あるオンラインストアで、敏感な胃腸を持つ愛犬用のドッグフードを定期購入している顧客を例に、2つのシナリオを比較してみましょう。
1つ目のシナリオでは、フードがなくなる直前に「10%オフ」のクーポン付きメールが届きます。カートに追加すると、愛犬の体質に合ったおやつも提案され、顧客は満足して購入を完了し、またこの店を利用しようと考えます。
2つ目のシナリオでは、通知が一切ないため、フードが切れてから慌ててサイトを訪れます。適切な商品を探すのに時間がかかり、さらに愛犬に合わないおやつのポップアップが表示されます。結果、購入を諦めるか、次は別の店を探そうという気持ちになります。
この体験の差を生むのが「パーソナライゼーション」です。これは単なるマーケティング用語ではなく、オンラインショッピングにおいて不可欠な要素です。消費者はパーソナライズされた体験を求めており、それを実現するストアを支持します。
Researchscapeの調査によると、マーケターの88%が「顧客はパーソナライズされた体験を期待している」と回答しています。デザインが優れ、読み込みが速く、良い商品を扱っていても、メッセージがパーソナライズされていなければ顧客は離れていきます。
このパーソナライゼーションを実現する手段が、顧客セグメンテーションです。
顧客セグメンテーションとは？
顧客セグメンテーションとは、デモグラフィック情報やストア内での行動など、特定の基準に基づいて顧客をグループ分けすることです。このグループを活用して、メールやポップアップなどでよりパーソナライズされたメッセージを届けます。
この手法はEコマースの成功に不可欠です。なぜ顧客セグメンテーションが重要なのか、その理由を見ていきましょう。
顧客セグメンテーションがビジネスに役立つ理由
Researchscapeの調査に回答したマーケターは、パーソナライゼーションの最大のメリットとして、エンゲージメント、顧客体験、コンバージョン率の向上を挙げています。
顧客をグループ分けし、それぞれに最適なアプローチを行うことで、以下の効果が期待できます。
- コンバージョン率の向上。Appboyの調査によると、特定の顧客グループをターゲットにしたマーケティングキャンペーンは、一律のメッセージを送るキャンペーンよりもコンバージョン率が200%高いことが示されています。多くの調査が、セグメンテーションがコンバージョンを大幅に高めることを裏付けています。
- 顧客生涯価値（CLV）の向上。CLVとは、平均購入単価×購入回数×継続期間で算出される、顧客がもたらす平均的な金銭的価値のことです。
例えば、2ヶ月に一度30ドルのフードを5年間購入する顧客のCLVは900ドルです。しかし、パーソナライズされた提案で10ドルのおやつを併売し、リマインドメールで毎月の購入を促せば、CLVは2,400ドルまで高まる可能性があります。さらに、こうした取り組みは顧客の定着率を高め、CLVをさらに向上させます。
- 市場とターゲット層の深い理解。セグメンテーションを行うと、カゴ落ちの数、高額購入の傾向、ロイヤリティの高さ、他社と比較検討している層など、貴重なインサイトが明確になります。
- 顧客満足度とロイヤリティの向上。セグメンテーションによるパーソナライズされた提案は、顧客の具体的なニーズに応え、時には先回りして提案します。顧客は探す手間が省け、大切にされていると感じるため、エンゲージメントとロイヤリティが高まります。
- ストアの課題を特定する。 改善すべき問題を見つけることも、企業がセグメンテーションを活用する理由の一つです。ユーザーのオンライン行動に基づいて分類することで、コンバージョンを妨げている要因がどこにあるのかを明確に把握できます。
例えば、優柔不断な買い物客が最大のセグメントを占めていることがわかったとします。彼らはストアでカテゴリーを閲覧して多くの時間を費やしているにもかかわらず、商品をカートに追加しません。これは、ウェブサイトの構造やナビゲーションを見直したり、訪問者の意思決定をサポートするチャットを導入したりする必要があるというサインかもしれません。
セグメンテーションの手法：顧客グループを分類する方法
Eコマースにおける顧客セグメンテーションにはさまざまなアプローチがあり、それらを自由に組み合わせて活用することができます。
最も伝統的なセグメンテーション手法は、人口統計学的および地理的なパラメータに基づいています。これらは現在、行動ベースの要素に取って代わられつつありますが、特定の状況下では依然として有効です。さまざまな基準に基づいたセグメンテーションの仕組みを見ていきましょう。
人口統計学的な顧客セグメンテーション手法
The demographic segmentation method is based on consumers’ age, gender, family status, occupation, religion, and other parameters. It makes sense to take any of those into account only if you have products only marketable to a particular demographic group: for example, merchandise related to teen icons or age-specific skincare.
人口統計データを収集する方法
Shopifyは、これらの顧客データを自動的に収集するわけではありません。Google Analyticsのユーザー属性レポートで確認することは可能ですが、表示されるのは個々の顧客や注文IDと紐付いていない集計データのみです。個別の顧客データと紐付けるには、例えばCustomer Fieldsのようなアプリを使用して、登録フォームに特定の項目を追加する必要があります。ただし、アカウント作成なしでチェックアウトできるようにしている場合、すべての顧客のデータを取得できるわけではありません。
人口統計データを活用する方法
特定の人口統計グループに関連する商品を宣伝するだけでなく、誰にでも当てはまる「誕生日」という情報を活用することもできます。特別なオファーを作成し、顧客の誕生日の直前に送信しましょう。これは、相手を祝福し、大切に思っていることを伝えながら、自社の商品やサービスを宣伝する素晴らしい方法です。
場所に基づいたマーケティングセグメンテーション手法
The geographic approach to customer segmentation is based on user location, language, currency, and other country- or region-specific factors. You’ll only need such segments if your website targets multiple locations.
地理的データを収集する方法
ユーザーがストアでアカウントを作成するかどうかにかかわらず、配送先として入力された主要な住所情報が得られます。その情報だけでも、新しい顧客セグメントを作成し、コミュニケーションをパーソナライズすることが可能です。
多言語対応ストアであれば、各顧客がどの言語バージョンを使用したかも確認できます。Shopifyの顧客セグメンテーションオプションには、言語ベースのフィルターが含まれています。これを把握することで、それぞれの顧客の言語でコミュニケーションをとることができます。
地理的データを活用する方法
地域ごとのグループに合わせてキャンペーンを調整する際に考慮すべき点は以下の通りです。
- コミュニケーション言語（顧客の言語で語りかけ、関連する言語バージョンのサイトへのリンクを表示する）。
- 顧客のタイムゾーン（プロモーションメールを送信する最適な時間帯を選ぶなど）。
- 気候と季節性（冬服やウィンタースポーツ用品など、季節商品を宣伝するタイミングを見極める）。
- 祝祭日（ホリデーギフトを適切な時期にのみ宣伝する）。
サイコグラフィック（心理学的）セグメンテーションの手法
Eコマースにおける顧客セグメンテーションのもう一つのアプローチは、価値観や信念に基づいたものです。調査によると、消費者の63%が、自身の価値観を共有するブランドを好むことがわかっています。重要なのは、そうした価値観をどのように伝え、プロモーションキャンペーンでサイコグラフィックセグメントを活用するかを見極めることです。
サイコグラフィックデータの収集方法
サイコグラフィックな顧客セグメンテーションの指標は、手動で分類する必要があります。セグメンテーションに利用できる価値観は、ストアの品揃えによって異なります。
例えば、ヘアケア製品を扱うストアで、オーガニック製品やヴィーガン製品のセクションがあるとします。これらのセクションでしか購入しない顧客に対し、オーガニックでもヴィーガンでもない製品を勧めてしまうと、不快感を与えてしまう可能性があります。逆に、お気に入りのブランドや製品に関連するニュースや特別オファーを届ければ、喜ばれるでしょう。そのため、オーガニックやヴィーガンを好む顧客のセグメントを作成することは理にかなっています。
サイコグラフィックなグループを考える上で、もう一つ重要なのが趣味です。注文履歴に基づいて顧客の興味関心を分類しましょう。興味関心に基づいた顧客セグメンテーションの例として、スポーツ用品店であれば、テニス愛好家、ホームフィットネス愛好家、ヨガ実践者などのセグメントが考えられます。
サイコグラフィックデータの活用方法
価値観や興味関心に基づいたさまざまなセグメントを活用することで、効果的な商品バンドルや関連性の高いアップセル、その他のプロモーションオファーを作成できます。マーケターがサイコグラフィックに基づいてセグメンテーションを行うと、顧客との結びつきが強まり、結果としてロイヤリティの向上につながる可能性があります。
行動ベースの顧客セグメンテーション戦略
最後に、行動ベースの手法は最も正確で効果的であることが証明されています。Databoxの調査では、回答者の38.7%が、行動ベースの顧客セグメンテーションが最も堅牢であると回答しています：
行動ベースのセグメンテーションでは、顧客が過去にストアとどのように関わったか、またその注文履歴を分析します。
行動データの収集方法
ユーザーがストアとどのように関わったかを示す最も重要な要素は、すべてのShopifyプランにすでに含まれています。
管理画面の「顧客」セクションでは、すぐに使えるセグメンテーションテンプレートにアクセスできます：
テンプレートには、そのまま使用することも、条件に合わせて変更することも可能な、定義済みのフィルターセットが含まれています。
フィルターを使用したい場合は、フィルタリングオプションを選択して条件を指定します。例えば、5回以上注文し、1,000ドル以上購入した優良なShopify顧客セグメントを作成することも可能です：
注文履歴に関連する顧客データを自動的に収集する方法として、Shopifyセグメンテーションアプリもあります。Loyalアプリは、RFM分析手法に基づいて6つのセグメントを自動作成します（すべてのShopifyストアで無料）。
RFM分析は、顧客の購入の「直近性（Recency）」「頻度（Frequency）」「金額（Monetary）」に焦点を当てた、行動ベースのセグメンテーションの一種です。
Loyalを活用すれば、ロイヤルカスタマーになり得る層や、離脱の恐れがある層など、コミュニケーションをとるべき価値の高い顧客セグメントを把握できます。このアプリのアルゴリズムは顧客セグメンテーションのベストプラクティスに従っており、特定された各セグメントとどのように関係を築くべきか、マーケティング上の推奨事項も提示してくれます。
行動データに基づいた顧客セグメンテーションの活用方法とは？
顧客セグメントを作成するために分析すべき要素と、その活用方法を見ていきましょう。
- 獲得チャネル。Googleアナリティクスなどのツールでソースデータを確認すると、オーガニック検索、有料検索、SNS、リファラルなどから流入したユーザー数がわかります。しかし、それらのユーザーが実際に注文したかどうか、具体的に何を購入したかまでは把握できません。より深いインサイトを得るには、獲得データを顧客ベースと紐付け、各獲得チャネルにフラグを立てるのが有効です。これにより、どのソースが高単価な顧客をもたらし、どのソースがカゴ落ちを発生させているのかが明確になります。その結果、前者のチャネルに注力し、後者の改善を図るといった戦略が可能になります。
例えば、Google検索経由のユーザーは行動が多様で複数のセグメントに分かれる一方、Instagram経由のユーザーは確実に高単価な商品を購入していることがわかれば、Instagram広告を強化し、そのチャネルでのプレゼンスを拡大するといった判断ができます。
- 購入頻度。リピーターの中でも、月に1回購入する層や年に1回購入する層などを区別し、注文情報から次回の購入ニーズを予測できます。購入回数が多い顧客ほどロイヤルティの高いセグメントに追加し、限定オファーや特典プログラムなどでアプローチしましょう。
以下は、購読者（実質的なリピーター）に送られる特別割引の例です。
- 支出額のしきい値。顧客の支出額を分析することで、高額購入者グループと価格重視の買い物客グループを作成できます。
高額購入者は平均注文額（AOV）と顧客生涯価値（CLV）を高めてくれるため、リピートを促すための様々な特典を提供しましょう。例えば、購入時のギフト追加、速達配送、新商品の先行アクセスなどが挙げられます。
予算重視の買い物客に対しては、オファーを乱発するのではなく、いつ戻ってくるか、何が必要かを予測することが重要です。例えば、コーヒーを毎月購入する顧客グループがクロスセルに反応しない場合、購入から1ヶ月が経過する前に、同じ商品の割引クーポンを送ったり、コストパフォーマンスの良い3ヶ月分セットを提案したりするのが効果的です。
ストアでウィッシュリスト機能を提供している場合、そのデータを使って価格重視の顧客にアプローチし、リストに追加された商品をプロモーションできます。
- ウェブサイトの利用状況。Googleアナリティクスのセッションデータを顧客ベースと紐付けると、「優柔不断な顧客」のセグメントを作成できます。これは、平均よりもセッション時間が長いにもかかわらず購入に至らないユーザーや、購入はしているものの注文数に対してセッション数が極端に多いユーザーを指します。こうした顧客には、商品の有益な情報や、配送条件、返品ポリシーなどをメールで案内すると良いでしょう。
優柔不断な買い物客を惹きつけるもう一つの優れた方法は、ライブチャットやチャットボットの活用です。まだ導入していない場合は、ぜひ検討してみてください。
ペットショップで新しい犬用おもちゃを探している顧客を想像してみてください。どれが最適かわからず様々なコレクションを閲覧していると、チャットウィンドウがポップアップして最適な商品を提案してくれます。チャットは過去の購入履歴を考慮し、まだ試したことはないものの興味を持ちそうな商品を推奨します。このようなチャット機能がなければ、顧客は決めきれずに何も買わずに離脱してしまうかもしれません。
- オファーの種類。どのような特典に反応するかで、Eコマースの顧客タイプを特定できます。例えば、アップセルやクロスセル、クーポン、離脱防止ポップアップ、ルーレット形式のキャンペーンなどです。特別オファー後にコンバージョンする可能性が高い顧客ほど、新しいキャンペーンで頻繁にアプローチすることが可能です。
- ネガティブな体験。カゴ落ちしたユーザーや商品を返品したユーザーのセグメントには、個別の対応が必要です。
前者の場合、最も一般的な対策はカゴ落ちを知らせるメールを送ることです。このようなメールを受け取ったユーザーの約10%が購入を完了します。
Shopifyのチェックアウト設定では、自動送信メールを設定し、その内容をカスタマイズすることができます。
また、PaysterのようなShopifyアプリを使用して、自動化されたカゴ落ちリマインダーを生成することも可能です。
返品された商品については、その理由を分析することで、今後の改善に向けた有益なヒントが得られます。
- 顧客満足度。顧客満足度調査を実施すれば、そのスコアに基づいて顧客をセグメント化できます。スコアが低い層には、割引クーポンを送ったり、商品の価値や独自性を強調するメールを配信したりしましょう。一方、スコアが高い層はリピーター候補です。限定オファーでロイヤリティを高めたり、レビューやユーザー生成コンテンツとしてストアで紹介したりして、関係を深めていきましょう。
どの顧客セグメントに注力すべきか？
顧客セグメンテーションには数多くのアプローチや手法があるため、どのグループを優先すべきか迷ってしまうことも少なくありません。
統計によると、最もターゲットにされやすいのは「カート放棄者」です。これは特定やアプローチが容易だからでしょう。Databoxの調査によると、Eコマースのセグメンテーションにおいて、ロイヤルカスタマーや高額購入者も最優先事項として挙げられています。
最も収益性の高いグループを見極めるには、自社のストアやビジネス目標にとってセグメンテーションがなぜ重要なのかを分析しましょう。優先順位を決めるには「SCALE」フレームワークを活用するのも有効です。
- Size（規模）：各セグメントの規模を分析し、最も大きいグループから着手します。
- Currency（購買力）：最も購買力の高い顧客を優先します。
- Access（アクセス）：アプローチしやすい顧客に注目します（配送時間が重要な場合は近隣の顧客、特定の層を狙う場合はSNS経由で獲得した顧客など）。
- Love（愛着）：自身の経験や知識を活かし、よく理解していてアプローチ方法が明確なセグメントを優先します。
- Early adoption（初期導入）：ブランド初期からのロイヤルカスタマーを選び、リピート購入を促すだけでなく、口コミで新規顧客を連れてきてもらえるよう働きかけます。
顧客獲得コスト（CAC）とコンバージョン率、収益を比較するのも、価値の高いセグメントを見極める有効な手段です。収益はやや低くても獲得コストが大幅に安いグループであれば、積極的にターゲットにする価値があるかもしれません。
本ガイドが、Eコマースにおける顧客セグメンテーションの重要性を理解し、具体的な顧客グループを作成するヒントになれば幸いです。
