顧客セグメント分析のやり方は？施策に使える分け方を解説
「顧客セグメント分析をした方がいい」
マーケティングの仕事をしていると、よく聞く言葉です。
ただ、実際にやろうとすると、意外と手が止まります。
顧客をどう分ければいいのか。
年齢や業種で分ければいいのか。
売上規模で分ければいいのか。
資料請求した人と問い合わせした人を分ければいいのか。
分けたあと、どう施策に使えばいいのか。
ここが曖昧なまま進めると、顧客セグメント分析はすぐに「きれいな表を作って終わり」になります。
私自身も、広告代理店でプランナーをしていた時、BtoCの会社でマーケティングをしていた時、そして今のように大手町の企業でBtoBマーケターとして仕事をしている中で、何度も顧客セグメント分析に向き合ってきました。
その中で強く感じているのは、顧客セグメント分析は、顧客を細かく分けること自体が目的ではないということです。
大事なのは、分けたあとに施策が変わることです。
広告の訴求が変わる。
LPの見せ方が変わる。
ホワイトペーパーのテーマが変わる。
メールの内容が変わる。
営業の優先順位が変わる。
既存顧客へのフォローが変わる。
ここまでつながって、初めて顧客セグメント分析には意味があります。
結論から言うと、顧客セグメント分析のやり方で大事なのは、「どんな顧客がいるか」を見ることではなく、「どの違いが施策の成果に影響するか」を見つけることです。
年齢で分けても、施策が変わらないなら意味は薄いです。
業種で分けても、訴求や営業提案が変わらないなら使いにくいです。
売上規模で分けても、優先順位やフォロー方法が変わらないなら、分析としては弱いです。
逆に、たとえシンプルな分け方でも、施策に使えるなら価値があります。
たとえば、BtoBなら次のような違いが施策に直結します。
・企業規模によって検討期間が違う
・業種によって刺さる課題が違う
・部門によって見たい資料が違う
・役職によって不安に感じるポイントが違う
・新規顧客と既存顧客で必要な情報が違う
・受注しやすい企業と失注しやすい企業で営業の進め方が違う
こうした違いが見えてくると、マーケティングはかなり動かしやすくなります。
「なんとなく全員に同じ広告を出す」
「全員に同じメールを送る」
「すべてのリードを同じ優先順位で営業に渡す」
この状態から抜け出せます。
この記事では、顧客セグメント分析とは何か、よくある失敗、始める前に決めるべきこと、使えるデータ、代表的な分け方、具体的なやり方、BtoBマーケティングや営業、既存顧客施策への活かし方まで順番に解説します。
この記事を読むと、顧客セグメント分析を「分類作業」で終わらせず、広告、コンテンツ、LP、メール、営業アプローチ、既存顧客フォローに使える分析として考えられるようになります。
顧客セグメント分析は、難しい統計分析から始めなくても大丈夫です。
まずは、顧客を分ける目的を決める。
使えるデータを集める。
施策が変わる切り口で分ける。
営業や現場の感覚と照らし合わせる。
実際に施策へ落とし込み、結果を見る。
この流れで進めれば、分析はちゃんと仕事に使えるものになります。
「顧客セグメント分析のやり方がわからない」
「分析はしたけど、施策に活かせていない」
「営業に説明しても納得してもらえない」
「どの顧客を優先すべきか判断できない」
そんな人ほど、まずは分け方の前に、何のために分けるのかを整理してみてください。
そこから考えるだけで、顧客セグメント分析は一気に実務に近づきます。
顧客セグメント分析とは何か
顧客セグメント分析とは、顧客をいくつかのグループに分けて、それぞれの特徴や違いを見る分析です。
ただし、ここで大事なのは、単に顧客を分類することではありません。
年齢で分ける。
業種で分ける。
売上規模で分ける。
地域で分ける。
これだけなら、表を作るだけで終わってしまいます。
本当に大事なのは、分けたことで施策の打ち手が変わるかどうかです。
顧客を分けることではなく、施策に使える違いを見つけること
顧客セグメント分析で一番よくある勘違いは、細かく分けるほど良い分析だと思ってしまうことです。
でも、実務ではそうとは限りません。
たとえば、顧客を年齢、地域、業種、役職、購入回数、売上規模で細かく分けたとします。
表としては立派に見えます。
でも、その分け方を見ても広告文が変わらない。
メールの内容も変わらない。
営業の優先順位も変わらない。
この状態なら、分析としては使いにくいです。
顧客セグメント分析で見るべきなのは、施策に使える違いです。
たとえば、同じ見込み顧客でも、課題をまだ自覚していない人と、すでに比較検討している人では必要な情報が違います。
同じ資料請求者でも、部長クラスと担当者では気にするポイントが違います。
同じ既存顧客でも、利用頻度が高い顧客と低い顧客ではフォローの仕方が違います。
こうした違いが見えると、施策が変わります。
だから、顧客セグメント分析では、まずこう考えることが大切です。
・分けたあとに広告の訴求は変わるか
・分けたあとにメールの内容は変わるか
・分けたあとに営業の優先順位は変わるか
・分けたあとにフォロー方法は変わるか
この問いに答えられる分け方が、実務で使えるセグメントです。
顧客セグメント分析は、顧客をきれいに分類する作業ではなく、成果につながる違いを見つける作業です。
ターゲット設定やペルソナ設計との違い
顧客セグメント分析は、ターゲット設定やペルソナ設計と似ています。
そのため、混同されることもあります。
ターゲット設定は、主に「誰を狙うか」を決めるものです。
ペルソナ設計は、理想的な顧客像を具体的な人物として描くものです。
一方で、顧客セグメント分析は、実際の顧客や見込み顧客をグループに分けて、違いを見るものです。
たとえば、ターゲット設定では「従業員数100名以上のBtoB企業のマーケティング責任者」と決めることがあります。
ペルソナでは「リードは増えているが商談化率に悩んでいるマーケティング部長」のように描くことがあります。
顧客セグメント分析では、実際の顧客データを見て、どの企業規模、どの業種、どの検討段階の顧客が受注しやすいのかを見ます。
つまり、顧客セグメント分析は、ターゲットやペルソナを現実のデータで見直す役割もあります。
私も実務では、最初に決めたターゲット像と、実際に受注している顧客像がズレていることを何度も見てきました。
社内では「この業界を狙いたい」と思っている。
でも実際には、別の業界の方が商談化しやすい。
ペルソナでは経営者を想定している。
でも問い合わせしているのは現場部門の責任者が多い。
こうしたズレは、顧客セグメント分析をしないと見えにくいです。
ターゲット設定やペルソナ設計は、仮説を作るものです。
顧客セグメント分析は、その仮説が合っているかを確認し、施策に使える形に整えるものです。
顧客セグメント分析がマーケティング施策に必要な理由
マーケティング施策がうまくいかない理由のひとつは、全員に同じことをしてしまうことです。
すべての顧客に同じ広告を見せる。
すべてのリードに同じメールを送る。
すべての見込み顧客に同じ資料を渡す。
すべての営業先に同じ提案をする。
これでは、どうしても反応が弱くなります。
顧客によって、悩みは違います。
知りたい情報も違います。
検討段階も違います。
意思決定に関わる人も違います。
だから、マーケティング施策も変える必要があります。
顧客セグメント分析をすると、どの顧客に、どんな情報を、どのタイミングで届けるべきかが見えやすくなります。
たとえば、検討初期の顧客には課題整理のコンテンツが合うかもしれません。
比較検討中の顧客には導入事例や料金の考え方が合うかもしれません。
既存顧客には活用方法や追加提案が合うかもしれません。
こうした出し分けができると、施策の精度は上がります。
特にBtoBでは、検討期間が長く、関係者も多いです。
そのため、全員に同じメッセージを出すと、誰にも深く刺さらないことがあります。
顧客セグメント分析は、マーケティングを一斉配信から個別最適に近づけるための土台です。
BtoBとBtoCで顧客セグメントの考え方はどう変わるか
BtoBとBtoCでは、顧客セグメントの考え方が少し変わります。
BtoCでは、個人の年齢、性別、地域、ライフスタイル、価値観、購買行動などが重要になります。
もちろん商材によりますが、個人の興味や生活の変化が購買に影響しやすいです。
一方で、BtoBでは個人だけでなく、企業としての特徴を見る必要があります。
企業規模。
業種。
部署。
役職。
予算。
導入体制。
意思決定プロセス。
既存システムの有無。
こうした要素が、購買や受注に大きく関わります。
たとえば、同じマーケティング担当者でも、従業員50名の会社と、従業員3000名の会社では、検討の進め方が違います。
中小企業ではスピードが速いかもしれません。
大企業では関係者が多く、稟議やセキュリティ確認に時間がかかるかもしれません。
また、BtoBでは利用者と決裁者が違うこともよくあります。
現場担当者は使いやすさを気にします。
部長は費用対効果を気にします。
経営層は事業インパクトを気にします。
情報システム部門はセキュリティや連携を気にします。
だから、BtoBの顧客セグメント分析では、企業単位と担当者単位の両方を見る必要があります。
BtoCでは「どんな人が買うのか」。
BtoBでは「どんな企業の、どんな立場の人が、どんな理由で検討するのか」。
この違いを意識すると、セグメントの作り方がかなり変わります。
顧客セグメント分析でよくある失敗
顧客セグメント分析は、やり方を間違えるとすぐに使えない分析になります。
表は作った。
グラフも作った。
顧客をいくつかのグループに分けた。
でも、施策が変わらない。
営業に共有しても使われない。
結局、次の会議では別の話になっている。
こういうことは、実務ではかなり起こります。
年齢や業種だけで分けて終わってしまう
顧客セグメント分析でよくあるのが、年齢や業種だけで分けて終わることです。
もちろん、年齢や業種は大切な情報です。
BtoCなら年齢によって生活スタイルが変わることがあります。
BtoBなら業種によって課題や導入ニーズが変わることがあります。
ただし、それだけで十分とは限りません。
たとえば、同じ業種でも、会社の規模によって課題は違います。
同じ年齢でも、検討段階や利用目的が違えば刺さる訴求は変わります。
同じ役職でも、導入に前向きな人と情報収集だけの人ではアプローチが違います。
つまり、属性だけでは、施策に使える違いまで見えないことがあります。
大事なのは、属性と行動、課題、売上貢献を組み合わせて見ることです。
・どんな業種が多いのか
・その中で受注しやすい業種はどこか
・商談化率が高い業種はどこか
・広告への反応が良い業種はどこか
・継続率が高い業種はどこか
ここまで見ると、業種の意味が変わります。
ただ分類するだけでなく、成果との関係を見る。
これが、顧客セグメント分析ではとても大切です。
分析したのに施策に落とし込めない
顧客セグメント分析をしたのに、施策に落とし込めないことがあります。
これはかなりもったいないです。
分析結果としては、たしかに面白い。
でも、広告をどう変えればいいのかわからない。
メールをどう分ければいいのかわからない。
営業がどう使えばいいのかわからない。
こうなると、分析はレポートで終わってしまいます。
原因は、分析の目的が曖昧なまま始まっていることが多いです。
何のために分けるのか。
どの施策で使うのか。
誰が使うのか。
どんな意思決定に使うのか。
ここが決まっていないと、分析結果は出ても、行動に変わりません。
顧客セグメント分析をする時は、先に施策を想定した方がいいです。
たとえば、広告改善に使うなら、セグメントごとの訴求を出し分けられる必要があります。
メール施策に使うなら、配信リストや検討段階で分けられる必要があります。
営業施策に使うなら、優先順位や提案内容に反映できる必要があります。
施策に落とし込めない分析は、最初の目的設計が弱いことが多いです。
分析を始める前に、「この結果を見て、何を変えるのか」を決めておきましょう。
自社にとって都合のいい分け方になっている
顧客セグメント分析では、自社にとって都合のいい分け方をしてしまうことがあります。
たとえば、自社の組織都合で分ける。
営業担当の担当領域で分ける。
商品カテゴリで分ける。
管理しやすい項目だけで分ける。
これ自体が悪いわけではありません。
ただ、顧客の課題や行動とズレていると、施策には使いにくくなります。
顧客は、自社の管理都合で動いているわけではありません。
自分の課題、自分の予算、自分のタイミング、自分の社内事情で動いています。
そのため、顧客セグメント分析では、顧客側の視点を入れる必要があります。
この顧客はなぜ検討したのか。
何に困っていたのか。
何が不安だったのか。
どの情報で前に進んだのか。
なぜ失注したのか。
こうした問いを入れると、自社都合だけの分け方から抜け出せます。
私も実務で、社内では便利な分け方だけれど、顧客理解にはあまりつながらない分類を見たことがあります。
管理上はきれいでも、施策に使うと弱いのです。
顧客セグメント分析では、自社が管理しやすいかだけでなく、顧客の違いを正しく表しているかを見ることが大切です。
セグメントの数が多すぎて使い切れない
顧客セグメント分析では、細かく分けすぎる失敗もあります。
分析していると、いろいろな違いが見えてきます。
業種で分けたい。
規模で分けたい。
役職で分けたい。
行動で分けたい。
検討段階で分けたい。
その結果、セグメントが多くなりすぎます。
セグメントが多すぎると、現場では使い切れません。
広告を全部出し分けられない。
メールを細かく作れない。
営業資料を何十種類も用意できない。
管理も更新も大変になる。
こうなると、分析としては細かくても、施策としては動きません。
実務では、セグメントは使える数に絞ることが大切です。
たとえば、最初は3つから5つくらいの大きなグループに分けるだけでも十分です。
そこから施策に使ってみて、必要なら細かくする。
この順番の方が現実的です。
セグメントは多ければ良いわけではありません。
現場が使える数にすることも、分析設計の一部です。
営業現場の実感と分析結果がズレてしまう
顧客セグメント分析をしていると、営業現場の実感とズレることがあります。
データでは、このセグメントが良さそうに見える。
でも営業は「そこは意外と受注しにくい」と言う。
逆に、データでは目立たない顧客群を、営業は「実はかなり狙いやすい」と感じている。
こういうズレはよくあります。
この時に大事なのは、どちらかを一方的に正しいと決めないことです。
データにはデータの強さがあります。
思い込みを外してくれます。
全体の傾向を見せてくれます。
一方で、営業現場には定性情報があります。
商談の温度感。
社内調整の難しさ。
顧客が本音で不安に感じていること。
競合との比較で負ける理由。
これらは、データだけでは見えにくいです。
だから、顧客セグメント分析では、データと現場感を合わせる必要があります。
分析結果を営業に共有する。
違和感があるところを聞く。
受注しやすい理由、しにくい理由を聞く。
必要ならセグメントの切り方を見直す。
このプロセスを入れると、使われる分析になりやすいです。
営業が納得できない分析は、現場に定着しません。
逆に、営業の実感だけでは全体傾向を見誤ることもあります。
顧客セグメント分析は、データと現場の会話で強くなります。
顧客セグメント分析を始める前に決めるべきこと
顧客セグメント分析は、いきなりデータを触り始めると迷います。
どのデータを見るのか。
どの項目で分けるのか。
どこまで細かく見るのか。
何をもって良いセグメントとするのか。
これが曖昧なままだと、分析の途中で目的を見失います。
だから、最初に決めるべきことがあります。
何のために顧客を分けるのかを明確にする
顧客セグメント分析では、最初に目的を決めます。
ここが一番大事です。
顧客を分ける目的が曖昧だと、分析結果も曖昧になります。
いろいろな切り口で分けたけれど、結局何に使うのかわからない。
こうなりやすいです。
目的は、できるだけ具体的にした方がいいです。
・広告の反応を上げたい
・商談化率を上げたい
・受注しやすい顧客を見つけたい
・解約リスクの高い顧客を見つけたい
・アップセルしやすい顧客を見つけたい
・営業の優先順位を決めたい
目的によって、見るべきデータも分け方も変わります。
たとえば、広告改善が目的なら、広告反応やCVRを見る必要があります。
営業効率の改善が目的なら、商談化率や受注率を見る必要があります。
既存顧客施策が目的なら、継続率や利用状況を見る必要があります。
目的を決めないまま顧客を分けると、分析が広がりすぎます。
最初に「この分析で何を変えたいのか」を一文で言えるようにしましょう。
顧客セグメント分析は、目的が決まった瞬間に見えるものが変わります。
売上改善、リード獲得、商談化率改善など目的を分ける
顧客セグメント分析の目的は、ひとつに絞るか、少なくとも分けて考える必要があります。
売上改善をしたいのか。
リード獲得を増やしたいのか。
商談化率を上げたいのか。
受注率を上げたいのか。
既存顧客の継続率を上げたいのか。
これらは似ていますが、見るべき顧客の違いは変わります。
たとえば、リード獲得が目的なら、広告やコンテンツに反応しやすいセグメントを見る必要があります。
商談化率改善が目的なら、リードの中でも営業が会いやすい顧客や課題が明確な顧客を見る必要があります。
売上改善が目的なら、単価やLTVが高いセグメントを見る必要があります。
同じ顧客データでも、目的が違えば見方が変わります。
「リードは多いけれど商談にならないセグメント」もあります。
「リード数は少ないけれど受注率が高いセグメント」もあります。
「受注はしやすいけれど単価が低いセグメント」もあります。
どれを優先するかは、目的次第です。
だから、顧客セグメント分析では、目的ごとに分けて見る意識が必要です。
最初からすべてを一つの分析で解こうとすると、判断が難しくなります。
まずは今回の目的を決める。
必要なら次の分析で別目的を見る。
この方が、施策に落とし込みやすくなります。
既存顧客を見るのか、見込み顧客を見るのかを決める
顧客セグメント分析では、既存顧客を見るのか、見込み顧客を見るのかも決める必要があります。
既存顧客と見込み顧客では、見るべきデータが違います。
既存顧客なら、購入金額、利用状況、継続期間、解約有無、アップセル実績などが見られます。
見込み顧客なら、広告反応、サイト行動、資料請求、セミナー参加、商談化、失注理由などを見ることが多いです。
目的によって、どちらを見るべきかは変わります。
受注しやすい顧客を見つけたいなら、既存顧客の特徴を見ることが役立ちます。
広告訴求を改善したいなら、見込み顧客の反応を見ることが必要です。
解約を減らしたいなら、既存顧客の利用状況を見る必要があります。
ここを混ぜると、分析がわかりにくくなります。
たとえば、既存顧客では優良顧客に見えるセグメントでも、新規獲得ではコストが高すぎることがあります。
逆に、リードはたくさん取れるセグメントでも、既存顧客としての継続率が低いことがあります。
だから、分析対象を先に決めましょう。
今回見るのは、既存顧客なのか。
見込み顧客なのか。
それとも、リードから受注、継続までの流れ全体なのか。
対象を決めるだけで、見るべきデータが整理されます。
分析結果を使う部署や施策を先に決めておく
顧客セグメント分析は、誰が使うのかを先に決めておくと実務に落とし込みやすくなります。
マーケティングが使うのか。
営業が使うのか。
カスタマーサクセスが使うのか。
経営が使うのか。
使う部署によって、必要な見え方が違います。
マーケティングなら、広告、コンテンツ、LP、メールに使える切り口が必要です。
営業なら、優先順位や提案内容に使える切り口が必要です。
カスタマーサクセスなら、継続支援や解約予防に使える切り口が必要です。
経営なら、どの顧客層に投資すべきか判断できる切り口が必要です。
分析結果を使う人が決まっていないと、レポートは作れても現場で使われません。
私も、分析を共有する時は「誰が何に使うか」をかなり意識します。
営業に渡すなら、難しい分析用語よりも、次にアプローチすべき顧客像を示した方が使いやすいです。
広告担当に渡すなら、訴求やクリエイティブに落とせる言葉が必要です。
分析は、見る人に合わせて翻訳する必要があります。
顧客セグメント分析は、使う相手を決めてから作ると、現場に届きやすくなります。
顧客セグメント分析に使える主なデータ
顧客セグメント分析では、どんなデータを使うかが重要です。
ただ、最初から完璧なデータをそろえようとしなくても大丈夫です。
実務では、データが欠けていることもあります。
入力ルールがばらついていることもあります。
営業のメモが人によって違うこともあります。
それでも、使える情報から始めることはできます。
顧客属性データで基本情報を把握する
顧客属性データは、顧客の基本情報です。
BtoCなら、年齢、性別、地域、家族構成、職業などがあります。
BtoBなら、企業規模、業種、地域、部署、役職、売上規模などがあります。
これは、顧客セグメント分析の基本になります。
ただし、属性データだけで判断しすぎないことも大切です。
属性は、顧客の外側の情報です。
その人が何に困っているか。
どれくらい検討しているか。
なぜ買ったのか。
なぜ失注したのか。
ここまでは見えません。
それでも、属性データは最初の整理にはとても役立ちます。
たとえば、受注企業に特定の業種が多いかもしれません。
商談化しやすい企業規模があるかもしれません。
資料請求は多いけれど、受注につながりにくい役職があるかもしれません。
こうした傾向を見つける入口になります。
属性データを見る時は、数だけでなく成果との関係も見ましょう。
・どの属性が多いのか
・どの属性が商談化しやすいのか
・どの属性が受注しやすいのか
・どの属性が継続しやすいのか
このように見ると、基本情報が施策に使える情報に変わります。
行動データで興味や検討度を読み取る
行動データは、顧客が何をしたかを示すデータです。
サイトを見た。
資料をダウンロードした。
メールをクリックした。
セミナーに参加した。
料金ページを見た。
問い合わせフォームを開いた。
こうした行動には、興味や検討度が表れます。
たとえば、ブログ記事を読んだだけの人と、料金ページを何度も見ている人では、検討度が違うかもしれません。
ホワイトペーパーを一度ダウンロードした人と、複数の事例資料を見ている人でも温度感は違います。
行動データを見ると、顧客の今の状態を考えやすくなります。
特にマーケティング施策では、行動データがかなり重要です。
検討初期の人には、課題整理のコンテンツを出す。
比較検討している人には、事例や料金情報を出す。
何度もサイトに来ている人には、営業連携を強める。
このような判断に使えます。
ただし、行動データだけでも注意が必要です。
たくさんページを見ているからといって、必ずしも購入意欲が高いとは限りません。
情報収集しているだけの人もいます。
競合調査をしている人もいます。
だから、行動データは属性データや商談データと組み合わせて見ると、より使いやすくなります。
購買データで売上や継続率の違いを見る
購買データは、顧客セグメント分析でとても重要です。
どの商品を買ったのか。
いくら買ったのか。
どれくらいの頻度で買っているのか。
継続しているのか。
追加購入しているのか。
解約しているのか。
こうした情報を見ると、売上への貢献が高い顧客セグメントが見えてきます。
マーケティングでは、反応が多い顧客だけを追いかけると危険です。
リードは多いけれど単価が低い。
受注はしやすいけれど継続しない。
広告反応は良いけれど利益が薄い。
こういうセグメントもあります。
購買データを見ると、数だけではなく質を判断できます。
たとえば、ある業種はリード数は少ないけれど、受注単価が高く継続率も高いかもしれません。
別の業種は問い合わせは多いけれど、受注後の解約が多いかもしれません。
この違いがわかると、予算配分や営業の優先順位を見直せます。
顧客セグメント分析では、売上だけでなく利益も見た方がいいです。
売上が大きくても、サポート工数が大きく利益が残りにくい顧客もいます。
逆に、売上は中くらいでも、継続率が高く手離れの良い顧客もいます。
購買データは、どの顧客を大切にすべきかを考える材料になります。
商談データで受注しやすい顧客の特徴を探す
BtoBでは、商談データがかなり重要です。
リードがどれだけ多くても、商談にならなければ売上にはつながりません。
商談になっても、受注しなければ成果にはなりません。
だから、顧客セグメント分析では、商談化率や受注率を見る必要があります。
商談データでは、次のような情報が役立ちます。
・商談化したか
・受注したか
・失注したか
・失注理由は何か
・検討期間はどれくらいか
・決裁者は誰か
・競合はどこか
・提案金額はいくらか
こうしたデータを見ると、受注しやすい顧客の特徴が見えてきます。
たとえば、資料請求数は少ないけれど、特定の部署から来たリードは商談化しやすいかもしれません。
特定の業種では、検討期間は長いけれど受注単価が高いかもしれません。
ある企業規模では、問い合わせ後の失注理由が予算不足に偏っているかもしれません。
この情報は、マーケティングにも営業にも使えます。
広告のターゲットを見直す。
ホワイトペーパーのテーマを変える。
営業への引き渡し条件を変える。
提案資料をセグメント別に変える。
商談データは、顧客セグメント分析を売上に近づけるためのデータです。
アンケートやインタビューで定量データだけでは見えない理由を補う
数値データだけでは、理由が見えないことがあります。
あるセグメントの反応が良い。
でも、なぜ良いのかわからない。
あるセグメントの解約が多い。
でも、なぜ解約しているのかわからない。
こういう時に役立つのが、アンケートやインタビューです。
顧客に直接聞くことで、データの裏にある理由が見えてきます。
・なぜ資料をダウンロードしたのか
・何に困っていたのか
・どの情報が役に立ったのか
・何が不安だったのか
・なぜ他社ではなく自社を選んだのか
・なぜ継続しているのか
・なぜ解約したのか
こうした声は、セグメントの解釈に使えます。
私も実務で、数字だけ見ている時と、実際に顧客の声を聞いた後では、見え方が大きく変わることがあります。
データでは同じように見える顧客でも、話を聞くと悩みの深さや導入理由がまったく違うことがあります。
アンケートは広く傾向を見るのに向いています。
インタビューは深く理由を知るのに向いています。
顧客セグメント分析では、定量データと定性情報を組み合わせることで、施策に使いやすくなります。
顧客セグメントの代表的な分け方
顧客セグメントには、いくつか代表的な分け方があります。
どれが正解というより、目的に合わせて使い分けることが大切です。
属性で分けるのか。
地域で分けるのか。
価値観や課題で分けるのか。
行動で分けるのか。
BtoBなら企業規模や役職で分けるのか。
ここでは、基本となる分け方を整理します。
属性で分けるデモグラフィックセグメント
デモグラフィックセグメントとは、顧客の基本属性で分ける方法です。
BtoCなら、年齢、性別、職業、家族構成、収入などがあります。
BtoBなら、企業規模、業種、売上規模、従業員数などが近い情報になります。
この分け方は、最も基本的で使いやすいです。
データとして取りやすい。
集計しやすい。
社内でも理解されやすい。
そのため、最初の分析には向いています。
ただし、属性だけで顧客の気持ちまではわかりません。
同じ年齢でも悩みは違います。
同じ業種でも課題は違います。
同じ企業規模でも検討状況は違います。
だから、属性で分けたあとは、行動や成果との関係を見ることが大切です。
たとえば、業種別にリード数を見るだけでなく、商談化率や受注率も見る。
企業規模別に問い合わせ数を見るだけでなく、受注単価や検討期間も見る。
役職別に資料請求数を見るだけでなく、その後に商談へ進んだかを見る。
属性は入口です。
そこに成果指標を重ねることで、使えるセグメントになります。
地域や商圏で分けるジオグラフィックセグメント
ジオグラフィックセグメントは、地域や商圏で顧客を分ける方法です。
地域、都道府県、市区町村、店舗商圏、営業エリアなどで分けます。
BtoCでは、店舗ビジネスや地域密着のサービスでよく使われます。
BtoBでも、営業拠点や対応エリアが関係する場合には重要です。
地域によって、顧客のニーズが変わることがあります。
競合状況も違います。
商習慣も違います。
営業訪問のしやすさも違います。
たとえば、都市部では競合が多く、比較検討が進みやすいかもしれません。
地方では、信頼関係や紹介が重要になるかもしれません。
拠点が近いことが安心材料になる場合もあります。
ただし、地域で分けるだけでは不十分です。
地域ごとに何が違うのかを見ないと、施策には落ちません。
・広告の反応が違うのか
・問い合わせ内容が違うのか
・営業の進め方が違うのか
・導入ニーズが違うのか
・競合環境が違うのか
ここまで見ることで、地域セグメントは使いやすくなります。
地域で分ける時は、単なる住所の分類ではなく、顧客の状況や営業活動の違いとセットで考えることが大切です。
価値観や課題感で分けるサイコグラフィックセグメント
サイコグラフィックセグメントは、顧客の価値観、課題感、考え方、関心で分ける方法です。
これは属性よりも深い分け方です。
たとえば、同じ企業規模でも、課題感が違えば反応する訴求は変わります。
コスト削減を重視する顧客。
売上成長を重視する顧客。
社内の業務効率化を重視する顧客。
リスク回避を重視する顧客。
新しい取り組みに前向きな顧客。
こうした違いは、施策に大きく影響します。
BtoBでは、顧客の課題感で分けることがかなり有効です。
たとえば、同じマーケティング支援でも、ある会社はリード数に悩んでいる。
別の会社は商談化率に悩んでいる。
また別の会社は営業との連携に悩んでいる。
この場合、同じ広告や資料を出すより、課題別に訴求を変えた方が反応しやすいです。
ただし、課題感や価値観は、属性データのように簡単には取れません。
アンケート。
インタビュー。
商談メモ。
問い合わせ内容。
資料ダウンロードのテーマ。
サイト内行動。
こうした情報から読み取る必要があります。
サイコグラフィックセグメントは少し手間がかかります。
でも、施策への落とし込みはしやすいです。
なぜなら、課題がわかれば、そのまま訴求やコンテンツに使えるからです。
行動や利用状況で分けるビヘイビアセグメント
ビヘイビアセグメントは、顧客の行動で分ける方法です。
何を見たか。
何をクリックしたか。
何を買ったか。
どれくらい使っているか。
何回問い合わせたか。
どの資料をダウンロードしたか。
こうした行動をもとに分けます。
行動データは、顧客の関心や検討度を知るうえで役立ちます。
たとえば、料金ページを見ている人は、比較検討段階にいるかもしれません。
事例ページを複数見ている人は、導入イメージを探しているかもしれません。
サービス資料をダウンロードした人は、社内説明の準備をしているかもしれません。
既存顧客であれば、利用頻度やログイン状況から、活用度や解約リスクを見られます。
よく使っている顧客。
使い始めたばかりの顧客。
最近使っていない顧客。
特定機能だけ使っている顧客。
こうした分け方は、カスタマーサクセス施策にも使えます。
ビヘイビアセグメントの良いところは、施策につなげやすいことです。
行動に応じてメールを変える。
利用状況に応じてフォローを変える。
閲覧ページに応じて広告を出し分ける。
このように、具体的な打ち手に落とし込みやすいです。
ただし、行動だけで判断しすぎないことも大事です。
なぜその行動をしたのかは、データだけではわからないからです。
行動データは、課題感や商談情報と合わせて見ると、より強くなります。
BtoBで重要になる企業規模、業種、部門、役職での分け方
BtoBの顧客セグメント分析では、企業規模、業種、部門、役職が特に重要になります。
なぜなら、BtoBでは個人の好みだけで購買が決まらないからです。
企業の規模。
業界特有の課題。
所属部門の役割。
担当者の役職。
社内の意思決定プロセス。
こうした要素が、検討や受注に大きく関わります。
企業規模が大きいほど、関係者が増え、検討期間が長くなることがあります。
業種によって、課題や導入目的が変わります。
部門によって、見たい情報も違います。
役職によって、不安に感じるポイントも変わります。
たとえば、現場担当者は使いやすさを気にします。
部長はチーム全体の成果や予算を気にします。
経営層は事業インパクトを気にします。
情報システム部門はセキュリティや運用負荷を気にします。
この違いを見ずに、全員に同じ資料や同じ広告を出すと、反応が弱くなります。
BtoBでは、企業単位と個人単位の両方でセグメントを考える必要があります。
どんな企業か。
その企業の中の誰か。
その人は何を気にしているか。
ここまで見ると、BtoBの顧客セグメント分析は施策に使いやすくなります。
施策に使える顧客セグメントの作り方
顧客セグメントは、ただ分ければいいわけではありません。
施策に使える形にする必要があります。
実務で使えるセグメントには、共通点があります。
成果に関係している。
課題やニーズが違う。
打ち手が変わる。
現場が理解できる。
運用しやすい。
この条件を満たすと、分析が施策につながりやすくなります。
売上や利益への影響が大きい切り口で分ける
施策に使える顧客セグメントを作るには、売上や利益への影響を見ることが大切です。
単に数が多い顧客群が、必ずしも重要とは限りません。
リード数は多いけれど受注率が低い。
受注は多いけれど単価が低い。
売上は大きいけれどサポート工数が高い。
少数だけれど継続率が高く利益が残りやすい。
こうした違いがあります。
顧客セグメント分析では、量だけでなく質を見る必要があります。
たとえば、広告では反応が少ないセグメントでも、受注単価が高く、LTVも高いなら重要です。
逆に、反応は多いけれど商談化しにくいセグメントに予算を使い続けるのは見直しが必要です。
売上や利益への影響を見る時は、次のような指標が使えます。
・売上額
・粗利
・受注単価
・継続率
・LTV
・営業工数
・サポート工数
顧客セグメントは、見た目のわかりやすさだけでなく、事業に与える影響で判断しましょう。
成果に関係しない切り口で分けても、施策の優先順位は決めにくいです。
顧客の課題やニーズが変わる切り口で分ける
施策に使えるセグメントは、顧客の課題やニーズが変わる切り口で分けることが大切です。
なぜなら、課題やニーズが変わると、訴求も変わるからです。
たとえば、同じ業務効率化サービスでも、顧客の悩みは違います。
作業時間を減らしたい。
属人化を防ぎたい。
ミスを減らしたい。
人手不足を補いたい。
上司への報告を楽にしたい。
この違いがわかると、広告やコンテンツの言葉を変えられます。
一方で、課題が変わらない切り口で分けても、施策はあまり変わりません。
たとえば、地域で分けても、課題や反応が同じなら、広告訴求を変える必要は少ないかもしれません。
年齢で分けても、購買理由が同じなら、細かく分ける意味は薄いかもしれません。
顧客セグメント分析では、「その切り口で分けると、顧客の欲しい情報が変わるか」を見てください。
変わるなら、施策に使える可能性があります。
変わらないなら、別の切り口を探した方がいいです。
顧客の課題やニーズが見えると、マーケティングはかなり動かしやすくなります。
施策の打ち手が変わる単位で分ける
顧客セグメントは、施策の打ち手が変わる単位で分けることが大切です。
これは実務ではかなり重要です。
たとえば、セグメントAとセグメントBに分けたとします。
でも、広告も同じ。
メールも同じ。
営業資料も同じ。
フォロー方法も同じ。
それなら、分ける意味はあまりありません。
逆に、セグメントごとに打ち手が変わるなら、その分け方には価値があります。
・広告の訴求を変える
・LPのファーストビューを変える
・ホワイトペーパーのテーマを変える
・メールの順番を変える
・営業の提案内容を変える
・カスタマーサクセスのフォローを変える
このように、施策が変わるならセグメント分析は使えます。
私も顧客を分ける時は、「この分け方で何を変えるのか」を必ず考えます。
変える施策が思いつかない場合、そのセグメントはまだ実務で使える状態ではないことが多いです。
分析しやすい切り口ではなく、動かしやすい切り口で分ける。
これが大事です。
営業やカスタマーサクセスが見ても納得できる分け方にする
顧客セグメント分析は、マーケティングだけで完結しません。
特にBtoBでは、営業やカスタマーサクセスが使えるかどうかが重要です。
マーケティングが「このセグメントが良い」と言っても、営業が納得しなければ動きません。
カスタマーサクセスが「その分け方ではフォローに使えない」と感じれば、既存顧客施策にも落ちません。
だから、現場が見ても納得できる分け方にする必要があります。
納得されるセグメントには、現場の実感があります。
「ああ、たしかにこの業種は商談が進みやすいです」
「この規模の会社は導入まで時間がかかります」
「この役職の人は、そこを気にします」
「この利用状況の顧客は、確かに解約リスクがあります」
こうした反応が出ると、分析は使われやすくなります。
そのためには、分析の途中で現場の声を聞くことが大事です。
データだけで結論を出すのではなく、営業やカスタマーサクセスに確認する。
違和感があるところは理由を聞く。
必要なら切り口を修正する。
このプロセスを入れると、分析結果が現場に浸透しやすくなります。
分析しやすさよりも実行しやすさを優先する
顧客セグメント分析では、分析しやすい切り口を選びたくなります。
データがきれいにある。
集計しやすい。
表にしやすい。
グラフにしやすい。
これは大事です。
ただし、実行しにくいセグメントでは意味がありません。
たとえば、分析上はきれいに分かれていても、広告配信で出し分けられない。
メールリストで分けられない。
営業が見ても判断できない。
CRMにその情報が入っていない。
これでは、施策に落とし込みにくくなります。
実務では、分析精度だけでなく、運用できるかも大切です。
・その情報は継続的に取得できるか
・CRMやMAで管理できるか
・広告配信で使えるか
・営業が見て理解できるか
・施策の出し分けができるか
ここまで考えてセグメントを作る必要があります。
完璧な分析よりも、現場で使える分析の方が成果につながります。
顧客セグメント分析は、賢く見えることより、動かせることが大事です。
顧客セグメント分析の具体的なやり方
ここからは、顧客セグメント分析の具体的なやり方を整理します。
難しく考えすぎなくて大丈夫です。
最初から高度な分析をしなくても、実務で使える形にはできます。
大事なのは、順番です。
目的を決める。
データを集める。
変数を選ぶ。
グループに分ける。
特徴を言語化する。
優先順位を決める。
施策に落とし込む。
この流れで進めると、分析が使いやすくなります。
目的を決めて分析対象を絞る
最初に、分析の目的を決めます。
ここが曖昧だと、どのデータを見るべきか決まりません。
たとえば、「売上を伸ばしたい」だけでは広すぎます。
もう少し具体化した方がいいです。
・受注率を上げたい
・商談化率を上げたい
・リード獲得単価を下げたい
・継続率を上げたい
・アップセルしやすい顧客を見つけたい
目的が具体的になると、分析対象も絞れます。
商談化率を見たいなら、リードから商談までのデータが必要です。
受注率を見たいなら、商談から受注までのデータが必要です。
継続率を見たいなら、既存顧客の利用データや契約データが必要です。
分析対象を広げすぎると、途中で迷います。
まずは、今回の分析で何を判断したいのかを決めましょう。
目的を決めることは、分析の入口であり、迷子にならないための地図です。
顧客データを集めて整理する
目的が決まったら、顧客データを集めます。
CRM。
MA。
広告管理画面。
アクセス解析。
商談管理ツール。
請求データ。
アンケート。
営業メモ。
使えるデータは、会社によって違います。
最初から完璧なデータを求めすぎる必要はありません。
ただし、データの意味はそろえる必要があります。
たとえば、業種名の表記がバラバラになっていることがあります。
従業員数が入っている顧客と入っていない顧客がいます。
商談ステータスの入力ルールが人によって違うこともあります。
この状態で分析すると、結果がズレることがあります。
だから、データを集めたら、まず整理します。
・重複をなくす
・表記ゆれを直す
・欠けている項目を確認する
・古い情報を確認する
・分析に使う項目をそろえる
地味ですが、ここはとても大事です。
顧客セグメント分析は、データの整備でかなり質が変わります。
分析に使う変数を選ぶ
次に、分析に使う変数を選びます。
変数とは、顧客を分けるために使う項目です。
たとえば、企業規模、業種、役職、資料ダウンロード数、商談化有無、受注金額、利用頻度などです。
ここで大事なのは、何でも入れればいいわけではないことです。
目的に関係する変数を選びます。
商談化率を見たいなら、商談化に関係しそうな項目を選びます。
受注率を見たいなら、受注に関係しそうな項目を選びます。
継続率を見たいなら、利用状況や契約情報を見ます。
変数が多すぎると、分析が複雑になります。
逆に少なすぎると、違いが見えません。
最初は、仮説を持って選ぶのがおすすめです。
「企業規模で検討期間が違うのではないか」
「業種によって課題が違うのではないか」
「役職によって資料請求後の商談化率が違うのではないか」
このように仮説を立てると、見るべき変数が決まります。
分析は、ただデータを眺めるより、仮説を持って見た方が実務に使いやすいです。
顧客をグループに分ける
変数を選んだら、実際に顧客をグループに分けます。
分け方は、目的によって変わります。
企業規模で分ける。
業種で分ける。
検討段階で分ける。
行動量で分ける。
購買金額で分ける。
利用状況で分ける。
最初は、わかりやすい分け方で大丈夫です。
たとえば、企業規模なら小規模、中規模、大規模。
検討段階なら認知、情報収集、比較検討、商談中。
利用状況なら高頻度利用、低頻度利用、休眠傾向。
細かくしすぎると使いにくくなります。
まずは大きく分けて、違いがあるかを見る方が現実的です。
グループに分けたら、それぞれの成果指標を見ます。
・リード数
・商談化率
・受注率
・受注単価
・継続率
・LTV
・獲得単価
このように見ると、どのグループが重要かが見えてきます。
ただ分けるだけでなく、成果との関係を見ることが大切です。
各セグメントの特徴を言語化する
顧客をグループに分けたら、各セグメントの特徴を言語化します。
ここはとても大切です。
数字だけでは、施策に使いにくいからです。
たとえば、「従業員数300名以上の製造業で商談化率が高い」というデータがあったとします。
これだけでも意味はあります。
でも、施策に落とすには、もう少し言葉にする必要があります。
なぜ商談化しやすいのか。
どんな課題を持っているのか。
誰が検討しているのか。
どんな資料に反応しているのか。
営業は何を提案すべきなのか。
ここまで言語化すると、施策に使えます。
たとえば、次のように表現できます。
・現場業務の属人化に悩んでいる
・部門長が改善テーマとして情報収集している
・導入事例に反応しやすい
・費用対効果よりも現場負荷の軽減に関心が高い
こうした言葉があると、広告や営業トークに落とし込めます。
セグメント名も、社内で伝わりやすいものにするとよいです。
単なる分類名ではなく、「どんな顧客か」がイメージできる名前にすると、現場で使われやすくなります。
セグメントごとの優先順位を決める
セグメントを作ったら、優先順位を決めます。
すべてのセグメントに同じだけ力をかけるのは難しいです。
広告予算も限られています。
営業リソースも限られています。
コンテンツ制作の時間も限られています。
だから、どのセグメントを優先するかを決める必要があります。
優先順位を見る時は、いくつかの視点があります。
・売上や利益が大きいか
・受注率が高いか
・商談化率が高いか
・LTVが高いか
・獲得コストが低いか
・営業工数が重すぎないか
・自社の強みが活きるか
たとえば、売上規模は大きいけれど、受注までに時間がかかりすぎるセグメントがあります。
逆に、売上規模は中くらいでも、受注率が高く、継続しやすいセグメントもあります。
どちらを優先するかは、事業戦略によって変わります。
大事なのは、感覚だけで決めないことです。
データと現場感を合わせて、優先順位を決める。
これが、施策の精度につながります。
施策に落とし込み、結果を検証する
最後に、分析結果を施策に落とし込みます。
ここまでやって初めて、顧客セグメント分析は意味を持ちます。
たとえば、セグメントごとに広告訴求を変える。
LPのファーストビューを変える。
ホワイトペーパーのテーマを変える。
メールナーチャリングの内容を変える。
営業の優先順位を変える。
既存顧客のフォロー方法を変える。
そして、施策を実行したら結果を見ます。
反応率は上がったか。
CVRは上がったか。
商談化率は上がったか。
受注率は変わったか。
営業の手応えはどうか。
顧客の反応はどうか。
分析結果は、実行して検証して初めて正しかったかがわかります。
最初に作ったセグメントが完璧である必要はありません。
むしろ、施策を回しながら見直していくものです。
顧客セグメント分析は、一度作って終わりではなく、施策の結果で育てていくものです。
BtoBマーケティングで使える顧客セグメント分析
BtoBマーケティングでは、顧客セグメント分析が特に重要です。
なぜなら、BtoBは検討期間が長く、関係者が多く、意思決定も複雑だからです。
同じサービスでも、企業規模、業種、部署、役職によって、刺さる訴求が大きく変わります。
企業規模別に検討期間や意思決定者の違いを見る
BtoBでは、企業規模によって検討の進み方が変わります。
小規模企業では、意思決定が速いことがあります。
社長や部門責任者が直接判断するケースもあります。
そのため、課題に合えば短期間で商談が進むことがあります。
一方で、大企業では関係者が多くなります。
現場担当者。
部門長。
情報システム部門。
購買部門。
法務部門。
経営層。
関わる人が増えるほど、検討期間は長くなります。
この違いを見ずに同じ施策をすると、ズレが起こります。
小規模企業には、すぐに判断できる資料やわかりやすい料金が必要かもしれません。
大企業には、導入事例、セキュリティ情報、稟議に使える資料が必要かもしれません。
企業規模別に見る時は、リード数だけでなく、検討期間や受注率も見ましょう。
・問い合わせから商談までの日数
・商談から受注までの日数
・関係者の人数
・失注理由
・必要な資料
こうした情報を見ると、企業規模ごとの施策が作りやすくなります。
業種別に課題や導入ニーズの違いを見る
業種別の分析は、BtoBマーケティングで使いやすい切り口です。
業種が違うと、課題が変わることがあります。
製造業。
物流業。
小売業。
IT企業。
金融業。
医療業界。
教育業界。
それぞれ、業務の流れも、使う言葉も、意思決定の基準も違います。
同じサービスでも、業種によって刺さる導入理由が変わります。
たとえば、製造業では現場の効率化や品質管理が重要かもしれません。
IT企業ではスピードや柔軟性が重視されるかもしれません。
金融業ではセキュリティや法令対応が重要になるかもしれません。
業種別に分析する時は、単に受注数を見るだけではなく、課題や失注理由も見ましょう。
・どの業種から問い合わせが多いか
・どの業種が商談化しやすいか
・どの業種が受注しやすいか
・どの業種のLTVが高いか
・業種ごとの失注理由は何か
ここまで見ると、業種別の訴求が作りやすくなります。
業種別の事例やホワイトペーパーを作る判断にも使えます。
部署別に刺さる訴求やコンテンツを変える
BtoBでは、部署によって刺さる訴求が変わります。
同じ企業の中でも、マーケティング部門、営業部門、情報システム部門、人事部門、経営企画部門では見ている課題が違います。
マーケティング部門は、リード獲得や商談化率を気にするかもしれません。
営業部門は、営業効率や受注率を気にするかもしれません。
情報システム部門は、セキュリティや運用負荷を気にするかもしれません。
経営企画部門は、全社の投資対効果を気にするかもしれません。
部署が違えば、必要なコンテンツも変わります。
マーケティング部門には、施策改善の事例。
営業部門には、営業成果につながる提案資料。
情報システム部門には、セキュリティや連携の説明。
経営層には、投資対効果や事業インパクト。
こうした出し分けができると、BtoBマーケティングは強くなります。
部署別に分析する時は、資料請求者の部署や、商談に参加する部署を見ましょう。
どの部署が入口になるのか。
どの部署が反対しやすいのか。
どの部署の納得が必要なのか。
ここが見えると、コンテンツ設計が変わります。
役職別に知りたい情報や不安を分ける
役職も、BtoBでは重要なセグメントです。
担当者、マネージャー、部長、役員では、知りたい情報が違います。
担当者は、実際に使いやすいかを気にします。
マネージャーは、チームの業務が改善するかを気にします。
部長は、予算や成果への影響を気にします。
役員は、事業全体へのインパクトや投資対効果を気にします。
同じサービス資料でも、役職によって見るポイントが違います。
担当者には、操作画面や具体的な使い方が重要かもしれません。
部長には、導入効果や他社事例が重要かもしれません。
役員には、経営課題とのつながりが重要かもしれません。
役職別にセグメントを見ると、広告やLPのメッセージも変わります。
「現場の作業を減らす」
「チームの生産性を上げる」
「部門全体の成果を可視化する」
「経営判断に使えるデータを整える」
どの言葉が刺さるかは、相手の立場によって違います。
役職別の分析では、問い合わせ者だけでなく、商談参加者や決裁者も見ることが大切です。
入口は担当者でも、最終判断は部長や役員ということがあります。
その場合、担当者向けの情報と、上位者向けの情報の両方が必要になります。
新規顧客と既存顧客で施策を分ける
新規顧客と既存顧客では、必要な施策が違います。
新規顧客は、まだ自社のことを十分に知りません。
課題に気づいていない場合もあります。
比較検討している場合もあります。
不安を持っている場合もあります。
そのため、新規顧客には、認知、理解、比較、問い合わせにつながる施策が必要です。
一方で、既存顧客はすでに関係があります。
サービスを使っています。
導入済みです。
一定の信頼があります。
そのため、既存顧客には、活用促進、継続支援、アップセル、クロスセル、解約予防が重要になります。
同じ顧客でも、新規と既存では見るべき指標も違います。
新規では、CVR、商談化率、受注率、獲得単価を見ます。
既存では、利用率、継続率、LTV、アップセル率、解約率を見ます。
新規獲得だけに目が向くと、既存顧客の伸びしろを見落とすことがあります。
逆に、既存顧客だけを見ていると、新しい顧客層を広げられません。
顧客セグメント分析では、新規と既存を分けて考えることが大切です。
顧客セグメント分析をリード獲得に活かす方法
顧客セグメント分析は、リード獲得にも活かせます。
誰に向けて広告を出すのか。
どんなテーマのホワイトペーパーを作るのか。
どんなセミナーを開くのか。
LPで何を訴求するのか。
どのセグメントに予算を寄せるのか。
ここに使えます。
セグメントごとに刺さる広告訴求を変える
リード獲得では、広告訴求の出し分けが重要です。
すべての顧客に同じ広告を出すと、どうしても訴求がぼやけます。
たとえば、同じマーケティング支援でも、リード数に悩んでいる人と、商談化率に悩んでいる人では刺さる言葉が違います。
リード数に悩んでいる人には、「見込み顧客を増やす」訴求が合うかもしれません。
商談化率に悩んでいる人には、「営業につながるリードを増やす」訴求が合うかもしれません。
広告費に悩んでいる人には、「ムダな広告費を減らす」訴求が合うかもしれません。
顧客セグメント分析をすると、この違いが見えます。
どのセグメントが何に反応しているか。
どの訴求から商談につながっているか。
どの広告経由のリードが受注しやすいか。
ここを見ると、広告の改善がしやすくなります。
広告訴求は、センスだけで作るものではありません。
顧客セグメントごとの課題や反応から作るものです。
刺さる広告は、顧客の違いを見たうえで作られます。
ホワイトペーパーやセミナーのテーマを分ける
ホワイトペーパーやセミナーも、顧客セグメント分析を活かしやすい施策です。
全員に同じテーマを出すより、セグメントごとにテーマを分けた方が反応しやすくなります。
たとえば、検討初期の顧客には、課題整理やチェックリストが合うかもしれません。
比較検討中の顧客には、導入事例や選び方の資料が合うかもしれません。
経営層には、投資対効果や市場変化に関するテーマが合うかもしれません。
現場担当者には、具体的な実践方法やテンプレートが合うかもしれません。
同じサービスでも、入口になるコンテンツは変わります。
私もBtoBマーケティングでは、ホワイトペーパーのテーマを考える時に、誰向けかをかなり意識します。
ただ広くダウンロードされるテーマよりも、商談につながるセグメントに刺さるテーマの方が価値があることもあります。
テーマを分ける時は、次のように考えると整理しやすいです。
・どのセグメント向けか
・その人は何に悩んでいるか
・どの検討段階にいるか
・資料を読んだあとに何をしてほしいか
ここを決めると、コンテンツが施策に使いやすくなります。
LPやCTAをセグメントごとに最適化する
顧客セグメント分析は、LPやCTAの改善にも使えます。
同じLPでも、見る人によって刺さるポイントは違います。
経営者は、成果や投資対効果を見たいかもしれません。
現場担当者は、具体的な使い方や導入後のイメージを見たいかもしれません。
比較検討中の人は、他社との違いや料金を知りたいかもしれません。
この違いを無視すると、LPは全員向けになり、訴求が弱くなります。
セグメントごとにLPを分けられるなら理想です。
難しい場合でも、ファーストビューやCTAの言葉を見直すだけで変わることがあります。
たとえば、検討初期の人には「まずはチェックリストで確認」が合うかもしれません。
比較検討中の人には「導入事例を読む」が合うかもしれません。
顕在層には「無料相談する」が合うかもしれません。
CTAは、顧客の検討段階に合わせることが重要です。
いきなり問い合わせを求めすぎると、離脱されることがあります。
逆に、すでに検討が進んでいる人に軽すぎるCTAを出すと、次に進みにくくなります。
顧客セグメント分析を使えば、LPやCTAを「誰に何を促すか」で考えられるようになります。
メールナーチャリングの内容を検討段階別に変える
メールナーチャリングでは、顧客セグメント分析がかなり役立ちます。
すべてのリードに同じメールを送ると、反応が弱くなることがあります。
まだ課題に気づいたばかりの人に、いきなり導入相談を促すメールを送る。
すでに比較検討している人に、初歩的な説明ばかり送る。
これでは、顧客の状態とメール内容がズレます。
検討段階別にメールを分けると、反応は変わります。
認知段階では、課題整理や失敗事例。
情報収集段階では、ノウハウやチェックリスト。
比較検討段階では、導入事例や選び方。
商談前段階では、料金や稟議に使える情報。
このように、相手の状態に合わせて内容を変えることが大切です。
顧客セグメント分析では、どの行動をした人がどの段階に近いのかを考えます。
資料をダウンロードしただけなのか。
複数のページを見ているのか。
セミナーに参加したのか。
料金ページを見ているのか。
行動に応じてメールを変えると、ナーチャリングは一斉配信より強くなります。
商談化しやすいセグメントに予算を寄せる
リード獲得では、リード数だけでなく商談化しやすさを見ることが大切です。
広告でリードがたくさん取れても、商談にならなければ営業成果にはつながりません。
顧客セグメント分析をすると、商談化しやすいセグメントが見えてきます。
たとえば、特定の業種はリード数が少なくても商談化率が高いかもしれません。
特定の役職からの資料請求は、営業が会いやすいかもしれません。
特定テーマのホワイトペーパー経由のリードは、受注につながりやすいかもしれません。
こうしたセグメントが見えたら、広告予算やコンテンツ制作の優先順位を変えられます。
もちろん、リード数を増やすことも大切です。
ただ、BtoBでは量だけを追うと、営業の負担が増えることがあります。
大事なのは、商談につながるリードを増やすことです。
顧客セグメント分析は、予算をどこに寄せるべきかを考える材料になります。
顧客セグメント分析を営業施策に活かす方法
顧客セグメント分析は、マーケティングだけでなく営業にも使えます。
むしろ、BtoBでは営業とセットで使わないと効果が半減します。
どの顧客を優先するか。
どんな提案をするか。
どの失注理由が多いか。
営業とマーケティングの認識をどう合わせるか。
ここに活かせます。
受注しやすい顧客像を営業と共有する
顧客セグメント分析でまず営業と共有したいのは、受注しやすい顧客像です。
どの業種が受注しやすいのか。
どの企業規模が進みやすいのか。
どの部署からの問い合わせが商談化しやすいのか。
どんな課題を持つ顧客が成約しやすいのか。
これが見えると、営業の優先順位が変わります。
すべてのリードを同じように追うのではなく、可能性の高い顧客に時間を使いやすくなります。
ただし、データだけを渡しても営業は動きにくいです。
「このセグメントは受注率が高いです」だけではなく、なぜ受注しやすいのかまで共有する必要があります。
・課題が明確
・予算がつきやすい
・導入後の効果を説明しやすい
・競合比較で勝ちやすい
・意思決定者に届きやすい
こうした理由まで言語化すると、営業が使いやすくなります。
マーケティングと営業で、受注しやすい顧客像を共有できると、施策全体がそろいます。
セグメントごとに提案内容を変える
営業提案も、セグメントごとに変える必要があります。
顧客の課題が違うのに、同じ提案をしても刺さりません。
たとえば、コスト削減を重視する顧客には、費用対効果を中心に話す必要があります。
売上拡大を重視する顧客には、成長機会や売上インパクトを伝える必要があります。
現場負荷を減らしたい顧客には、運用のしやすさやサポート体制が大事になります。
同じサービスでも、見せる順番が変わります。
顧客セグメント分析を使うと、セグメントごとに提案の型を作れます。
・最初に話す課題
・重点的に見せる事例
・強調する機能
・不安を解消する説明
・次回提案で用意する資料
これを整理しておくと、営業の提案品質が上がります。
営業個人の経験だけに頼るのではなく、セグメントごとの勝ちパターンを共有できるようになります。
優先的にアプローチすべき顧客を見極める
営業リソースは限られています。
すべてのリードに同じ時間をかけることはできません。
だから、優先的にアプローチすべき顧客を見極める必要があります。
顧客セグメント分析は、この判断に使えます。
たとえば、次のような顧客は優先度が高いかもしれません。
・受注率が高い業種
・商談化率が高い企業規模
・課題が明確な問い合わせ
・料金ページを複数回見ているリード
・導入事例をダウンロードしているリード
・既存顧客と似た特徴を持つ企業
こうした条件を決めると、営業が追う順番を判断しやすくなります。
逆に、温度感が低いリードには、すぐ営業が追わず、メールナーチャリングで育てる方がよい場合もあります。
すべてを営業に渡すのではなく、セグメントに応じて対応を分ける。
これができると、営業効率が上がります。
顧客セグメント分析は、営業の負担を増やすためではなく、営業が成果につながる顧客に集中するために使うものです。
失注理由をセグメント別に分析する
顧客セグメント分析では、受注した顧客だけでなく、失注した顧客を見ることも大切です。
失注理由を見ると、改善すべきポイントが見えます。
価格で負けたのか。
機能が足りなかったのか。
競合に負けたのか。
導入時期が合わなかったのか。
社内稟議で止まったのか。
課題感が弱かったのか。
これをセグメント別に見ると、さらに役立ちます。
ある業種では価格がネックになりやすい。
ある企業規模では稟議で止まりやすい。
ある役職からの問い合わせは商談化しやすいが、決裁者につながりにくい。
ある課題の顧客は競合比較で負けやすい。
こうした傾向が見えると、施策を変えられます。
価格がネックなら、費用対効果の資料を用意する。
稟議で止まるなら、社内説明用の資料を作る。
競合に負けるなら、比較ポイントを整理する。
決裁者につながらないなら、上位者向けのコンテンツを用意する。
失注理由は、改善の宝庫です。
受注した顧客だけを見ると、都合の良い分析になります。
失注した顧客も見ることで、現実に近いセグメント分析になります。
マーケティングと営業の認識ズレを減らす
顧客セグメント分析は、マーケティングと営業の認識ズレを減らすためにも使えます。
マーケティングは「リードは増えている」と思っている。
営業は「商談につながるリードが少ない」と感じている。
マーケティングは「この業界を狙うべき」と思っている。
営業は「実際には別の業界の方が進みやすい」と感じている。
こうしたズレは、よく起こります。
顧客セグメント分析を使うと、感覚だけでなくデータをもとに話せます。
どのセグメントからリードが来ているか。
どのセグメントが商談化しているか。
どのセグメントが受注しているか。
営業が追いやすいリードはどこか。
これを一緒に見ることで、会話が建設的になります。
大事なのは、マーケティングが営業を説得するために分析を使うのではないことです。
営業の感覚を無視するためでもありません。
データと現場感を合わせて、より良い判断をするために使います。
顧客セグメント分析は、マーケティングと営業の共通言語になります。
顧客セグメント分析を既存顧客施策に活かす方法
顧客セグメント分析は、新規獲得だけでなく既存顧客施策にも使えます。
むしろ、既存顧客の分析はかなり重要です。
どの顧客が継続しやすいのか。
どの顧客がアップセルしやすいのか。
どの顧客に解約リスクがあるのか。
どんなフォローをすれば満足度が上がるのか。
ここが見えると、売上の安定につながります。
継続率が高い顧客の特徴を見つける
既存顧客施策では、まず継続率が高い顧客の特徴を見ることが大切です。
継続している顧客には、何か理由があります。
課題とサービスが合っている。
導入目的が明確だった。
利用頻度が高い。
社内で定着している。
成果を実感できている。
サポートとの関係が良い。
こうした特徴が見えると、新規獲得にも活かせます。
なぜなら、継続率が高い顧客に似た顧客を獲得すれば、LTVが高くなりやすいからです。
逆に、受注はしやすいけれど継続率が低いセグメントもあります。
この場合、新規獲得時点で期待値がズレている可能性があります。
導入後の活用支援が足りない可能性もあります。
継続率を見る時は、単に契約が続いているかだけでなく、利用状況も合わせて見ましょう。
契約は続いているけれど、あまり使われていない顧客もいます。
この場合、将来的な解約リスクがあります。
継続率が高い顧客の特徴を見つけることは、既存顧客支援だけでなく、マーケティング全体の改善にもつながります。
アップセルやクロスセルしやすい顧客を見極める
顧客セグメント分析は、アップセルやクロスセルにも使えます。
すべての既存顧客に同じ追加提案をしても、反応はよくありません。
すでに十分活用している顧客。
まだ基本機能しか使っていない顧客。
利用範囲が広がっている顧客。
担当部署が増えている顧客。
課題が次の段階に進んでいる顧客。
それぞれ、提案すべき内容は違います。
アップセルしやすい顧客には特徴があります。
・利用頻度が高い
・複数人で使っている
・成果を実感している
・追加課題が見えている
・社内展開の余地がある
・担当者との関係が良い
こうしたセグメントを見つけると、営業やカスタマーサクセスの提案がしやすくなります。
逆に、利用が浅い顧客にいきなり追加提案をすると、押し売りに感じられることがあります。
まずは活用支援が必要です。
顧客セグメント分析を使うと、追加提案すべき顧客と、まず支援すべき顧客を分けられます。
これは、既存顧客の満足度を下げずに売上を伸ばすうえで大切です。
解約リスクの高い顧客セグメントを把握する
既存顧客施策で特に重要なのが、解約リスクの把握です。
解約は、起きてから対応しても遅いことがあります。
その前に兆しを見つける必要があります。
顧客セグメント分析では、解約しやすい顧客の特徴を見ます。
・利用頻度が下がっている
・ログインが減っている
・問い合わせが減っている
・特定機能しか使っていない
・導入目的が曖昧だった
・担当者が変わった
・成果を実感できていない
こうした特徴がある顧客は、解約リスクが高いかもしれません。
また、特定の業種や企業規模で解約が多い場合もあります。
その場合、サービスとの相性や導入支援に課題がある可能性があります。
解約リスクを見る時は、数値だけではなく、顧客対応のメモも重要です。
「最近反応が鈍い」
「担当者が変わって状況がわからない」
「活用が進んでいない」
「費用対効果を聞かれることが増えた」
こうした現場の情報は、リスク判断に役立ちます。
解約リスクの高いセグメントがわかれば、早めにフォローできます。
顧客セグメント分析は、解約を防ぐための予防策にも使えるのです。
顧客満足度や利用状況に合わせてフォローを変える
既存顧客へのフォローは、全員同じで良いわけではありません。
満足度が高い顧客。
まだ活用できていない顧客。
不満を持っている顧客。
追加提案の余地がある顧客。
解約リスクがある顧客。
それぞれ、必要なフォローは違います。
満足度が高い顧客には、事例化や紹介、追加提案が合うかもしれません。
活用が進んでいない顧客には、使い方の支援が必要です。
不満がある顧客には、早めの課題確認が必要です。
解約リスクがある顧客には、担当者変更や利用状況の確認が必要です。
利用状況データを見ると、フォローの優先順位が見えます。
よく使っている顧客には、次の活用提案。
使っていない顧客には、基本的なオンボーディング。
一部機能だけ使っている顧客には、活用範囲を広げる提案。
このように変えられます。
既存顧客施策では、顧客の状態に合わせたフォローが重要です。
顧客セグメント分析は、既存顧客に対して何をすべきかを見極めるためにも使えます。
顧客セグメント分析で見るべき指標
顧客セグメント分析では、どの指標を見るかが重要です。
指標を間違えると、判断もズレます。
リード数だけを見るのか。
商談化率を見るのか。
受注率を見るのか。
LTVを見るのか。
営業工数まで見るのか。
目的に合わせて指標を選びましょう。
売上や利益への貢献度
まず見るべきなのは、売上や利益への貢献度です。
顧客セグメントごとに、どれくらい売上を生んでいるのかを見ます。
ただし、売上だけで判断しない方がいいです。
売上が大きくても、利益が残りにくい顧客もいます。
サポート工数が重い顧客もいます。
値引きが多い顧客もいます。
受注までに営業工数がかかりすぎる顧客もいます。
だから、利益や工数も合わせて見ることが大切です。
たとえば、売上は中くらいでも、利益率が高く、継続率も高いセグメントがあります。
このような顧客は、事業にとってかなり価値があります。
売上や利益への貢献度を見ることで、どのセグメントに力を入れるべきか判断しやすくなります。
リード数が多いセグメントではなく、事業に貢献しているセグメントを見る。
この視点が大切です。
受注率や商談化率
BtoBでは、受注率や商談化率が重要です。
リードがどれだけ多くても、商談にならなければ営業成果にはつながりません。
商談が多くても、受注しなければ売上にはなりません。
セグメントごとに商談化率や受注率を見ると、質の違いがわかります。
たとえば、あるセグメントはリード数が多いけれど商談化率が低いかもしれません。
別のセグメントはリード数は少ないけれど受注率が高いかもしれません。
この違いが見えると、マーケティングと営業の優先順位を見直せます。
商談化率が低い場合は、訴求が広すぎる可能性があります。
受注率が低い場合は、提案内容やターゲットがズレている可能性があります。
商談化はするけれど失注が多い場合は、期待値や価格、機能の見せ方に課題があるかもしれません。
受注率や商談化率は、顧客セグメントの質を見るための重要な指標です。
LTVや継続率
LTVや継続率も、顧客セグメント分析では重要です。
LTVは、顧客が長期的にどれくらい売上や利益を生むかを見る考え方です。
新規獲得だけを見ていると、すぐに受注する顧客を重視しがちです。
でも、長期的に見ると、継続率が高く、追加購入しやすい顧客の方が重要なこともあります。
継続率が高いセグメントは、サービスとの相性が良い可能性があります。
解約率が高いセグメントは、期待値のズレや活用支援の不足があるかもしれません。
LTVを見ることで、短期の売上だけでは見えない価値がわかります。
たとえば、獲得単価が少し高くても、LTVが高いなら投資する価値があります。
逆に、獲得単価が低くても、すぐ解約するなら見直しが必要です。
顧客セグメント分析では、入口だけでなく、その後の継続まで見ることが大切です。
獲得単価や営業工数
顧客セグメント分析では、獲得単価や営業工数も見るべきです。
どれだけ良い顧客でも、獲得コストが高すぎると効率が悪くなります。
受注単価が高くても、営業工数が重すぎると利益が残りにくくなります。
セグメントごとに見ると、効率の違いが見えてきます。
あるセグメントは広告費がかかる。
あるセグメントは商談回数が多い。
あるセグメントは稟議に時間がかかる。
あるセグメントはサポート負荷が大きい。
こうした情報は、優先順位を決めるうえで重要です。
特にBtoBでは、営業工数が大きなコストになります。
受注率だけでなく、受注までにどれくらいの時間と手間がかかっているかを見ることが大切です。
効率の良いセグメントが見つかれば、マーケティング予算や営業リソースを寄せる判断ができます。
施策実行後の反応率やCVR
セグメントごとに施策を実行したら、その反応を見る必要があります。
広告のクリック率。
LPのCVR。
メールの開封率やクリック率。
ホワイトペーパーのダウンロード率。
セミナーの参加率。
商談化率。
こうした指標を見て、セグメントごとの施策が合っていたかを確認します。
たとえば、あるセグメント向けに作った広告の反応が良ければ、訴求が合っている可能性があります。
反応が悪ければ、メッセージや配信面がズレているかもしれません。
大事なのは、施策をやって終わりにしないことです。
顧客セグメント分析は、施策に落とし込んで、その結果を見ることで改善できます。
分析したセグメントが正しいかどうかは、施策の反応で確認するものです。
顧客セグメント分析を改善し続ける方法
顧客セグメント分析は、一度作って終わりではありません。
市場は変わります。
顧客の課題も変わります。
競合も変わります。
自社の商品やサービスも変わります。
そのため、セグメントも定期的に見直す必要があります。
一度作ったセグメントを固定しすぎない
顧客セグメントは、一度作ったらずっと使えるものではありません。
もちろん、基本となる分け方はしばらく使えます。
でも、固定しすぎると現実とズレていきます。
たとえば、以前は反応が良かった業種が、今は競合が増えて受注しにくくなっているかもしれません。
以前は小規模企業が中心だったのに、今は中堅企業からの問い合わせが増えているかもしれません。
以前は担当者が入口だったのに、今は経営層からの相談が増えているかもしれません。
このような変化を見逃すと、施策も古くなります。
顧客セグメント分析では、定期的に見直す習慣が大切です。
毎月でなくても構いません。
四半期ごと、半期ごと、重要な施策の後など、タイミングを決めて見直すとよいです。
セグメントは正解ではなく、今の顧客理解を表す仮説です。
仮説だからこそ、更新していく必要があります。
施策の結果を見て分け方を見直す
セグメントは、施策の結果を見ながら改善します。
最初に作った分け方が、必ず正しいとは限りません。
広告を出してみたら、思ったセグメントが反応しなかった。
メールを送ってみたら、別のセグメントの方が反応した。
営業に渡してみたら、商談化しやすい顧客像が違っていた。
こういうことは普通にあります。
その時は、セグメントの分け方を見直します。
業種で分けるより、課題で分けた方がよいかもしれません。
企業規模で分けるより、検討段階で分けた方がよいかもしれません。
役職で分けるより、行動データで分けた方がよいかもしれません。
施策の結果は、セグメントの答え合わせです。
反応が良かった理由。
反応が悪かった理由。
商談化した理由。
失注した理由。
これを見ながら分け方を更新すると、分析が実務に近づきます。
営業や顧客対応の現場から定性情報を集める
顧客セグメント分析を改善するには、定性情報が欠かせません。
数字だけでは見えないことがあります。
営業が商談で聞いた悩み。
カスタマーサクセスが感じた活用の壁。
サポートに届く問い合わせ。
顧客が実際に使っている言葉。
失注時に出た本音。
こうした情報は、セグメントの見直しに使えます。
たとえば、データでは同じように見える顧客でも、現場ではまったく違う課題を持っていることがあります。
その違いがわかると、セグメントを分け直せます。
定性情報を集める時は、仕組みにすることも大切です。
定例で営業にヒアリングする。
商談メモに項目を追加する。
失注理由を分類する。
顧客インタビューを定期的に行う。
カスタマーサクセスの声をマーケティングに共有する。
こうした仕組みがあると、顧客理解が更新されます。
顧客セグメント分析は、データだけでなく、顧客の声で磨かれます。
市場環境や顧客ニーズの変化に合わせて更新する
市場環境が変わると、顧客セグメントも変わります。
景気。
競合。
法規制。
テクノロジー。
働き方。
顧客の予算。
社内の優先課題。
こうした変化によって、顧客のニーズは変わります。
以前は効率化が刺さっていたのに、今はコスト削減が重視されるかもしれません。
以前は新規投資に前向きだった顧客が、今はリスク回避を重視しているかもしれません。
以前は現場主導で進んでいた導入が、今は経営判断を強く求められているかもしれません。
顧客セグメント分析を更新しないと、こうした変化に気づきにくくなります。
マーケティング施策が急に反応しなくなった時は、クリエイティブや広告運用だけでなく、セグメントそのものが変わっていないかを見る必要があります。
顧客の悩みが変われば、訴求も変えるべきです。
顧客の検討プロセスが変われば、コンテンツも変えるべきです。
顧客の予算感が変われば、営業提案も変えるべきです。
セグメント分析を更新し続けることで、マーケティングは市場の変化についていきやすくなります。
まとめ：顧客セグメント分析は、分けることより施策に使うことが大事
顧客セグメント分析と聞くと、少し難しく感じるかもしれません。
データ分析。
分類。
グラフ。
指標。
CRM。
MA。
LTV。
こうした言葉が並ぶと、身構えてしまう人もいると思います。
でも、顧客セグメント分析の本質は、そこまで難しいものではありません。
顧客の違いを見つけて、その違いに合わせて施策を変えること。
これが一番大事です。
全員に同じ広告を出すのではなく、刺さる訴求を変える。
全員に同じメールを送るのではなく、検討段階に合わせて内容を変える。
すべてのリードを同じように扱うのではなく、商談化しやすい顧客を優先する。
すべての既存顧客に同じフォローをするのではなく、利用状況や解約リスクに合わせて対応する。
ここまでできて、顧客セグメント分析は施策に活きます。
顧客を分ける目的を明確にする
顧客セグメント分析で最初にやるべきことは、目的を明確にすることです。
何のために顧客を分けるのか。
広告改善のためなのか。
リード獲得のためなのか。
商談化率改善のためなのか。
営業効率改善のためなのか。
既存顧客の継続率向上のためなのか。
ここが決まらないまま分析を始めると、分け方も指標もブレます。
逆に、目的が決まると、見るべきデータが決まります。
使う指標が決まります。
施策への落とし込み方も決まります。
顧客セグメント分析のやり方に迷ったら、最初にこの問いに戻ってください。
「この分析結果を見て、何を変えたいのか」
この問いに答えられるだけで、分析はかなり実務に近づきます。
データと現場感を合わせてセグメントを作る
顧客セグメント分析では、データだけでも、現場感だけでも不十分です。
データは全体傾向を見せてくれます。
思い込みを外してくれます。
数字で判断する材料をくれます。
一方で、営業やカスタマーサクセスの現場には、数字だけでは見えない情報があります。
顧客の本音。
商談の温度感。
失注の理由。
導入後のつまずき。
使われる言葉。
社内稟議で止まるポイント。
この情報を合わせることで、顧客セグメントは実務で使いやすくなります。
データで見つけた傾向を、営業に確認する。
営業の実感を、データで確かめる。
顧客の声を聞いて、分け方を見直す。
この繰り返しが大切です。
使われるセグメントは、机上の分析ではなく、現場と一緒に作られます。
セグメントごとに訴求、導線、営業アプローチを変える
顧客セグメント分析は、施策を変えてこそ意味があります。
分けただけでは成果は出ません。
セグメントごとに、何を変えるのかを決めましょう。
・広告の訴求を変える
・ホワイトペーパーのテーマを変える
・LPのファーストビューを変える
・CTAを変える
・メールの内容を変える
・営業の提案資料を変える
・既存顧客のフォロー方法を変える
このように、打ち手まで落とし込むことが大切です。
顧客の課題が違うなら、メッセージを変える。
検討段階が違うなら、導線を変える。
役職が違うなら、見せる資料を変える。
利用状況が違うなら、フォローを変える。
ここまでできると、顧客セグメント分析はマーケティングと営業の武器になります。
分析結果を施策で検証して改善し続ける
最後に大事なのは、分析結果を施策で検証することです。
最初に作ったセグメントは、あくまで仮説です。
本当にその訴求が刺さるのか。
本当にそのセグメントは商談化しやすいのか。
本当にその顧客群は継続しやすいのか。
本当にその分け方で施策が動くのか。
これは、実際にやってみないとわかりません。
だから、施策を実行したら必ず結果を見ましょう。
反応率。
CVR。
商談化率。
受注率。
LTV。
継続率。
営業の評価。
顧客の反応。
こうした結果を見て、セグメントを改善していきます。
顧客セグメント分析は、一度で正解を出すものではありません。
分ける。
施策に使う。
結果を見る。
分け方を見直す。
また施策に使う。
この繰り返しです。
もし今、顧客セグメント分析のやり方に悩んでいるなら、まずは完璧な分析を目指さなくて大丈夫です。
最初にやるべきことは、シンプルです。
自社にとって重要な顧客は誰なのか。
その顧客は何に困っているのか。
他の顧客と何が違うのか。
その違いに合わせて、どの施策を変えるのか。
ここから始めてみてください。
顧客セグメント分析は、顧客を分けるための作業ではありません。
顧客ごとに、より伝わる施策を作るための考え方です。
分けて終わりにしない。
施策に使う。
結果を見て改善する。
この流れを作れれば、顧客セグメント分析は、広告にも、コンテンツにも、営業にも、既存顧客フォローにも効いてきます。
顧客の違いが見えると、マーケティングの打ち手はもっと具体的になります。
そして、具体的な打ち手が増えるほど、成果につながる確率も高くなります。
まずは、今ある顧客データを見ながら、「どの違いが施策を変えるのか」を考えてみてください。
そこから、顧客セグメント分析は実務で使えるものに変わっていきます。
#顧客セグメント #セグメント分析 #顧客分析 #マーケティング分析 #BtoBマーケティング #マーケティング戦略 #ターゲティング #ペルソナ設計 #リード獲得 #営業戦略 #営業支援 #データ分析 #顧客理解 #CVR改善 #LTV向上 #ナーチャリング #広告運用 #Webマーケティング #マーケター #中小企業マーケティング