eコマースパーソナライズブログ

あなたの顧客は同一ではありません。 彼らはさまざまな欲求、ニーズ、支払い意思、およびリスク許容度を持っています。

成功するには、eコマースストアが関連性のある個人的なオファーを作成して提示できる必要があります。 今日のガイドでは、個人レベルで顧客を理解し、関与するための基本的な戦略である顧客セグメンテーション分析について説明します。

例に直接スキップしたい場合は、ここをクリックしてください。 それ以外の場合は、顧客セグメンテーション分析とは何かから始めましょう。

顧客セグメンテーション分析は、一連の特性に従って顧客をグループ化するビジネスプロセスです。 一般的に使用される顧客特性には、大きく4つのカテゴリがあります。 それらは、人口統計、サイコグラフィック、カスタマージャーニー、および行動特性です。

顧客のセグメンテーションは、顧客データに依存しています。 さらに、顧客識別機能は、データを顧客レコードに結び付けるために不可欠です。

現在、eコマースストアは顧客データプラットフォームを使用して、忠実度の高い顧客セグメントを作成し、多数のパーソナライズ戦略を強化できます。

上記は、顧客のセグメント化が何を意味するかについてのインターコムによる素晴らしい図です。

顧客セグメンテーション分析で使用される顧客特性は多数あります。 ただし、概要として、これらを4つの基本的なタイプに大まかにグループ化できます。

人口統計セグメンテーションは、人口統計特性を使用して顧客をグループ化します。 最も一般的に使用される人口統計学的特性には、次のものがあります。

人口統計は特定の製品に役立つ場合がありますが、このタイプのセグメンテーションは、個々の意図をうまく捉えることができません。 代わりに、顧客をグループ化するために使用される人口統計学的特性に基づいて意図を推測します。

全体として、これにより、人口統計は他のタイプの顧客セグメンテーション分析よりも予測性が低く、有用ではなくなります。

上記のBookings.comは、顧客が住んでいる場所を使用して個人的な体験を作成しています。

人口統計は外向きの身体的特徴を扱いますが、サイコグラフィックは顧客が誰であるかについての質的性質を扱います。 心理学的セグメンテーションの例には、

カスタマージャーニーベースの特性は、顧客をグループ化する方法として、事前定義された顧客ステージを使用します。 通常、各ステージは一連の動作によって定義され、動作セグメンテーションの固有の形式になります。

ここでは、eコマース企業が顧客ライフサイクルマーケティングを実装する方法について詳しく説明しました。

上記では、サウスウエスト航空はカスタマージャーニーの顧客セグメンテーションを使用して、パーソナライズされたメッセージをトリガーし、ホテル滞在などの多数のアップセールスを提供しています。

行動セグメンテーションは、顧客が実行するアクションに基づいて顧客をグループ化します。 顧客の行動は、他のどのタイプのセグメンテーション手法よりも顧客の意図と好みについてより多くを明らかにし、行動のセグメンテーションを最も予測的かつ効果的にします。

行動セグメンテーションの例には、

多くの場合、製品は特定のライフイベントを中心に設計されています。 明確な例の1つは、マタニティおよびベビー関連製品です。

Targetは、行動データを使用して顧客を特定のライフステージに配置する優れた例を提供します。 過去の購入データを使用して、顧客の継続的なニーズを予測することができます。


この知識があれば、マーケティングチームは特定の保持キャンペーンを作成して、関連するオファーで繰り返し購入を促進できます。 この場合、定期的な主食の粉ミルクを購入すると、10ドルのギフトカードを提供できます。

実装できる最も簡単な行動ベースの顧客セグメントの1つは、新規顧客とリピーターです。 ここでは、リピーターが私たちの研究でどれほど重要であるかを示しました。


ウェルカムキャンペーンに関するリソースは豊富にありますが、リピーター向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する例はほとんどありません。 Bookings.comはまさにそれを提供しています。 あなたが彼らのサイトに戻ると、彼らはすぐにあなたを歓迎し、サインインするための彼らの最も強力な価値提案を提供します-「最大50％オフの取引を見るためにサインインしてください」。

これにより、Bookings.comが匿名の訪問者を既知の顧客に識別し、顧客プロファイルを充実させることができます。

次の顧客セグメント分析の例は、スターバックスからのものです。 スターバックスのパフォーマンスの高さから、スターバックスをよく取り上げます。


ここでは、彼らは非リワード会員に彼らを彼らの忠誠プログラムに変えようとする特定の申し出を提示します。 スターバックスは、スターバックスの全収益の半分以上を生み出し、チャネル間でデータを統合するのに役立つこれらのメンバーの価値を知っています。

上記では、オファーは緊急性を製造するために1週間に制限されており、サインアップと引き換えに無料の飲み物を約束します。

Bookings.comはコンテンツのパーソナライズに優れています。 実際、コンバージョンがどのように増加するかを分析したケーススタディ全体を作成しました。

ここでは、地理ベースおよび行動ベースの顧客セグメントを使用して、コンテンツのパーソナライズを促進しています。

顧客セグメンテーション分析は、コンバージョン率の高いオファーを作成するために必要なステップです。

残念ながら、チャネル間でデータを接続することは、効果的なセグメンテーションを実装する上での重大なハードルです。

Barillianceが何百人もの顧客が顧客データを結び付け、チャネル全体で関連性のある個人的なオファーを作成するのにどのように役立つかを知りたい場合は、ここでデモをリクエストしてください。