セグメンテーション分析とは？重要な理由や具体的な方法・成功事例を解説

セグメンテーション分析とは？

日本語では「区分」と訳されるセグメンテーションですが、ビジネスシーンにおいては、特にマーケティングの分野で使用されています。

その意味としては、主に「不特定多数の顧客や消費者を、属性やニーズ、行動履歴などのさまざまな切り口で細分化し、グループ（セグメント）を作ること」と捉えておくと良いでしょう。

そして、このセグメントを活用した分析は、マーケティングの代表的な分析方法の一つである、「STP分析」をおこなう際にも、市場の全体像や自社が優位性を獲得できる領域などを把握する目的において用いられています。

(1)STP分析のプロセスのひとつ

「STP分析」は、市場における自社の立ち位置と競合他社との位置関係を明確にすることで、その後のマーケティング戦略を的確に策定し、実施するためのフレームワークです。

STP分析は、以下の3つの要素で構成されています。

• Segmentation（セグメンテーション）：市場および顧客の細分化
• Targeting（ターゲティング）：狙う市場の特定
• Positioning（ポジショニング）：競合他社との差別化、自社の優位性の把握

このSTP分析において、セグメンテーション分析は、「狙うべきターゲットの顧客・市場」を決定するために行うものと考えることができるでしょう。

(2)ターゲティングとの相違点

STP分析には、「Targeting（ターゲティング）」のプロセスもありますが、セグメンテーション分析とターゲティングは、その目的が異なります。

セグメンテーション分析は市場を細分化し、ターゲティングは細分化された市場の中から自社が狙うターゲットを特定するための活動です。先にもお伝えした通り、セグメンテーション分析は、ターゲットを適切に設定するための分析という明確な違いがあります。

セグメンテーション分析が重要な理由

次に、マーケティングにおいて、なぜセグメンテーション分析が重要となるのか、その理由について解説します。

(1)顧客の購買方法の多様化

通信技術やスマホなどの通信機器の発達により、ユーザーの情報収集の手段や購入方法などの消費行動が多様化しています。消費行動が変化すれば、当然ながら、商品・サービスをどうアピールし、どう消費者にリーチするのかといったマーケティング戦略も変えなければなりません。

また、消費者ニーズも細分化の傾向が高まっていることから、不特定多数の人に商品・サービスをアプローチするのではなく、興味関心の高い消費者に絞った効率的なマーケティング戦略が求められるようになったのです。

また、ICTの進化により、多種多様なデータが取得しやすくなったことも、セグメンテーション分析のみならず、「データ分析」がマーケティング戦略の重要になった要因といえるでしょう。

(2)顧客リストの増加

顧客リストは活動する中で日々増加していきます。しかし、獲得した全ての顧客リストに同じアプローチをするのは非効率的です。顧客の購入を決めるきっかけや状況はさまざまであり、そのため、「メルマガ」であっても、効果的な内容は異なります。

例えば、すでに購入した顧客に対し、初回購入限定キャンペーンといった内容のアプローチを続けても意味がないだけでなく、必要のないメルマガとして登録解除されてしまうなど、顧客との関係を失うリスクを高めることになりかねません。

セグメンテーションは、顧客との適切な距離感や関係を保ち、かつ成約率の高いマーケティングや営業活動を行ううえでも重要な活動なのです。

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セグメンテーション分析の方法

次に、セグメンテーション分析の方法について解説します。

(1)顧客を基準に沿って分類する

顧客を分類する際には、「何を基準にして分類するのか」が重要になります。ここで言う「基準」は「根拠」にもなります。

そして、顧客を分類する際の基準には主に以下の4つがあります。

• 地理的変数
• 人口動態変数
• 心理的変数
• 行動変数

それぞれの基準について解説します。

#1: 地理的変数（ジオグラフィック変数）

地理的変数は「ジオグラフィック変数」とも呼ばれており、地理的な要素を基準にしたセグメンテーションです。

例えば、地域や気候、人口密度のほか、地域ならではの経済発展、文化、生活習慣などの要素を基準として分類します。この地理的変数は食料や衣類、家電など、日常生活と密接に関わる商品・サービスのマーケティングをする際に活用されます。

#2: 人口動態変数（デモグラフィック変数）

人口動態変数は「デモグラフィック変数」とも呼ばれており、「人」にフォーカスした要素を基準にしたセグメンテーションです。

主に、年齢や性別、国籍、人種、家族構成、職業、収入、国籍、学歴などの要素を基準として分類します。人口動態変数は消費者のニーズや商品・サービスの利用サイクルなどを見つける際に活用されます。

#3: 心理的変数（サイコグラフィック変数）

心理的変数は「サイコグラフィック変数」とも呼ばれており、定性的な要素を基準にしたセグメンテーションで活用されています。具体例としては、ライフスタイルや価値観、パーソナリティ、社会的階層、購買動機などの要素を基準にして分類します。

心理的変数は他の基準と併用して活用されることが多く、併用することでより多角的・限定的なセグメンテーション分析が可能になります。

#4: 行動変数

行動変数は、人の行動パターンや反応などの要素を基準にしてセグメンテーションします。購買履歴や購買パターン、利用頻度などの要素を基準にして分類します。

具体的には、ファミリー向けの商品における、購入決定の主導権を誰が握っているのかといったセグメントも、この行動変数に該当します。人がどのような経緯で自社商品を購入するのかが明確化されるため、自社商品を購入してもらうためにはどのようなアプローチをするべきかを考える際に役立ちます。

(2)セグメントの有効性を分析する

市場を細分化すると、自社商品への興味関心が高い、あるいは期待できる「見込み客」が見えてきます。このようなセグメントの有効性を分析する際は以下の4つの指標を活用します。

• 優先順位
• 規模の有効性
• 到達可能性
• 測定可能性

これらの指標を活用してセグメントの有効性を判断することで、セグメンテーション分析の精度が上がります。

#1: 優先順位

細分化した各セグメントの特徴と自社の事業や戦略を照らし合わせて、自社が有利になる重要度が高いセグメントに優先順位をつけます。

#2: 規模の有効性

優先順位が高く、自社にとって重要度の高いセグメントにアプローチした際、どの程度の売上・利益が見込めるかといった規模を確認します。規模が小さい場合はビジネスが成り立たない可能性があります。

#3: 到達可能性

セグメントして絞り込んだ顧客に対して、実際に商品やサービスを届けることが可能かどうか、また、その難易度を分析します。どんなに良い商品であっても、その価値が伝わらなければ意味がありません。

例えば、ITの知識が低い人に対して、高度なIT技術を搭載したサービスの情報を専門的な言葉を使って伝えても理解されることはないでしょう。このように、アプローチするべきターゲットに届けられるかといったことを検討します。

#4: 測定可能性

セグメントの「規模・特性・購買行動」などを明確に数値化できるか、また、マーケティング戦略を実行した後に、その反応を測定できるかどうかも重要な要素です。施策実行後の測定が正確であれば、さらなる効果的な戦略策定や改善といった好サイクルを回せるようになります。

セグメンテーション分析を行う際の注意点

セグメンテーション分析を行う際には、いくつかの注意点もあります。それぞれを詳しくみていきましょう。

(1)現実的な「ターゲット」か確認する

セグメンテーション分析によって細分化したセグメントとターゲティングが乖離している場合はマーケティング活動がうまくいかない場合があります。

また、セグメンテーション分析で細分化したターゲットであっても、自社における現実的にマーケティング戦略が実現できないようなターゲットであれば効果は得られません。

ターゲティングと自社の事業・マーケティング戦略にミスマッチや乖離が生じていないかを確認するようにしましょう。

(2)分析精度は徐々に上がることを認識する

実際にセグメンテーション分析を行ったら、上記で説明した4つの指標を基準にセグメントの有効性を確認して分析の精度を上げていきます。

それぞれの指標をクリアしているかどうか、クリアしない場合はどのように改善するべきかなどを考え、分析の精度を上げていくことが重要です。

また、マーケティング全般に言えることですが、マーケティング施策は作って1回実行するだけで終わりではありません。実行後、取得したデータに応じてアップデートすることが大切です。

(3)過度な「細分化」による非効率に注意する

セグメンテーションを行う場合は、複数のマーケティング戦略を同時進行することにより、かえって非効率さが発生してしまうこともあります。

例えば、「期間限定割引」など、セグメントを越えた多くのユーザーの関心を惹きつけるような施策を走らせる場合は、「メインターゲット」を特定し、効率的に注力するといった判断が求められます。

セグメンテーション分析で成功した企業の事例

最後にセグメンテーション分析で成功した企業の事例をいくつかご紹介します。

(1)シーブリーズ

制汗デオドラント商品などの化粧品を展開するシーブリーズは、もともと20〜30代のマリンスポーツをする男性に支持されていた商品でした。しかし、マリンスポーツ人口の減少や主要顧客の年齢の上昇による売上の低迷が課題となっていたのです。

そこでセグメンテーション分析を実施し、ターゲットをデオドラント商品への興味関心や利用頻度の高い、10代の中高生に切り替えたところ売上を回復させることに成功。2007年には1年で売上高が低迷期の8倍まで成長しています。

(2)ワークウェアスーツ

ワークウェアスーツは、株式会社オアシスライフスタイルグループが提供する水道工事会社のために開発された「スーツに見える作業着」です。

「新しいワークスタイル」を求める消費者層をターゲットに生まれたワークウェアスーツは、機能性とデザイン性に優れており、さまざまなメディアに取り上げられるほど人気を集め、当初設定した売上目標の5倍を達成しました。

(3)銀だこハイボール酒場

たこ焼きの製造・販売チェーン店である築地銀だこを展開する株式会社ホットランドは、収入や年齢、性別や職種からセグメンテーション分析を行い、たこ焼きのニーズを探りました。

その結果、明確化された「仕事帰りにサクッと食事とお酒を済ませたい人」のニーズに着目。このセグメントをターゲットとして銀だこハイボール酒場をスタートさせ成功を収めています。

セグメンテーション分析をマーケティングに活用しよう

セグメンテーション分析について、セグメンテーション分析が重要な理由や方法、行う際の注意点などを解説しました。データ戦略が自社の競争力や優位性に直結する現在のビジネス環境においては、セグメンテーション分析は、必要不可欠なマーケティング戦略の一環といえます。

ぜひ、本記事でご紹介したセグメンテーション分析の目的や方法を活用し、効果的なマーケティング戦略の立案・実行にお役立てください。

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