Segmentation

セグメンテーションとは、顧客層やオーディエンスを、意思決定に関連する点で異なるグループに分割することです。分析においては、重要な変動を覆い隠してしまう平均値を細分化するために用いられます。マーケティングにおいては、ターゲットを絞った活動を行うために用いられます。製品開発においては、どのユーザーのニーズを満たすべき機能を開発すべきかを判断するために用いられます。その共通の目的は、すべての人を単一の数値で表すのではなく、実際に異なる行動をとる複数のグループを表す数値に置き換えることです。

集計指標は往々にして誤解を招くという点が問題です。安定した全体的なコンバージョン率は、モバイルコンバージョン率の上昇がデスクトップコンバージョン率の低下を相殺している、低価値顧客層の増加が高価値顧客の減少を覆い隠している、あるいはある市場の改善が別の市場の悪化を補っているといった事実を隠蔽してしまう可能性があります。ダッシュボードに表示されるのは集計値であるため、こうした構成の変化は、合計値を大きく左右するほどになるまで気づかれないことが多く、その時点ですでに根本的な変化は何ヶ月も続いているのです。

有用なセグメンテーションは、利用可能なデータではなく、それが支援する意思決定によって定義されます。人口統計学的セグメントは簡単に構築できますが、多くの場合役に立ちません。なぜなら、年齢や居住地は、人々が実際に行った行動と比較して、行動をうまく予測できないことが多いからです。購入頻度、購入時期、カテゴリ、チャネル、デバイス、ライフサイクル段階に基づく行動セグメントは、はるかに実用的です。なぜなら、メンバーシップは属性ではなく、明らかになった嗜好を反映しており、結果として得られるグループは、チームが実際に実行できる活動に対応しているからです。

分析上の主な危険性は、セグメント化によって誤った結果が生じる可能性が高まることである。実験やデータセットを十分に分割すると、偶然だけでも顕著な差異が生じる可能性があり、各セグメントが小さくなるほど、その数値に関する不確実性は大きくなる。データを見た後に、興味深い差異が見られるという理由で選択されたセグメントは、特に信頼性が低い。重要なのは、関心のあるセグメントを事前に定義し、セグメントの数値とともに不確実性を報告し、事後的に得られたセグメントの結果を、別途検証が必要な仮説として扱うことである。

運用面では、セグメントはそれに基づいて行動できる場合にのみ価値があります。対象となるシステムで識別できないセグメント、差別化された処理を正当化するには小さすぎるセグメント、または情報が提供される活動サイクルよりもメンバーシップの変化が速いセグメントは、何の成果ももたらさない分析結果となります。セグメントをメールプラットフォームで構築できるかどうか、サイトがリアルタイムでそれを認識できるかどうか、そして結果として生じる活動の所有者が誰であるかといった実際的な制約は、セグメンテーションを設計した後ではなく、設計前に考慮する必要があります。

セグメントの安定性は設計段階で考慮する価値があります。なぜなら、メンバー構成が急速に変化するセグメントは対応が難しく、測定結果も混乱を招くからです。最近の行動に基づいて定義されたセグメントは、1か月以内にメンバーの半数を失う可能性があります。そうなると、そのセグメントを対象としたキャンペーンは、分析対象とは異なる層にリーチすることになり、そのセグメントについて報告される指標は、期間ごとに異なる人々を比較することになります。ライフサイクル段階のように変動性が内在する場合には、セグメント内のレベルではなく、セグメント間のフローを報告するのが適切な対応です。なぜなら、アクティブから離脱した顧客数を把握する方が、各状態に現在何人いるかを把握するよりも有益だからです。

実際には、ほとんどの組織は、単一の分析にのみ存在する複雑なスキームではなく、レポート、マーケティング、および製品決定全体で一貫して使用される、明確に定義された少数の安定したセグメントから恩恵を受けています。この共通の定義を確立することは、通常の作業です。 データ分析 機能であり、それが 成長管理 (NAIST) と マーケティングサービス 顧客基盤についてそれぞれが独自の見解を持つのではなく、共通の見解に基づいて計画を立てる。