現代の消費主義市場では、高級品小売業者が顧客の購買行動や好みを深く理解することが不可欠です。激しい競争が続く業界において、顧客の価値観や要求に基づくセグメント化が重要となります。
この記事では、データサイエンスが高級品小売業者にとって、価値ある顧客セグメントを特定し、マーケティング戦略を洗練し、最終的に常連客の体験を向上させる方法について探求します。
生涯価値に基づく顧客セグメントの発見を通じて、売上と顧客満足度の向上が期待されます。
セグメンテーションとは？
顧客セグメンテーションの実践は、共通の特徴を基に市場を別々のグループに分けることを含みます。
これらの特徴には、人口統計学的な詳細、購買パターン、製品の好みが含まれることがあります。
セグメンテーションの最終目的は、最も重要な顧客クラスターを特定し、それらの正確な要求に対応するためにマーケティング手法をカスタマイズすることです。
価値ベースのセグメントとは?
価値セグメントでは、RFM（最近性、頻度、金額）を活用して顧客の購入パターンを評価し、ランク付けを行います。
この基準に基づき顧客を分類することで、小売業者は価値の高い顧客を特定し、それに合わせてマーケティング活動を調整することが可能になります。
バリューセグメントはRFMセグメンテーションとどう違うの?
価値セグメンテーションは、以下の点でRFMセグメンテーションと異なります：
・RFMセグメンテーションは点推定ですが、価値セグメンテーションは区間推定を使用します。
・RFMセグメンテーションは顧客の安定性の急変に影響されやすいのに対し、価値セグメンテーションはよりゆっくりとしたペースで変化する傾向があります。
・価値セグメンテーションでは、統計的有意性を利用して各セグメントのしきい値を決定します。
バリューセグメントのメリットは何?
· 効率的なリソース割り当て: 価値の高い顧客を特定することで、企業はより効果的にリソースを割り当て、生涯価値を最大化する戦略を最適化できます。
· 損益計算書へのリンク: 価値のセグメンテーションは顧客の生涯価値を活用するため、セグメンテーションを会社の損益計算書にリンクすることが容易になります。
· 透明性: 価値のセグメンテーションは、高度な機械学習モデルと比較して理解しやすく、企業にとってより透明でアクセスしやすいものになります。
· 意思決定の向上: 価値のセグメンテーションにより、顧客の行動に関する貴重な洞察が得られ、企業は製品開発、価格設定、在庫管理に関して情報に基づいた意思決定を行うことができます。
バリューセグメントにはどのような制限がありますか?
· 限られた洞察: 価値セグメントは顧客の行動に関する高レベルの洞察を提供しますが、RFM 値のみに焦点を当てているため、個々の顧客のやり取りやエクスペリエンスの微妙な違いを捉えることができない場合があります。
· 過度の一般化: 価値セグメントは統計分析に基づいており、独自の好みやニーズを持つ個人を同じセグメントにグループ化することで、顧客の行動を過度に単純化する可能性があります。
バリューセグメントはどのように計算すればよい?
バリューセグメントの中心には 2 つの主要な指標があります
ａ．顧客あたりの平均 CLV (加入 1 年以上の顧客の場合)
b. 過去 12 か月の RFM データ
値セグメントを算出するために 2 つの統計手法を使用します。
A. パーセンタイル分布
B. Theil-Sen 推定量に基づく Sen の傾き ( 1) – このテストは、Sen の方法に従って傾きと信頼レベルを計算します。Sen の傾きは、すべての傾きの中央値として計算されます。
高、中、低価値セグメントのパーセンタイル カットオフは、特定のビジネス要件と顧客人口の分布に基づいて変化することに注意することが重要です。
ケーススタディ: 高級ファッション小売業者
バリューセグメントの考え方がビジネスに導入される前は、その戦略はビジネスの支出額上位層に重点を置き、マーケティング戦略はこの「支出額上位層」のグループのニーズに基づいて練られていました。
当社は、ロイヤルティおよび CRM プログラムにバリュー セグメント アプローチを導入し、トランザクション データのセグメンテーション技術を利用して 4 つの主要なバリュー セグメントを特定しました。
A. エンゲージメント: これまでに高額な支出習慣を示し、高級品を頻繁に購入し、最近小売業者との継続的なエンゲージメントを示してきた顧客で構成されます。
B. 新興: ファッションに情熱を持っており、最近小売業者と関わり始めた常連客。
C. リスクにさらされている: 顧客は以前は頻繁に買い物をしていましたが、ここ 12 か月間で支出を減らしています。こうした顧客は大量流出するリスクにさらされています。
D. 価値の低い顧客: 主に年に 1 ～ 2 回、特にセール期間中に買い物をする価格重視の顧客。
顧客価値に基づいたセグメンテーション戦略を採用することで、同社はロイヤルティと CRM の取り組みを各セグメントの特定のニーズと優先事項に合わせて調整することができました。
ビジネスは、価値セグメントに基づいて次の措置を講じていました。
CRM プログラムは、各価値セグメントに目標 KPI を設定し、プログラムの結果を積極的に追跡するためのダッシュボードを作成しました。
結論
価値セグメントは、顧客理解のための包括的アプローチの一部です。
多くの企業は「上位10%」や「高額支出者」など独自の方法でセグメントを定義しますが、トップ層だけに注目すると、他の重要なグループを見落とすリスクがあります。
顧客をより完全に理解するには、過去の顧客生涯価値（CLV）を超えて、予測CLV分析を取り入れる必要があります。
このアプローチにより、価値セグメントをさらに進化させ、将来の顧客行動をより適切に予測し、計画することができます。
Channel-Less Marketingの観点から
- オムニチャネル行動の理解
顧客は一つの取引プロセス内で異なるチャネル間を自由に移動します。これには、ショールーミング（実店舗で商品を試してオンラインで購入する行動）やウェブルーミング（オンラインで情報を収集して実店舗で購入する行動）などが含まれます。これらの行動パターンを理解することは、効果的なセグメンテーションに不可欠です。 - セグメンテーションモデルの使用
人口統計学的セグメンテーション、地理的セグメンテーション、心理的セグメンテーション、テクノグラフィックセグメンテーション、行動的セグメンテーションなど、様々なセグメンテーションモデルを利用します。これらのモデルは、顧客の行動や好みに関するより細かい理解を可能にします。 - 機械学習の活用
機械学習は、顧客データ内のパターンを発見し、将来の顧客行動を予測するのに役立ちます。動的でリアルタイムに更新されるセグメントを作成することで、パーソナライズされたマーケティング戦略を自動化できます。 - セグメンテーションの適応性
顧客のニーズや社会的・技術的環境の変化に応じて、セグメンテーションモデルを適応させることが重要です。成功するセグメントは、時期によって大きく変わる可能性があります。 - 経験データに基づくリッチなセグメントの作成
実際の顧客体験に焦点を当てたセグメンテーション戦略を構築します。顧客の直接的なフィードバックと間接的なシグナル（オンラインレビューやソーシャルメディアの投稿など）を使用して、よりダイナミックなセグメントを開発します。 - 顧客とのインタラクションのパーソナライズ
異なる顧客セグメントの深い理解に基づいて、大規模なパーソナライズされた体験を作成し、体験のギャップを修正します。
これらの原則を顧客セグメンテーション戦略に取り入れることで、効果的かつ効率的なマーケティング、より良い顧客体験、そして最終的には高い顧客ロイヤルティと利益を実現する
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