セグメンテーションが注目される背景と分類方法について詳しく解説

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セグメンテーションが注目される背景と分類方法について詳しく解説

セグメンテーションは、顧客ニーズに合ったコンテンツを届けるために重要なプロセスのひとつです。分析や分類をうまく活用すると、効果的なセグメンテーションを行えます。そこで今回は、セグメンテーションが注目される背景や分類方法についてご紹介します。

目次

    セグメンテーションとは

    セグメンテーションとは、似たような性質を持つ市場や顧客を「セグメント」と呼ばれる小規模なグループに分ける作業のことを指します。

    自社がどの市場に参入するかによって、競合他社は大きく変化します。
    「自社の商品やサービスが戦い抜いていける市場はどこなのか」を見定めて適切なターゲットを選定するためには、精度の高いセグメンテーションが必要不可欠です。

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    セグメンテーションの目的

    あらゆるコンテンツが存在する現代で企業が他社に対して優位であるためには、ユーザーのニーズを的確に捉えてニーズを満たせる商品を生み出し、自社の商品やサービスを必要としているユーザーのもとに届けるためのマーケティング戦略を立案することが重要です。

    しかし十分な市場調査を行った上でどのようなユーザーが存在するのかを把握していなければ、アプローチすべきターゲットを決定することは難しいでしょう。そのためまずは市場に存在するユーザーを適切なセグメントに分類して、後に続くプロセスであるターゲティングを行いやすい状態に整えておく必要があるといえます。

    セグメンテーションが注目される背景

    セグメンテーションが注目される背景

    セグメンテーションが注目される理由には、「顧客ニーズの細分化」と「利益の最大化への注目」の2つの背景があります。ここでは、それぞれについて詳しくご紹介します。

    顧客ニーズの細分化

    従来のマーケティング活動の中心はマスメディアにあり、一般的にあらゆるターゲット層に対してテレビCMなどを通じて自社の商品やサービスを紹介する方法がとられていました。
    しかし近年ではユーザーのニーズは細分化され、すべての人に対して同じマーケティング戦略を行う手法は通じなくなったといえるでしょう。マーケティングの舞台もマスメディアからWebを中心としたものに移り変わっています。

    加えて、スマートフォンの普及やSNSの台頭によって人々の情報源はマスメディアだけではなくなっています。さらに商品のバリエーションは多様化し、誰もが同じものを購入するのではなく、自身が取捨選択して欲しいものを購入するスタイルがより普及したといえるでしょう。
    このことから、従来のテレビやラジオを中心としたマスメディアへのマーケティング戦略では細分化したニーズに対応しきれなくなり、自社の商品やサービスを売り込む市場を見極めるためのセグメンテーションが注目されるようになっています。

    利益の最大化への注目

    顧客ニーズの細分化に加えて、企業において利益の最大化が重要視されていることもセグメンテーションが注目されている理由のひとつです。
    ビジネスでは「利益」とは単に売上を指すものではなく、「売上からコストを差し引いて手元に残る金額」が利益であるといえます。売上が高かったとしても、利益が少なければビジネスが成功しているとはいえないでしょう。

    このことから、企業の利益を最大化するためには、「少ないコストで最大の利益を得る」ことが重要になります。しかし前述のように多種多様な市場が存在するため、すべての市場にアプローチしようとするとコストがかかりすぎてしまいます。自社の予算を集中させる市場を選び抜き、利益を最大化する環境を整える必要が生じていることも、セグメンテーションが注目されている理由でしょう。

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    セグメンテーションに重要なSTP分析

    セグメンテーションは、「STP分析」という考え方において最初のプロセスになります。ここでは、STP分析がどのような考え方なのかについてご紹介します。

    セグメンテーション

    セグメンテーションは、ユーザーを条件別に複数のセグメントに分割するプロセスのことです。分割の条件は年齢や性別、興味や関心など、取り扱う商品やサービスによってさまざまにあります。

    精度が低いセグメンテーションを行ってしまうと、後に続くターゲティングやポジショニングの精度も低下する可能性があるため注意が必要です。セグメンテーションはマーケティング全体の効率を決める土台となることから、十分に条件を絞り込んで正確に実施することが大切です。

    ターゲティング

    ターゲティングとは、前述のセグメンテーションで切り分けたセグメントを参考にしながら、自社が売り込むターゲット層を選定するプロセスです。

    しかし、ターゲティングはセグメントの中からターゲットを絞り込むだけの単純なものではありません。
    ターゲティングを行う際は競合他社の調査なども影響するため、特定のセグメントを選ぶだけでは効果的なマーケティングにはつながりにくいという点には注意が必要です。

    ポジショニング

    ポジショニングはセグメンテーションとターゲティングを経て選定した市場やターゲット層を相手に、自社が「どのような立ち位置でマーケティングを行っていくのか」を定めるプロセスです。一般的には、ターゲティングが終了した段階でポジショニングはある程度決まっているケースが多いといえます。

    競合他社と差別化でき、自社の商品やサービスの独自性を押し出せるポジションを設定することが重要です。ターゲティングとポジショニングはどちらもセグメンテーションが土台となっているため、まずはセグメンテーションの精度を高めることで双方のプロセスの精度も高まるといえるでしょう。

    セグメンテーションの分類例

    セグメンテーションの分類例

    セグメンテーションの分類にはいくつかの方法があります。ここでは、代表的な4つの方法をご紹介します。

    1.ジオグラフィック変数

    ジオグラフィック変数では、国や都道府県などのエリアや気候、土地に根付いた文化などの条件でセグメンテーションを行います。
    国内と海外のどちらを選ぶのか、海外ならどの国のどの地域にアプローチするのかなど、細かく絞り込んでいきます。

    2.サイコグラフィック変数

    サイコグラフィック変数は、興味・関心や生活スタイル、性格などの人間の感性に関連する事柄を軸にセグメンテーションを行う方法です。
    最近ではWebサイトを訪問したユーザーを詳細に分析できるようになったこともあり、比較的よく利用されるようになっています。

    3.デモグラフィック変数

    デモグラフィック変数は年齢や性別、収入、職業などの条件によってセグメンテーションを行う方法で、これらの条件を「人口動態」と呼ぶこともあります。
    政府や公的機関が詳細なデータを提供しているケースも多く、利用されやすい手法のひとつです。

    4.行動変数

    行動変数は、ユーザーが商品を購入する動機をもとにセグメンテーションを行う方法です。例えば購入頻度や希望価格、商品のパフォーマンスなどが当てはまります。
    加えて行動変数には、返品時のユーザーの態度も含まれます。

    セグメンテーション検証の4R

    セグメンテーションを行う際は、「4R」と呼ばれる指標をもとに正確性を検証するとセグメンテーションの精度が高まるといわれています。

    Rank

    Rankは「優先順位」を表しており、セグメンテーションを行った市場の優先順位を正しく判断できているかどうかを検証する指標です。
    一般的には、優先度が高い順にターゲティングを行います。

    Reach

    Reachは「到達可能性」とも称されます。選択した市場へ実際に自社の商品やサービスを届けられるかどうか、その際の難易度などを検証します。
    一般的に、ユーザーに商品が到達するまでの難易度が高い市場では、多くの工数や多額のコストがかかりやすい傾向にあります。

    Response

    Responseは「測定可能性」とも表され、セグメンテーションを行った市場で分析に有効なデータを得られるかどうかを判断する指標です。
    十分な量のデータを得られる市場であれば、データの分析結果をもとにマーケティングの内容を見直してさらに施策の効果を高められるでしょう。

    Realistic

    Realisticは「有効規模」を表します。セグメンテーションを行った市場が、ビジネスを行うにあたって十分な規模を有しているかどうかを見極める指標です。
    十分な市場規模がないと良質な商品を開発してもビジネスを継続できるだけの売上を確保できないため、有効規模の見極めは重要だといえます。

    まとめ

    ニーズの細分化や利益の最大化が背景となり、従来型のマスメディアを利用したマーケティングから正確なセグメンテーションによるWebを中心としたマーケティングが一般的になってきています。STP分析を入念に行い、自社が成果を上げられる市場を選んで参入しましょう。

    さらにセグメンテーションの精度を高めることによって、ターゲティングやポジショニングの正確性も高まります。自社の商材に合った分類方法を選び、セグメンテーションの実施後は4Rを活用した検証を行うと効果的な取り組みができるでしょう。

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    この記事の執筆者

    山盛 有希子執筆者のXへのリンク
    株式会社ラクス
    ラクスクラウド企画部 オンラインプロモーション課
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    山盛 有希子

    自動車部品メーカーで広報として3年間従事し、2020年6月にラクス入社。

    オンラインマーケティングチームに所属し、メルマガ運用やメルラボの企画・コンテンツ作成を担当。

    社内外向けにセミナーや勉強会を行い、メールマーケティングのナレッジを提供している。