがどのように操作しているかをよりよく理解できます。 誰かがサイトに滞在する時間、記事を最後まで読んだかどうか、クリックしたコンテンツの種類などを調べることができます。
• 求められる利益:これは、顧客が製品を購入することによって満たそうとするニーズを指します。
• 使用状況:使用率に基づいてユーザーを分類できます。 製品のヘビー ユーザー、ミディアム ユーザー、ライト ユーザー、または非ユーザーであるかによって、メッセージは異なります。
• ロイヤルティ:製品をしばらく使用した後、顧客はしばしばブランド ロイヤルティを築きます。 ブランドに対する忠誠度に基づいて顧客を分類し、それに応じてメッセージを調整できます。
• 製品レビュー/フィードバック– 人々が実際に製品をどのように体験したか、彼らが抱えていた課題、または最も楽しんだことを見ることは、有益な洞察です. これを製品に限定する必要はありません。 競合他社、補完物、および同等物を見ることができます

行動セグメンテーションの利点

• どちらも販売に重点を置いているため、マーケティング チームと営業チームの足並みを揃えるのに役立ちます。
• 購入プロセス内の段階に焦点を当てているため、より状況に応じたコミュニケーションが作成されます。
• 行動やニーズが似ている顧客を特定します。
• ブランド ロイヤルティは、ブランドに対する親近感を示した顧客に基づいてさらに構築できます。 したがって、行動セグメンテーションは、顧客ロイヤルティの向上に役立ちます。

行動セグメンテーションの欠点

• 顧客の行動は、時間、場所、機会、要件などによって変化し、常に正しく予測できるとは限りません。 行動のセグメンテーションは、性格の特徴と行動に関するフレームワークを提供するだけです。
• ほとんどの場合、行動のセグメンテーションは、完全に定量的なデータではなく、定性的なデータに基づいて行われます。 したがって、予測、予算、経費などの作成はすべて、特定の仮定に依存します。

5. ペルソナ セグメンテーション

明確に定義されたペルソナは、より優れたマーケティング プランを構築するのに役立ち、マーケティング キャンペーンの対象を絞り、見込みのある消費者の適切なグループにオファーを提供するのに役立ちます。 マーケティング ペルソナは、顧客に顔を向け、顧客のニーズとウォンツを特定するのに役立ちます。

マーケティング ペルソナの開発方法を人々が理解できるように、ペルソナ キャンバスを作成しました。

ペルソナ セグメンテーションの例

マーケティング ペルソナは、非常に強力な顧客セグメンテーション手法です。 特に、顧客の目標に関する調査で使用する場合。

また、調査によると、顧客のペルソナを使用するとマーケティングの成果が向上することが示されています。

ただし、効果的なペルソナは構成されていません。 これらは、より大きなデータ駆動型戦略の一部であり、どのデータを収集するか、それがビジネス目標とどのように関連しているか、データを効果的に使用して意思決定を行う方法をより深く理解する必要があります。

ペルソナ セグメンテーションの利点

• 顧客の目標、ニーズ、やるべき仕事をより深く理解できます。
• 顧客が購入する方法と理由に関する豊富な知識のプロファイルを構築します。
• チームが顧客セグメントを一貫して理解するのに役立ちます。
• チームが創造的で革新的なソリューションを生み出す方法を改善します。

ペルソナセグメンテーションのデメリット

• 製作に時間がかかります。
• 強力なプロファイルを作成するには、複数のデータ セットが必要です。

6. 予測セグメンテーション

予測分析とは

予測モデルは、多くのビジネスや日常生活で使用されています。 例としては、政治、不正検出、財務モデリングなどがあります。 マーケティングでは、個々の顧客の行動を予測し、顧客を最も実用的で意味のある方法にグループ化するために使用されていました。 たとえば、予測分析を使用すると、顧客が次に購入する予定があるかどうか、いつ購入するかを予測できます。

予測分析を使用して、顧客が次に購入する可能性のある特定の製品を予測し、これらの製品を積極的に顧客に推奨できます。

予測セグメンテーションの例

• 教師なし学習: 教師なし学習は、結果を明示的に推定または予測しようとせずに、データ内の隠れたパターンを見つけます。
• 教師あり学習: 教師あり学習は、サンプル入力とターゲットでトレーニングすることにより、与えられた入力から出力を推定するために使用されます。
• 強化学習: 教師あり学習は、サンプル入力とターゲットでトレーニングすることにより、与えられた入力から出力を推定するために使用されます。

マーケティング担当者は、ブランドの好み、割引の好み、サイト滞在時間、閲覧行動、通話時間、購入履歴、閲覧した製品など、何百もの異なる種類のデータにアクセスできるようになりました。各変数間の関係を見つけるためにデータの種類を調べますが、今日の強力なコンピューターとアルゴリズムの場合、分析は簡単です。

顧客のセグメンテーションは、手動プロセスから AI 自動化プロセスに移行しています。

教師なし学習: クラスタリングとセグメンテーションの違い

セグメンテーションは、類似性に基づいて手動で顧客をグループに分類するプロセスです。 クラスタリングは異なりますが、顧客の類似点を見つけてグループ化できる自動化された統計的に厳密なプロセスです。

クラスタリングは、顧客に関する既知の要因を使用して、顧客ベース内のセグメントを自動的に発見する方法です。 k-means アルゴリズムやアプリオリ アルゴリズムなどのクラスタリング アルゴリズムは、何百もの顧客属性と以前の顧客とのやり取りを分析して、顧客の行動とその行動を促進する力に関する洞察を明らかにすることができます。

これは、ほとんどのセグメンテーションが年齢や収入などの 1 つまたは 2 つの要因を非統計的な方法で利用して顧客をグループ化するという意味で、顧客セグメンテーションとは異なります。

教師あり学習: 傾向モデル

傾向モデルは、過去の例から学習することにより、顧客の将来の行動について真の予測を行います。 例としては、顧客が製品を購入する可能性や、見込み客が Web サイトを利用する可能性などがあります。

例として、傾向モデルを使用して、顧客が生涯を通じて費やす金額を予測し、予測生涯価値モデルを生成します。 このタイプのモデルは、将来の見通しや顧客の行動を予測するために使用できます。

強化学習と協調フィルタリング

協調フィルタリング モデルの一般的なマーケティング アプリケーションはレコメンデーションです。

協調フィルタリング モデルは、製品、コンテンツ、またはその他のあらゆるものを推奨できます。 これらのレコメンデーション モデルは、「この製品を気に入ったお客様は、次の製品も気に入った」という提案で、Amazon によって有名になりました。

その他の顧客セグメンテーション方法

• 価値のセグメンテーション:一部の企業は、顧客の「取引価値」 (製品に費やす可能性が高い金額) に基づいて市場を分割します。 顧客の取引価値を判断するには、購入回数、購入頻度、購入した商品の価値など、以前の購入データを調べることができます。
• Firmographic セグメンテーション:企業間 (B2B) 企業は、Firmographic セグメンテーションを使用して、市場内のビジネスを分割する場合があります。 これは、個々の消費者の人口統計学的セグメンテーションに似ていますが、代わりに、顧客になる可能性のある企業の特性に注目します。 注目すべきデータの例には、業界、収益、従業員数、場所などがあります。
• 世代別セグメンテーション:企業は消費者を世代別に分類し、Z 世代、ミレニアル世代、X 世代、ベビーブーム世代、沈黙の世代を含むカテゴリにグループ化することがあります。 これらの世代は、特定の好み、行動、性格特性、信念を共有していると考えられています。 もちろん、世代のすべてのメンバーが同じというわけではありませんが、世代別のセグメンテーションにより、オーディエンスについてさらに洞察を得ることができます。
• ライフステージ セグメンテーション:市場を、生活のどの段階にあるかに基づいてグループにセグメント化することもできます。 大学進学、結婚、出産は、考慮すべき重要なライフイベントの例です。 人生のさまざまな段階にある人々は、さまざまなものを必要としています。 たとえば、もうすぐ大学生になる人は、アパートの家具が必要になるかもしれません。 新しい親は離乳食を購入しようとします。
• 季節のセグメンテーション:人々が人生のさまざまな時期にさまざまな商品を購入するのと同様に、人々は 1 年のさまざまな時期にさまざまな商品を購入します。 クリスマスやハヌカなどの主要な祝日も、購買行動に大きな影響を与えます。

初心者向けの顧客セグメンテーションの方法

ステップ 1: 適切な測定値を選択する

ここでは、顧客セグメンテーションを開始する方法の基本的なアイデアを提供するために、4 つのステップのガイドを示します。

ステップ 2: 適切なツールを選択します。顧客セグメンテーション用

グーグルアナリティクス

• Google アナリティクスでは、詳細な顧客セグメントを作成できます。 オーディエンスタブの下には、多くの人口統計統計と、訪問者の（その他の）関心に関する情報があります. 「セグメントを追加」をクリックして、必要なセグメントを追加し、追跡します…
• Google アナリティクスを使用すると、トラフィックとウェブサイトの流れを分析できます。 タブの動作と獲得は、訪問者が Web サイトのどこで、いつ、どのくらいの時間を費やしているかを正確に把握するのに最適な場所です。 時間をかけて、視聴者を惹きつけ、関心を維持しているものを確認し、改善できる領域を特定することができます。
• Google アナリティクスを使用すると、特定の目標を設定してソリューションをテストできます。 ウェブサイトの改善が必要な部分の基本的なアイデアが得られたら、コンバージョン タブに移動して、新しい目標を自分で作成できます。 4 つのカテゴリがあります: 目的地 (1 つのページへの訪問)、期間 (ページで費やされた時間)、セッションあたりのページ/スクリーン (クリックスルー率)、およびイベント (ページでの特定のアクション)。 ベスト プラクティスとして、マイクロ コンバージョンの目標とマクロ コンバージョンの目標を一致させてみてください。
• より詳細な分析に投資する場合は、Mixpanel、Kissmetrics、Amplitude などの代替手段を試してみてください。

Facebook インサイト

Facebook のオーディエンス インサイトは、多くの有用な人口統計学的および心理学的データを提供します。 さらに、Web サイトで Facebook ピクセルを使用すると、行動データも追跡できます。 顧客セグメンテーションに使用できる Facebook データの種類の一部を次に示します。

• 人口統計。
• 地理。
• 性別。
• ユーザーがアクティブな時間。
• デバイス。
• 興味。

ステップ 3: データから洞察を導き出す

これは次のポイントであり、おそらく最も重要なポイントです。 サイコグラフィックスはかなり話題になっていますが、サイコグラフィックスを扱うほとんどの人が見落としがちな部分がまだ 1 つあります。

心理学理論にリンクすることで、洞察を行動につなげることができます。 データセットを深く掘り下げます。

• 行動パターンを認識していますか？
• それらを特定の消費者の特性に関連付けることができますか?
• これらの特性とパターンを、関連する心理的原則に一致させることができますか?

これらの原則をコピーにどのように組み込むことができるかを考えてください。

実験を設定して、仮定が正しいかどうかを調べます。 もちろん、何かがうまくいくかどうかは、試してみることでしか分からないことは言うまでもありません。 新しい行動計画に基づいてウェブサイトを調整し、何がうまくいくかを確認します (マーケティング心理学で調査結果をサポートする方法を知りたい場合は、このガイドをお読みください)。

ステップ 4: テスト、テスト、テスト

基礎を固め、Web サイトでいくつかの新しい戦略をテストし、顧客についてもう少し学びました。

私たちの心理的傾向の少なくとも一部が固定化されていることを示唆する証拠はたくさんありますが、人間の行動のほとんどは動的です。 私たちの考え方、行動、感じ方は、時間の経過やさまざまな状況で変化する可能性があります。 この変動により、さまざまなショッピング ステートが発生します。これは、分析時に考慮すべきもう 1 つの要因です。

ビジネスモデルキャンバスと顧客層

ここまでで、顧客セグメントの重要性と、顧客をセグメント化するさまざまな方法を理解できました。

ビジネス モデル キャンバスの最初のブロックが顧客セグメントであることは、おそらく驚くことではありません。

2 番目のブロックは、価値提案です。

一言で言えば、すべての優れたビジネスの中心にあるのは、顧客が望むものを生み出す、つまり顧客に価値を提供するという同じ原則です。 Alexander Osterwalder と Yves Pigneur は、これら 2 つのブロックの重要性を強く確信したため、その後、Value Proposition Canvas という本をさらに出版しました。

このガイドでは、価値提案キャンバスに記入する方法について説明します。

GDPR の最終ポイント

最後の注意: データの収集と分析の取り組みが適切で、価値があり、実用的で、押し付けがましくなく、GDPR に準拠していることを確認してください。そうすれば、誰もが勝ちます!