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セグメンテーション分析とは

今回は、マーケティングに欠かせないセグメンテーション分析についてご紹介します。

セグメンテーション分析とは、不特定多数のユーザーを同じニーズや性質を持つグループ（セグメント）に分けていくフレームワークのことです。

「分析」をつけずに、セグメンテーションとよぶこともあります。

活用場面としては、以下のような場面が考えられます。

• マーケティング担当者が例えばターゲットを絞り込んでいくような場合
• 自社の強みが活きる市場を見極める場合
• セグメントとしてターゲティングに対してどこが成長に寄与しそうな部分なのかというのを検討する場合

このような場合に活躍するのがセグメンテーション分析です。

例えば、市場全体があったときに、自社が展開している製品やサービスの市場をセグメンテーションしていきます。条件としては、「地理的な条件」や「性別」「年代」、ほかにも「嗜好性の違い」や、「行動」などがあります。

これらの条件は、取り扱っている製品や事業の特性に応じて、変わってきますので、自社の場合、条件をどうするのかというところも考えるポイントです。

条件については、のちほど詳しく説明していきます。

セグメンテーション分析のメリット

セグメンテーション分析のメリットとしては、以下のようなものがあります。

消費者のニーズを把握できる

最近では、世の中にさまざまな商品やサービスがあふれています。それに伴い、消費者のニーズも多様化しています。

そんな細分化された消費者のニーズをしっかり理解して、適切なセグメントでマーケティング施策を実施出来るために役立つのが、セグメンテーション分析です。

ターゲティングやポジショニング検討につながる

セグメンテーション分析を行うことで、その後のターゲティング、ポジショニングを考えるうえで役立ちます。

これらの分析をふまえ、自社のサービスの改善や、最適なPR戦略、事業戦略の検討につながります。

セグメンテーション分析の注意点

セグメンテーション分析では、あくまでもセグメントするところまでしかできません。

そのためセグメント分けした上で、その後のターゲティングやポジショニングに繋げていくことが重要です。

セグメント分けからポジショニングまでをまとめたSTP分析（セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング）というものもあります。

ターゲティングとは、切り分けたセグメントの中から、具体的にターゲットを決めていくことです。たとえば、ターゲティングの基準としては「市場規模」や「成長性」、「競合の状況」などがあります。

ポジショニングとは、セグメンテーションやターゲティングの結果も踏まえ、自社の立ち位置を決めていくことです。たとえば、業界の中でも「安い」ことを売りにしていくのか、「商品/サービスの質が高い」ということを売りにしていくのか、など自社の立ち位置を決めていきます。

まとめると、以下のような流れになります。

1. セグメンテーションで、ユーザーを同じニーズや性質を持つグループに分けていく
2. ターゲティングで、具体的なターゲットを決めていく
3. ポジショニングで、自社の立ち位置を決めていく

このように、STP分析として「自社としてはここに対して注力していく」というポジショニング戦略まで決めていくというのが重要です。

そして、「そのターゲティングに対してどのようなアプローチをしていくのか」といった具体的な施策にまで落とし込めるとより良いです。

セグメンテーション分析だけして終わらないようにしましょう。

セグメンテーション分析の手順

ここからはセグメンテーション分析を行う際の手順を説明します。

ユーザを分類する基準（条件）を決める

セグメンテーションでは、ユーザを特定の基準に沿って分類していきます。

そのため、まずはその分類条件を検討するということが重要になってきます。

分類する条件はさまざまですが、大きくわけると「地理的変数」「人口動態的変数」「心理的変数」「行動変数」などがあります。

地理的変数

地理的変数は、ユーザの居住地域や、気候、文化などがあります。

例えば、日本国内でも沖縄と北海道では、大きく地理的条件が異なります。

住む場所によって、着る服、食べるもの、生活に必要な家電など、大きく変わってくることはイメージしやすいのではないでしょうか。

そのため、こういった地理的条件をもとにセグメント分けするというのも一つです。

人口動態変数

人口動態変数とは、性別、年齢、国籍、職業などの人に焦点を当てた分類です。

男性/女性、10代/60代といったように、これらの条件によって適切な施策やサービスなどは変わってくるので、このような分類条件も一つです。

心理的変数

心理的変数というのは、ライフスタイルや性格、価値観などです。

さきほどの2つよりも少し漠然としてわかりにくいかもしれませんが、例えば「健康志向が高い人」という条件も心理的条件になります。ほかにも、社交的、物静か、ポジティブ、ネガティブ、スポーツ好き、音楽好き、など様々な分類が考えられます。

行動変数

行動変数とは、ユーザの購買歴や利用頻度などの行動パターンに基づいた分類です。

新規客/リピート客、会員/非会員などでセグメントするのが一例です。ほかにも、購入の経路（ECサイト、自社サイト、店舗）や購入時間帯など、様々な行動変数があります。

条件をもとに分類していく

このように、分類する条件を決めたら、それを4象限に分けていきます。

一般的には4象限に分けることが多いですが、分類が多い場合は、増やしても問題ありません。ただし、市場を細分化しすぎてもキリがないので、あまり多くしない方がオススメです。

たとえば、購入頻度（行動変数）と性別（人口動態変数）でセグメント分けをしてみると、以下の通りです。

4象限を作ったあとは、各セグメントに対して適切な名前をつけていくと分かりやすくなります。

以上がセグメンテーション分析の流れです。

では、購入頻度が高い男性はどんな人なのか（サラリーマン、男性高校生、高齢男性など）まで深掘りして考えられるとより良いです。

ここから、ターゲティングやポジショニングに繋げていくようにしましょう。

セグメンテーション分析の活用イメージ

ここからは、セグメンテーション分析の活用イメージについて、具体例をもとに解説していきます。

ケース①　KUROCO株式会社のEC-Dashboardの場合

例として、弊社サービスの「EC-Dashboard」の場合について考えてみます。

EC-Dashboardは、ECサイトのためのデータ可視化分析ができるダッシュボードです。

まず、セグメンテーションとしては、縦軸を業種で分けてみました。

単品系のECサイト事業者様がクライアントになってきますので、単品系の商品を扱っているところ（例えば健康食品やサプリなど）を入れています。

もう一つがブランド系（複数アイテム保有）のEC事業者です。例えば、化粧品や食品などを扱うEC事業者さまがこちらに該当します。

そして3つ目は、品ぞろえの多い仕入系です。雑貨やアパレル、インテリアなどを扱うEC事業者さまです。

分け方は、会社やサービスによっても異なるので、あくまでも弊社のEC-Dashboardの場合として見ていただければ思います。

そして、次に横軸です。

横軸はECの事業規模ということで、以下のように分けてみました。

• 月商1,000万円未満の小規模
• 月商1,000万から1億円の中規模
• 月商1億円以上の大規模

今回は、業種（取扱商品）とEC事業規模というところでセグメントを分けて、自社としては緑で塗った部分をターゲットとして定めております。

その理由として、単品系はあまりダッシュボードと合わないので、除外をしたというのがあります。基本的に複数アイテムを持っているようなところが主なターゲットとなってくるので、ここをターゲットとしています。

しかし、競合他社と比較したとき競合がかなり大規模に寄っていたので、自社としては中小（小規模/中規模）というようなところに特化をしています。

もともと弊社が中小企業のマーケティング支援というようなところを主軸としていることも理由の一つです。

また、あまりに小規模過ぎると予算が出てこないということもありますので、一定の規模以上は必要だろうというところで、ターゲティングを定めています。

まとめ

セグメンテーション分析は、不特定多数のユーザーを同じニーズや性質を持つグループ（セグメント）に分けていくフレームワークです。

今回、事例紹介のなかでご紹介したセグメントだけでなく、会社やサービスによって、分け方は多種多様です。

たとえば、通信系のビジネスであれば、お客様の性別、顧客年代、会員/非会員、新規顧客/リピート顧客などがあったり、ほかにもBtoB業界ならば、業種やクライアントの企業規模などで分けてみるというのもよいでしょう。

是非ご自身、あるいは自社の製品サービスのターゲットについて整理をしてみてください。

市場全体をみながら、自社にとってあるべきセグメントとは何か、ターゲットはどうするか、ポジションはどうするかを考えてみましょう。

それらを考えることで、時流の変化にも対応出来る事業戦略の検討につながっていきます。

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