マーケティング活動を改善するための 12 の実証済みの顧客セグメンテーション手法

公開: 2023-06-05

効果的なターゲットを絞ったマーケティングには、顧客のセグメンテーションが不可欠です。 明確な特徴に基づいて消費者ベースを小さなグループに分割することで、各グループの共感を呼ぶカスタマイズされたマーケティング戦略を設計できます。 このブログ投稿では、E コマース、D2C、BFSI、メディアとエンターテイメント、旅行、EdTech などのさまざまなセクターのニーズに合わせて、消費者ベースをセグメント化するための 12 の迅速かつ簡単なテクニックを検討します。

効果的な顧客セグメンテーションにより、顧客のニーズや好みをより深く理解できるようになり、それに応じてマーケティング活動を調整できるようになります。 人口統計データ、購入履歴、Web サイトの行動、その他の重要な要素の分析を通じて、マーケティング戦略に役立つ貴重なパターンと傾向を特定できます。 適切なセグメンテーション方法を実装することで、マーケティング キャンペーンを最適化し、顧客エンゲージメントを向上させ、最終的に収益の成長を促進することができます。

飛び込んでみましょう！

    目次：

  1. 電子商取引のための顧客セグメンテーション
  2. D2C 向けの顧客セグメンテーション
  3. 旅行向けの顧客セグメンテーション
  4. BFSI の顧客セグメンテーション
  5. メディアとエンターテイメントの顧客セグメンテーション
  6. EdTech のための顧客セグメンテーション
  7. 結論

電子商取引のための顧客セグメンテーション

eコマースのセグメンテーション

購入頻度のセグメント化

購入頻度のセグメント化は、購入頻度に基づいて顧客をグループに分ける方法です。 このセグメンテーションのアプローチは、収益成長を促進するためにリピート ビジネスに大きく依存している電子商取引企業に特に関連します。 電子商取引企業は購入履歴データを分析することで、頻繁に購入する顧客とあまり購入しない顧客を識別できます。

頻繁に購入する顧客には、ロイヤルティ プログラム、パーソナライズされた割引、特別オファーなどの特典が提供され、購入を継続する動機になります。 一方、購入頻度が低い顧客は、再エンゲージして Web サイトに再び呼び込むことを目的としたマーケティング キャンペーンのターゲットにすることができます。
購入頻度のセグメント化は、電子商取引企業が最も頻繁に高額な購入を行う最も価値のある顧客を特定するのにも役立ちます。 これらの顧客には、製品やプロモーションへの独占的なアクセス、パーソナライズされた顧客サービス、販売イベントへの早期アクセスなどの VIP 待遇が与えられます。

購入頻度のセグメンテーションは、マーケティング戦略を最適化し、顧客維持率を向上させたいと考えている電子商取引企業にとって強力なツールです。 顧客の行動パターンを特定することで、企業は各グループの共感を呼ぶ的を絞ったマーケティング キャンペーンを作成でき、最終的には収益の増加を促進し、顧客満足度を向上させることができます。

Chaayos は、インド全土に 100 店舗以上を展開する人気のインド ティー チェーンです。 同社は顧客維持率を向上させ、リピート購入を促進したいと考えていました。 これを行うために、購入頻度セグメンテーションを使用して、Chaayos からの購入頻度に基づいて顧客をさまざまなカテゴリにグループ化しました。

Chaayos は 4 つの主要な顧客セグメントを特定しました。

  • 高頻度顧客とは、Chaayos から少なくとも週に 1 回購入する顧客です。
  • 中頻度顧客とは、Chaayos から月に 1 回または 2 週間に 1 回購入する顧客です。
  • 低頻度顧客とは、Chaayos から購入する頻度が四半期に 1 回以下の顧客です。
  • 失われた顧客とは、6 か月以上 Chaayos から購入していない顧客です。

Chaayos は顧客セグメントを特定すると、各グループに合わせてマーケティング メッセージを調整できるようになりました。 たとえば、高頻度の顧客には限定オファーや割引を送信し、低頻度の顧客にはリマインダーや Chaayos に戻るよう招待状を送信しました。

Chaayos はまた、購入頻度セグメンテーションを使用してロイヤルティ プログラムを作成しました。 このプログラムでは、顧客の購入に対して、無料の食べ物や飲み物と交換できるポイントが付与されます。 ロイヤルティ プログラムは、リピート購入を促進し、顧客エンゲージメントを高めることに非常に成功しています。

購入頻度セグメンテーションを使用した結果、Chaayos は顧客維持率を向上させ、リピート購入を促進することができました。 同社では顧客維持率が 10% 増加し、リピート購入が 20% 増加しました。

季節のセグメンテーション

季節セグメンテーションは、休日やお祭りなど、一年のさまざまな季節における顧客の行動や好みに基づいて顧客をグループに分ける方法です。 このセグメンテーションのアプローチは、顧客の行動が季節によって大きく異なる可能性がある電子商取引ビジネスに特に当てはまります。

たとえば、電子商取引小売業者は、顧客が愛する人へのギフトを購入する傾向にあるホリデー シーズン中の顧客の行動に基づいて顧客をセグメント化する場合があります。 購入履歴データを分析することで、小売業者は休日に早めに購入する顧客と、休日に近づく傾向にある顧客を特定できます。 これら 2 つのグループを早期割引や直前割引などのさまざまなマーケティング キャンペーンでターゲットにして、ホリデー シーズン中の売上を促進することができます。

同様に、電子商取引ビジネスは季節セグメンテーションを使用して、冬のコートや夏のドレスなど、さまざまな季節に特定の商品を購入する傾向がある顧客を識別することがあります。 パーソナライズされたオファーやプロモーションでこれらの顧客をターゲットにすることで、e コマース ビジネスはピーク時の売上を増やすことができます。

さらに、電子商取引企業は、季節セグメンテーションを使用して、休日のお祭りの際の食べ物や飲み物の好み、室内装飾の季節的傾向など、さまざまな季節における顧客の好みを特定できます。

季節セグメンテーションは、マーケティング戦略を最適化し、年間のピーク時期に収益の増加を促進したいと考えている電子商取引企業にとって強力なツールです。 さまざまな季節やお祭りの際の顧客の行動パターンを特定することで、企業は各グループの共感を呼ぶターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成でき、最終的には収益の増加を促進し、顧客満足度を向上させることができます。

米国に本拠を置く大手小売業者である Target は、季節セグメンテーションを使用して、ショッピングのピーク時にさまざまな顧客グループに合わせてマーケティング活動を調整しています。 たとえば、ホリデー シーズン中、Target は、ギフトのために早めに買い物をする人、直前の購入のために後で買い物をする人など、買い物行動に基づいて顧客をセグメント化します。

また、Target は季節セグメンテーションを使用して、夏用アパレルや冬用具など、さまざまな季節に特定の製品に対してパーソナライズされたオファーやプロモーションを提供して顧客をターゲットにしています。 Target は、顧客データを分析し、さまざまな季節の行動パターンを特定することで、各グループの共感を呼ぶターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを作成し、最終的に売上と収益の成長を促進することができます。

Target は、季節セグメンテーションを使用して繁忙期のさまざまな顧客グループに向けたマーケティング活動をカスタマイズすることで、消費者のエンゲージメントとロイヤルティを向上させることができ、最終的に競争の激しい e コマース分野での収益成長を促進することができました。

D2C 向けの顧客セグメンテーション

D2C ユーザーのセグメンテーション

チャネルのセグメンテーション

チャネルのセグメンテーションには、電子メール、ソーシャル メディア、SMS など、好みのコミュニケーション チャネルに基づいて顧客をグループに分けることが含まれます。 このアプローチは、デジタル チャネルに依存する D2C ビジネスにとって特に価値があります。

顧客データを分析することで、D2C 企業は優先コミュニケーション チャネルを特定し、それに応じてマーケティング活動を調整できます。 たとえば、電子メールを愛する顧客はパーソナライズされた推奨事項を受け取り、ソーシャル メディア愛好家はターゲットを絞った広告を受け取ります。

このセグメント化は、年齢、場所、または興味に基づいて効果的なチャネルを特定し、リソースの割り当てを最適化するのに役立ちます。 好みのチャネルを通じて顧客と出会うことで、関係が強化され、エンゲージメントが高まり、忠誠心が育まれ、収益の増加につながります。

チャネルのセグメンテーションにより、D2C ビジネスはマーケティング戦略を洗練し、顧客エンゲージメントを強化できるようになります。 コミュニケーションの好みを反映したターゲットを絞ったキャンペーンにより、収益が向上し、満足度が向上します。

顧客のコミュニケーションの好みのパターンを特定し、それに応じてマーケティング活動を調整することで、企業は各グループの共感を呼ぶターゲットを絞ったキャンペーンを作成でき、最終的には収益の増加を促進し、顧客満足度を向上させることができます。

WebEngage の顧客データ プラットフォーム (CDP) を使用すると、D2C 企業は、Web サイト、モバイル アプリ、電子メール、SMS、ソーシャル メディアなどの複数のソースからの顧客データを統合することで、顧客に関するすべての情報を 1 か所で取得できます。 これにより、D2C 企業は顧客を一元的に把握できるようになり、よりパーソナライズされた関連性の高いマーケティング キャンペーンを作成するために使用できます。

ターゲットを絞ったマーケティングにチャネル セグメンテーションを使用し、それをうまく行っている D2C 企業の 1 つが、美容およびスキンケア ブランドの Glossier です。 Glossier はデジタルでの存在感が高く、顧客、特にミレニアル世代や Z 世代との関わりをソーシャル メディアに大きく依存しています。

Glossier は、チャネルのセグメンテーションを使用して、各顧客がどのソーシャル メディア プラットフォームを使用することを好むかを特定し、それに応じてマーケティング活動を調整します。 たとえば、Glossier は Instagram 上で強い存在感を示しており、このプラットフォームを使用して製品を紹介し、顧客と関わり、ユーザーが作成したコンテンツを共有します。 一方、Glossier は、従来のコミュニケーション チャネルを好む顧客とのコミュニケーションにも電子メール マーケティングを使用しています。

Glossier はチャネル セグメンテーションを使用して、さまざまな顧客グループにリーチするのに最も効果的なコンテンツの種類を特定します。 たとえば、Glossier は、ビデオ コンテンツを好む顧客にリーチするためにメイクアップ チュートリアルや製品レビューを YouTube チャンネルで共有し、読書を好む顧客のために Web サイトで書面によるブログ投稿を共有する可能性があります。

チャネルのセグメンテーションを使用してマーケティング活動をさまざまな顧客グループに合わせて調整することで、Glossier は強力なブランド アイデンティティと忠実な顧客ベースを構築することができ、最終的に競争の激しい美容およびスキンケア業界で収益の成長と市場シェアを推進することができました。

特典のセグメント化

メリットのセグメンテーションは、商品やサービスに期待するメリットに応じてクライアントをグループ化する戦略です。 このセグメンテーション戦略は、顧客を引きつけて維持するために、競合他社との差別化を図り、独特の価値提案を提供する必要がある消費者直販 (D2C) 企業に特に当てはまります。

D2C ビジネスは顧客データを分析することで、利便性、手頃な価格、品質など、各顧客が最も重視しているメリットを特定できます。 その後、それに応じてマーケティング活動を調整し、各グループにとって最も重要な特定の利点を宣伝できます。

たとえば、D2C 衣料品会社は、ボヘミアン、プレッピー、エッジィなど、好みのスタイルに基づいて顧客をセグメント化する場合があります。 その後、企業はマーケティング活動を各グループに合わせて調整し、それぞれのスタイルに合わせた製品を紹介し、持続可能性や手頃な価格など、各グループにとって最も重要な特定の利点を促進できます。

メリットの細分化は、D2C 企業が未開拓の市場や拡大の見通しを見つけるのにも役立ちます。 D2C ビジネスは、ライバルが十分にサービスを提供していない消費者層を見つけ出し、彼らの特定の要件や好みに応じた商品やサービスを提供することで、市場で目立つことができ、収入を増やすことができます。

メリットのセグメント化により、D2C ビジネスは、顧客が求める特定のメリットに基づいて顧客をグループ化することで、差別化を図ることができます。 行動データを活用することで、企業はマーケティング活動を調整して各グループにとって最も価値のあるメリットを促進し、顧客エンゲージメントとロイヤルティを促進できます。 このデータ主導のアプローチは、パーソナライズされたマーケティング メッセージを可能にするだけでなく、未開拓の市場や拡大の機会を特定するのにも役立ち、企業が独自の顧客の要件や好みに対応できるようになります。

ミールキット配達サービスである Blue Apron は、メリットのセグメンテーションを使用して、利便性、健康、持続可能性など、各顧客が最も重視するメリットを特定します。 そうすることで、同社はマーケティング活動を各グループに合わせて調整し、各グループにとって最も重要な特定のメリットを促進することができます。

たとえば、Blue Apron は、さまざまな価格帯のさまざまな食事プラン、カスタマイズ可能な配送スケジュール、わかりやすいレシピを提供することで、利便性を重視する顧客をターゲットにしています。 同社はまた、環境に優しい包装を使用し、地元の農家や生産者と提携することで持続可能性への取り組みを強調し、環境に配慮したブランドを重視する顧客にアピールしています。

ブルーエプロンは、健康を重視する顧客をターゲットに、高品質の食材を使用した栄養バランスのとれた食事を提供します。 同社はウェブサイトで栄養情報や教育リソースも提供しており、健康と幸福を優先する顧客にさらにアピールしています。

Blue Apron は、特典のセグメンテーションを使用して特定の顧客グループを特定し、ターゲットにすることで、競争の激しいミールキット配達業界で差別化を図り、忠実な顧客ベースを構築することができました。 同社の的を絞ったマーケティング活動は、独自の価値提案とパーソナライズされた顧客エクスペリエンスと相まって、収益の成長と市場シェアを推進し、最終的にブルーエプロンをミールキット業界をリードする D2C ブランドとして確立しました。

旅行向けの顧客セグメンテーション

旅行のセグメンテーション

旅行者のタイプのセグメンテーション

旅行者のタイプをセグメンテーションすることで、旅行会社は旅行の好みに基づいて顧客グループを作成でき、競争の激しい業界でパーソナライズされた体験が可能になります。 顧客データを分析することで、企業はビジネス旅行者、冒険旅行者、高級旅行者などのタイプを特定し、それに応じてマーケティング活動を調整できます。 たとえば、高級なアメニティを備えた贅沢な旅行者をターゲットにしながら、冒険旅行者には人里離れた場所での体験を提供します。

旅行者をタイプごとにセグメント化することで、企業は独自の要件や好みに対応することで、未開拓の市場や拡大の機会を特定することができます。 旅行会社は旅行者のタイプのセグメンテーションを使用することで、マーケティング戦略を最適化し、各グループの共感を呼び、収益の増加を促進できます。 この強力なツールを活用することで、顧客エンゲージメントと満足度が向上し、旅行業界での競争力が確保されます。

Airbnb と Zostel の 2 つは、旅行業界でターゲットを絞ったマーケティングに旅行者のタイプのセグメンテーションを効果的に活用している注目すべき例です。

宿泊施設と体験を提供する大手オンライン マーケットプレイスである Airbnb は、旅行者のタイプをセグメンテーションしてさまざまな顧客グループに対応することに成功しています。 Airbnb はユーザーの好みや行動を分析することで、家族旅行者、一人旅、ビジネス旅行者、冒険を求める旅行者など、さまざまな旅行者のタイプを識別します。 次に、各グループの好みやニーズに合わせたリスト、アメニティ、エクスペリエンスを紹介することで、マーケティング活動をパーソナライズします。 たとえば、家族連れには広々とした家族向けの宿泊施設が提供され、冒険を求める人にはユニークで冒険的な体験が提供される場合があります。 この的を絞ったアプローチにより、Airbnb はカスタマイズされた推奨事項を提供できるようになり、顧客満足度が向上し、予約コンバージョンが増加します。

インドとネパールで人気のバックパッカー ホステル チェーンである Zostel は、旅行者のタイプのセグメンテーションを活用して、ゲストにパーソナライズされた体験を提供しています。 ゾステルは、予算重視のバックパッカーや、社会的なつながりと活気のあるホステル環境を求める若い旅行者をターゲットにしています。 ゾステルは、対象ユーザーの好みを理解することで、共用スペース、社交活動、手頃な宿泊オプションを備えたホステルを設計します。 バックパッカー コミュニティに重点を置くことで、強力なブランド アイデンティティを確立し、同じ考えを持つ旅行者を惹きつけることができます。 ゾステルは、このタイプの旅行者に特化した商品やマーケティング メッセージを厳選することで、忠実な顧客ベースを構築し、複数の拠点にその存在を拡大することができました。

Airbnb と Zostel の成功は、さまざまな旅行者のタイプを特定し、各グループの特定のニーズや好みに合わせてマーケティング活動を調整できる能力にあります。 これらの企業は、ターゲットを絞ったメッセージング、厳選された製品、およびパーソナライズされた推奨事項を通じて、強力な競争上の優位性を生み出してきました。 顧客を理解し、顧客の欲求に共鳴する体験を提供することで、顧客エンゲージメントを促進し、忠誠心を育み、競争の激しい旅行業界で成長を達成することができました。

旅行目的のセグメンテーション

旅行目的セグメンテーションとは、ビジネス、観光、家族など、旅行の目的に応じて顧客を分類する手法です。 このセグメンテーション戦略は、競争力を維持するために顧客にパーソナライズされた体験を提供する必要がある旅行業界に特に当てはまります。

旅行代理店は、消費者データを調査することで各顧客の旅行の理由を判断し、それに応じてマーケティング戦略をカスタマイズできます。 たとえば、ビジネス旅行者は、アクセスしやすい場所にあり、会議スペースや高速 Wi-Fi などのビジネス機能を備えた宿泊施設を探しているでしょう。 一方、レジャー旅行者は、プール、スパ、敷地内アクティビティなど、娯楽やリラクゼーションを提供する宿泊施設に興味があるかもしれません。

たとえば、休暇中の家族は子供向けのアメニティやアクティビティを提供する宿泊施設に興味があるかもしれませんが、ロマンチックな休暇中のカップルはプライバシーと親密さを提供する宿泊施設に興味があるかもしれません。
旅行目的のセグメンテーションを使用して各顧客グループに合わせたマーケティング活動を行うことで、旅行会社は市場での差別化を図り、顧客エンゲージメントとロイヤルティを向上させることができます。 顧客の好みやユーザーの意図に合わせてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することで、企業は収益の増加を促進し、顧客満足度を向上させることができます。

全体として、旅行目的のセグメンテーションは、マーケティング戦略を最適化し、顧客エンゲージメントを向上させたいと考えている旅行会社にとって強力なツールです。 顧客の好みのパターンを特定し、それに応じてマーケティング活動を調整することで、企業は各グループの共感を呼ぶターゲットを絞ったキャンペーンを作成でき、最終的には収益の増加を促進し、顧客満足度を向上させることができます。

MakeMyTrip は、航空券、ホテル、その他の旅行関連サービスの予約を支援するオンライン旅行代理店です。 ターゲットを絞ったマーケティング活動を改善するために、MakeMyTrip はダイナミック セグメンテーションを使用して、旅行の目的に基づいて顧客をセグメント化しました。 これにより、より関連性が高くパーソナライズされたマーケティング メッセージを顧客に送信できるようになり、ホテル パートナーのエンゲージメントが 20% 増加しました。

MakeMyTrip は、旅行履歴、検索履歴、人口統計など、さまざまなデータ ポイントを使用して顧客をセグメント化しました。 これにより、「ビジネス旅行者」や「レジャー旅行者」など、ターゲットを絞ったセグメントを作成することができました。 これらのセグメントを作成すると、より関連性が高くパーソナライズされたマーケティング メッセージを各セグメントに送信できるようになりました。

たとえば、ビジネス旅行者は、空港に近いホテルや無料 Wi-Fi を提供するホテルに関するメッセージを受け取ることがあります。 レジャー旅行者は、観光スポットの近くにあるホテルやアクティビティの特別割引を提供するホテルに関するメッセージを受け取ることがあります。

MakeMyTrip は、ダイナミック セグメンテーションを使用することで、ターゲットを絞ったマーケティング活動を改善し、ホテル パートナーのエンゲージメントを 20% 増加させることができました。 これは、データを使用してマーケティングの成果を向上させる方法を示す良い例です。

BFSI の顧客セグメンテーション

BFSI セグメンテーション

ライフステージのセグメンテーション

顧客は、ライフ ステージのセグメント化を使用して、年齢、家族状況、および人生の明確な期間を反映するその他の人口統計的特徴に応じてグループに分類できます。 競争力を維持するために顧客の特定のニーズに応えなければならない BFSI (銀行、金融サービス、保険) ビジネスにとって、このセグメント化方法は特に適切です。

BFSI 企業は顧客データを分析することで、若者、子供連れの家族、退職者など、各顧客がどのライフ ステージに属しているかを特定できます。 その後、それに応じてマーケティング活動を調整し、各グループに最も関連性の高い特定の製品やサービスを宣伝できます。

たとえば、BFSI 組織は、若者に信用構築商品、予算編成ツール、学生ローンの借り換えの選択肢を提供する場合があります。 一方で、同じ企業が退職者に退職計画サービス、年金、投資アドバイスを提供する場合もあります。

さらに、ライフステージの細分化は、BFSI ビジネスが未開拓の市場と拡大の見通しを見つけるのに役立ちます。 BFSI 組織は、競合他社のサービスが十分に受けられていない消費者グループを特定し、彼らの特定の要件や好みに応える商品やサービスを提供することで、市場での差別化を図り、収益の成長を促進することができます。

バンク・オブ・アメリカは、ライフステージのセグメンテーションを使用して、特定の顧客グループを特定し、パーソナライズされた製品とサービスをターゲットにしています。 同社は顧客を若者、家族連れ、退職者などのさまざまなライフステージに分類し、それに応じてマーケティング活動を調整しています。

たとえば、バンク・オブ・アメリカは、毎日の買い物でキャッシュバック特典を提供するクレジット カード、月額料金無料の普通預金口座、家計管理に役立つ個人財務ツールやアプリを所有する若者をターゲットにする可能性があります。 一方で、同じ会社が退職者をターゲットに、投資アドバイス、退職計画サービス、手数料無料などの特典を備えた専用当座預金口座を提供する場合もあります。

バンク・オブ・アメリカはまた、住宅購入者、中小企業経営者、富裕層など、財務上の目標やニーズに基づいて顧客を分類しています。 同社は、住宅ローン、ビジネスバンキングサービス、資産管理ソリューションなど、各顧客グループに応じた独自の商品とサービスを提供しています。

ライフステージのセグメンテーションを利用して各顧客グループに合わせたマーケティング活動を行うことで、バンク・オブ・アメリカは競争の激しいBFSI業界で差別化を図り、忠実な顧客ベースを構築することができました。 同社のターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンは、独自の価値提案とパーソナライズされた顧客エクスペリエンスと相まって、収益の成長と市場シェアを推進し、最終的にバンク オブ アメリカを米国の大手 BFSI 企業として確立しました。

バンク・オブ・アメリカは、各顧客グループの特定のニーズや好みを満たすパーソナライズされた商品やサービスを提供することで、顧客満足度や顧客維持率を向上させることができました。 これにより、顧客ロイヤルティと支持力が高まり、さらなる収益成長と市場シェアが促進されました。

リスクベースのセグメンテーション

BFSI 企業は、リスク選好度に基づいて顧客を分類し、適切な製品を推奨できます。 このセグメンテーションのアプローチは、リスクベースのセグメンテーションとして知られています。

リスクベースのセグメンテーションは、リスク選好度と許容レベルに基づいて顧客をグループに分ける方法です。 顧客データを分析することで、BFSI 企業はどの顧客がよりリスク回避的で、どの顧客がよりリスク許容度が高いかを特定できます。 その後、それに応じて製品の推奨事項やマーケティング活動を調整できます。

BFSI 企業は、顧客のリスク許容度を評価するためにさまざまな方法を使用しています。 一般的に使用される方法には次のようなものがあります。

  1. リスク許容度アンケート: リスク許容度アンケートは、顧客に投資目標、財務状況、投資期間、およびリスク許容度について尋ねるアンケートです。 BFSI 企業は、顧客の回答に基づいて、各顧客に適切な投資商品を決定できます。
  2. 行動ファイナンス分析: 行動ファイナンス分析では、データと分析を使用して、顧客がどのように財務上の意思決定を行うか、どの要因がリスク許容度に影響を与えるかを理解します。 この情報は、各顧客のリスク選好度や投資目標に合わせた個別の投資推奨事項を作成するために使用されます。
  3. 投資経験: BFSI 企業は、リスク許容度を評価する際に、顧客の投資経験も考慮することがあります。 投資経験が豊富でリスクを取ることに抵抗がない顧客には高リスクの投資商品が推奨される一方、経験が浅い顧客には低リスクの商品が推奨される場合があります。
  4. 人口統計的要因: BFSI 企業は、顧客のリスク許容度を評価する際に、年齢、収入、教育などの人口統計的要因も考慮することがあります。 たとえば、若い顧客は年配の顧客よりもリスクを取る意欲が高い可能性がありますが、高収入の顧客はリスク許容度が高い可能性があります。

顧客のリスク許容度を評価することは、BFSI 企業の財務計画と投資プロセスの重要な部分です。 各顧客のリスク許容度と投資目標を理解することで、企業は顧客のニーズや好みに合わせたパーソナライズされた投資推奨を提供でき、最終的に顧客の満足度とロイヤルティを向上させることができます。

Fidelity Investments は、リスクベースのセグメンテーションを使用して特定の顧客グループを特定し、パーソナライズされた投資推奨を提供する金融サービス会社です。 同社は、行動ファイナンス分析と投資経験データを組み合わせて、リスク許容度と投資目標に基づいて顧客を分類しています。

たとえば、Fidelity Investments は、リスクを回避する顧客に債券や投資信託などの低リスクの投資商品を推奨する場合があります。 一方で、同じ会社がよりリスク許容度の高い顧客に対して、株式やオプションなどのよりリスクの高い投資商品を推奨する場合もあります。

フィデリティ・インベストメンツはまた、退職計画、大学への貯蓄、財産計画など、財務上の目標やニーズに基づいて顧客を分類しています。 同社は、退職計画ツールや投資アドバイスなど、各顧客グループに応じた独自の投資商品やサービスを提供しています。

フィデリティ・インベストメンツは、リスクベースのセグメンテーションを使用して各顧客グループに合わせたマーケティング活動と投資推奨を行うことで、競争の激しい金融サービス業界で差別化を図り、忠実な顧客ベースを構築することができました。 同社のターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンは、独自の価値提案とパーソナライズされた顧客エクスペリエンスと相まって、収益の成長と市場シェアを推進し、最終的にフィデリティ インベストメンツを米国の大手金融サービス会社として確立しました。

さらに、フィデリティ・インベストメンツは、各顧客グループの特定のニーズや好みに合わせた個別の投資推奨を提供することで、顧客満足度と顧客維持率を向上させました。 その結果、顧客ロイヤルティと支持が高まり、さらなる収益の増加と市場シェアがもたらされました。

メディアとエンターテイメントの顧客セグメンテーション

メディアとエンターテイメントのユーザーセグメンテーション

コンテンツの好みのセグメンテーション

コンテンツの好みのセグメンテーションは、テレビ番組、映画、音楽、書籍など、さまざまな種類のメディア コンテンツに対する顧客の好みに基づいて顧客を分類する手法です。 このセグメンテーション戦略は、競争力を得るために顧客にカスタマイズされたコンテンツを提供する必要があるメディア企業やエンターテイメント企業に特に関連します。

メディア企業やエンターテイメント企業は、顧客データを分析し、それに応じてマーケティング活動を調整することで、各顧客がどのタイプのコンテンツを好むかを特定できます。 たとえば、アクション映画を見るのが好きな顧客は、同様のコンテンツを宣伝するマーケティング キャンペーンに反応する可能性が高くなります。

さらに、コンテンツの好みのセグメンテーションは、メディア企業やエンターテイメント企業が未開拓の市場や成長機会を特定するのに役立ちます。 メディア企業やエンターテイメント企業は、競合他社がサービスを十分に受けていない顧客グループを特定し、彼らの特定のニーズや好みを満たすコンテンツを提供することで、市場での差別化を図り、収益の成長を促進することができます。

しかし、メディアやエンターテイメント企業は、コンテンツの好みをセグメンテーションしてターゲットを絞ったマーケティングをどのように実行するのでしょうか? 彼らは次のようなさまざまな戦略を使用できます。

  1. レコメンデーション システム: レコメンデーション システムは、顧客データとアルゴリズムを使用して、顧客が過去の視聴履歴に基づいて楽しむ可能性が高いコンテンツを提案します。 これにより、メディア企業やエンターテイメント企業が各顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供できるようになり、エンゲージメントと維持の可能性が高まります。 WebEngage では、レコメンデーションやカタログ エンジンなどの高度なテクノロジーを活用して、正確なカスタマイズを実現します。
  2. コンテンツのキュレーション: メディアおよびエンターテイメント企業は、顧客の好みに基づいてコンテンツ コレクションをキュレーションできます。 たとえば、音楽ストリーミング プラットフォームは、顧客のお気に入りのアーティストに似た曲のプレイリストを作成する場合があります。

メディア企業やエンターテイメント企業は、コンテンツの好みのセグメンテーションを使用してマーケティング活動やコンテンツの提供を各顧客グループに合わせて調整することで、競争の激しい業界で差別化を図り、忠実な顧客ベースを構築できます。 これに加えて、顧客の好みや興味に基づいてパーソナライズされたコンテンツの推奨を提供することで、企業は顧客満足度や顧客維持率を向上させることができ、その結果、収益と市場シェアが増加します。

Netflix は、コンテンツの好みのセグメンテーションの技術を習得したストリーミング プラットフォームです。 同社はさまざまな戦略を使用して、各顧客が好むコンテンツの種類を特定し、それに応じて推奨事項やマーケティング活動を調整します。

たとえば、Netflix は、視聴履歴、検索クエリ、評価などの顧客データを分析する高度なアルゴリズムを使用して、顧客が楽しみそうな映画やテレビ番組を提案します。 同社はまた、コンテンツ キュレーションを使用して、「限界を超える映画製作者」や「ダーク スリラー」など、特定のテーマ、ジャンル、雰囲気に基づいた映画やテレビ番組のコレクションを作成しています。

Netflix は、特定の種類のコンテンツに興味を示した顧客にリーチするために、ターゲットを絞った広告を使用します。 たとえば、顧客がプラットフォームでいくつかのアクション映画を視聴した場合、Netflix は近日公開される新しいアクション映画の広告を表示することがあります。

コンテンツの好みのセグメンテーションを使用して、マーケティング活動とコンテンツの提供を各顧客グループに合わせて調整することで、Netflix はストリーミング業界でよく知られた名前になりました。 同社のターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンは、独自の価値提案とパーソナライズされた顧客エクスペリエンスと相まって、収益の成長と市場シェアを推進し、最終的に Netflix をメディアおよびエンターテイメントの大手企業として確立しました。

プラットフォームの使用状況のセグメンテーション

Platform usage segmentation is a valuable customer segmentation approach for media and entertainment companies. By dividing customers into groups based on how they use a platform, companies can tailor their marketing efforts to each group and identify trends and patterns in customer behavior.

A streaming platform that offers both movies and TV shows may use platform usage segmentation to identify customers who primarily use the platform for one type of content over the other. This information can help the platform offer personalized recommendations for new releases to each customer group, driving engagement and retention.

Besides, platform usage segmentation can help media and entertainment companies identify which parts of their platform are most popular among specific customer groups. By analyzing usage data, companies can develop targeted campaigns that promote content and features that resonate with each group, driving further engagement and retention.

Altogether, platform usage segmentation is a powerful tool for media and entertainment companies looking to optimize their marketing strategy and improve customer engagement. By identifying patterns in customer platform usage and tailoring their marketing efforts and content offerings accordingly, businesses can create targeted campaigns that resonate with each group, ultimately driving revenue growth and improving customer satisfaction.

One example of a media and entertainment company that uses platform usage segmentation to drive targeted marketing is Spotify. The music streaming platform divides its customers into groups based on the type of music they listen to, the devices they use to access the platform, and their level of engagement with the platform.

Spotify uses platform usage segmentation to identify customers who primarily use the platform on their mobile devices, and targets them with ads for mobile-only features, such as offline listening. Additionally, the platform uses customer data to create personalized playlists and recommendations based on each customer's listening history and preferences.

By using platform usage segmentation to identify customer preferences and behavior, Spotify can create targeted marketing campaigns that offer a personalized customer experience. This approach has been successful for the platform, making it one of the most popular music streaming services available today.

Customer Segmentation For EdTech

Edtech User Segmentation

Learning Style Segmentation

EdTech companies can use learning style segmentation to divide their customer base into groups based on how each individual prefers to learn. By analyzing data on customer learning styles and preferences, EdTech companies can create targeted marketing campaigns that resonate with each group.

For example, some customers may prefer to learn by reading, while others may prefer to learn by watching videos or engaging in interactive simulations. By identifying these preferences and developing content that caters to each group, EdTech companies can improve customer engagement and satisfaction.

Learning style segmentation can help EdTech companies identify gaps in their content offerings and develop new products that cater to specific learning styles. For example, if a company identifies a group of customers who prefer interactive learning experiences, they may develop new simulations or gamified learning experiences to meet their needs.

Ultimately, learning style segmentation is a powerful tool for EdTech companies looking to optimize their marketing strategy and improve customer engagement. By identifying patterns in customer learning styles and preferences and tailoring their marketing efforts and content offerings accordingly, businesses can create targeted campaigns that resonate with each group, ultimately driving revenue growth and improving customer satisfaction.

Coursera, an online learning platform that offers courses and graduate programs from top universities and institutions around the world, is one example of an EdTech company that uses learning style segmentation for targeted marketing.

Coursera uses data on customer learning styles and preferences to personalize the learning experience for each customer. For example, the platform offers a range of course formats, including video lectures, interactive simulations, and written assignments, to cater to different learning styles.

Additionally, Coursera uses learning style segmentation to recommend courses and programs to each customer based on their individual preferences and goals. By analyzing data on customer course history, interests, and performance, Coursera can recommend new courses and programs that are tailored to each individual's learning style and goals.

To sum up, by using learning style segmentation, Coursera is able to offer a personalized learning experience that resonates with each customer, driving engagement and retention on the platform.

Skill Level Segmentation

EdTech companies can use skill level segmentation to divide their customer base into groups based on their current skill level or proficiency in a particular subject or topic. By analyzing data on customer skills and performance, EdTech companies can develop targeted marketing campaigns that offer content and resources that are appropriate for each skill level.

For example, an EdTech company that offers coding courses may divide their customers into beginner, intermediate, and advanced groups based on their coding proficiency. They can then tailor their marketing efforts to each group, offering beginner-level courses to those who are new to coding, intermediate-level courses to those who have some coding experience, and advanced-level courses to those who are more proficient.

Skill level segmentation can help EdTech companies identify gaps in their content offerings and develop new products that cater to specific skill levels. For example, if a company identifies a group of customers who are struggling with a particular concept or skill, they may develop new resources or support materials to help these customers improve their skills.

Duolingo uses data on customer language proficiency and performance to personalize the learning experience for each customer. The platform divides its customers into groups based on their current level of proficiency in a particular language, such as beginner, intermediate, or advanced.

By doing so, Duolingo can then offer content and resources that are appropriate for each skill level. For example, the platform may offer beginner-level courses that focus on basic vocabulary and grammar for customers who are new to a particular language, while offering more advanced courses that focus on complex grammar and conversation skills for customers who are more proficient.

On the whole, Duolingo is able to provide a personalized learning experience that resonates with each customer, driving engagement and retention on the platform.

結論

Conclusion image for user segmentation
In conclusion, customer segmentation is a critical tool for businesses looking to improve their targeted marketing efforts. By dividing their customer base into groups based on shared characteristics, businesses can develop tailored marketing campaigns that resonate with each group. Throughout this blog, we've explored 12 different customer segmentation methods, ranging from purchase frequency segmentation to learning style segmentation. Each of these methods offers unique insights into customer behavior and preferences, enabling businesses to create personalized campaigns that drive engagement and retention.

The importance of customer segmentation cannot be overstated. By understanding their customers on a deeper level, businesses can create marketing campaigns that are more relevant, engaging, and effective. If you're looking to simplify your targeted marketing process and make it more effective with customer segmentation, consider using WebEngage. Our platform offers a range of powerful customer segmentation and engagement tools, enabling you to create personalized campaigns that resonate with each customer group.

So, if you're not already using customer segmentation in your marketing efforts, now is the time to start. Identify the segmentation methods that are most relevant to your business and begin collecting data on your customers. With the right approach, you can create targeted campaigns that resonate with each group, driving revenue growth and improving customer satisfaction.

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