モデリング（統計モデル・機械学習モデル）で進化するマーケティング戦略 〜顧客セグメントをデータで精緻化し、効果的な広告運用とCRM 施策へ〜

現代のマーケティング環境においてデータの収集は当たり前になりましたが、「データはあるが活用法がわからない」「データに基づく意思決定の方法が不明確」「データを十分に使いこなせていない」といった悩みを抱える企業は少なくありません。

本稿では、顧客データを分析して活用するマーケティング手法について掘り下げます。基本的な顧客セグメントの活用とともに、より高度な分析手法である「モデリング」により、精度の高いターゲティングを実現し、マーケティング活動の効果を最大化できます。

　

1. 顧客セグメントを活用したファネル移行の促進

マーケティング活動を改善する際には、顧客のセグメンテーションを実施してターゲットごとに適切なメッセージを届けることが重要です。それぞれの層に合わせたアプローチを行うことで、効果的に行動を促し、成果を最大化できます。

 

1.1 顧客セグメントの基本アプローチとその課題

顧客セグメントは、購買の有無と購買確率（購買の特徴を持つか）の二つの軸で区分すると、四つのセグメントに分けることができます（図1）。

まず、「優良購買群」は、すでに購買しており、購買の特徴も持つ層で、典型的な優良顧客に該当します。この層の特性を分析し、類似した特性を持つ新規顧客を獲得することが望ましいです。「不確定購買群」は、購買経験はあるものの、購買の特徴が不明確な層にあたり、一度購入したものの、その理由がはっきりしない顧客が含まれます。

「ポスト購買群」は、まだ購買に至っていない層です。購買の特徴を持つことから購買の可能性が高くナーチャリングの対象として適しています。「未優良購買群」は、購買の特徴を持たず、購買経験もない層であり、アプローチの優先度は低くなります。

この分類をもとに、特に「優良購買群」の特徴を理解し、その特性に基づいた新規顧客獲得戦略を立てることが重要です。

従来の「購買履歴のある顧客リスト」を活用した拡張配信※1では、「不確定購買群」も含まれてしまうため、LTV（顧客生涯価値）の向上を効率的に進めることが難しくなります。「優良購買群」に焦点を当てた戦略を取ることで、より質の高い顧客基盤を構築し、長期的な収益向上につなげることができます。

• ※1：拡張配信: 広告の配信対象を、年齢や性別などの属性情報に加え、興味関心や行動履歴などの情報に基づいて広げる配信方法。自社の顧客セグメントなどを用いて類似するターゲット層に合わせた広告配信をすることで、広告効果の向上が期待できる。

 

これらの顧客セグメントの中から優良購買群を増やすには、マーケティングファネルの各段階に応じたアプローチが効果的です。顧客のファネル段階（潜在層、興味関心層、検討層、購入層など）に合わせたコミュニケーション設計により、各段階に最適なメッセージを届けることができます。例えば、「ポスト購買群」の顧客に対しては、彼らが持つ購買特性に合わせた提案や、購入を後押しするようなメッセージを送ることで、購買行動を促進します。

潜在層（未優良購買群）には商品やサービスの基本的な価値を伝え、興味関心層には具体的な特徴やメリットを紹介し、検討層には競合との違いや詳細情報を提供するといったように、ファネル段階に応じてコミュニケーション内容を変えていくことで、顧客を段階的に購買へと導けるようになります。

しかし、セグメンテーションやファネル設計を行っても、CRMツールを通じてメッセージを届ける方法には課題があります。メールマーケティングの平均開封率は一般的に10～20%程度、LINEなどのメッセージングアプリでも30～50%程度にとどまるとされ、つまり最大で90%のユーザにアプローチできていないことになります。

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（記事抜粋）モデルによって得られるアウトプット