はじめに
現代のマーケティング環境において、顧客理解の深化は成功の鍵となっています。しかし、多くのマーケターが顧客セグメンテーションの複雑さに直面し、効果的な戦略立案に苦心しています。そこで注目を集めているのが「9セグマップ」です。
本記事では、9セグマップの基本概念から実践的な活用方法まで、マーケターが即座にビジネスに適用できるよう詳細に解説します。顧客ピラミッドとの違い、具体的な進め方、成功事例、そして失敗要因まで包括的に学ぶことで、あなたの顧客戦略を次のレベルに引き上げることができるでしょう。
9セグマップとは？
9セグマップは、顧客をより細分化して理解するためのフレームワークです。従来の顧客ピラミッドを発展させ、顧客の購買頻度と購買意向の2軸で9つのセグメントに分類します。
| セグメント | 説明 | 特徴 |
|---|---|---|
| 未認知顧客 | 企業や製品を全く知らない顧客層 | |
| 積極認知・未購買顧客 | 独自性と便益の理解が薄い、また購入のきっかけがないため顧客化していない | 販売網や購入場面の認知がない可能性。 |
| 消極認知・未購買顧客 | 独自性と便益の理解が薄い、また、購入する強い理由ときっかけがない顧客層 | |
| 積極離反顧客 | ロイヤルティは高いが何かしらの理由で現在は他社製品を選択 | 引越し、出産、子育てなどのライフスタイルの変化が理由。 |
| 消極離反顧客 | 過去に購入経験があるが、ロイヤルティが低い顧客 | |
| 積極一般顧客 | 購入頻度は少ないが、好意的な印象を持つ顧客 | |
| 消極一般顧客 | 購入頻度は少なく、特別な愛着はない顧客 | ほとんどのブランドはここが多い。 |
| 積極ロイヤル顧客 | 頻繁に購入し、ロイヤリティも高いため、他者への推奨なども行う熱心な顧客 | |
| 消極ロイヤル顧客 | 頻繁に購入しているが、ロイヤルティは低く、顧客として失うリスクは高い層 |
顧客ピラミッドとの違い
顧客ピラミッドとは、購入頻度に沿って顧客を5つに分類することで、各層に向けた適切なマーケティング打てるフレームワークです。
9セグマップは、従来の顧客ピラミッドを発展させたモデルです。以下に主な違いを示します。
| 特徴 | 顧客ピラミッド | 9セグマップ |
|---|---|---|
| セグメント数 | 5つ | 9つ |
| 分類軸 | 主に購買頻度 | 購入頻度と購買意向 |
| 詳細度 | 比較的シンプル | より詳細 |
| 顧客理解 | 基本的な層別化 | 行動と態度の両面を考慮 |
| 戦略立案 | 大まかな方向性 | きめ細かな施策が可能 |
9セグマップの特徴は、顧客のブランドへの好意度を「積極性」と「消極性」で区別することで、より精緻な顧客理解と戦略立案を可能にする点です。
使用目的
9セグマップの主な使用目的は以下の通りです。
| 目的 | 詳細 |
|---|---|
| 顧客理解の深化 | 顧客の行動と態度を多角的に分析 |
| ターゲティングの精緻化 | 各セグメントに最適なアプローチを設計 |
| リソース配分の最適化 | 投資対効果の高いセグメントに注力 |
| コミュニケーション戦略の改善 | セグメント別のメッセージング最適化 |
| 顧客生涯価値の向上 | 各セグメントの成長パスを設計 |
なぜ重要？
9セグマップが重要視される理由は以下の通りです。
- 顧客行動の複雑化
- デジタル化により顧客接点が多様化
- 購買決定プロセスが非線形化
- パーソナライゼーションの要求
- 顧客の個別ニーズへの対応が必須
- マス・マーケティングの限界
- 効率的なマーケティング投資
- 限られたリソースの最適配分
- ROIの最大化
- 競争環境の激化
- 差別化要因としての顧客理解
- 顧客ロイヤルティの重要性増大
- データ駆動型意思決定の台頭
- 精緻な顧客データの活用
- AIやマーケティングオートメーションとの親和性
具体的な進め方
9セグマップの作成と活用の具体的なステップは以下の通りです。
| ステップ | 担当者 | 行動 | ツール・手法 |
|---|---|---|---|
| 1. データ収集 | データアナリスト | 顧客データの収集と統合 | 外部調査会社、CRM、アナリティクスツール |
| 2. セグメント定義 | マーケティング戦略チーム | 9つのセグメントの基準設定 | ワークショップ、エキスパートインタビュー |
| 3. データ分析 | データサイエンティスト | 顧客のセグメント分類 | 統計解析ソフト、機械学習アルゴリズム |
| 4. マップ作成 | ビジュアルデザイナー | 9セグマップの可視化 | データビジュアライゼーションツール |
| 5. インサイト抽出 | マーケティングアナリスト | 各セグメントの特徴分析 | テキストマイニング、クラスター分析 |
| 6. 戦略立案 | マーケティングマネージャー | セグメント別戦略の策定 | SWOT分析、ペルソナ作成 |
| 7. 実行計画作成 | プロジェクトマネージャー | アクションプランの策定 | ガントチャート、KPI設定 |
| 8. 施策実行 | マーケティング実行チーム | セグメント別施策の展開 | マーケティングオートメーション |
| 9. 効果測定 | データアナリスト | KPIモニタリングと分析 | BIツール、ダッシュボード |
| 10. 改善 | マーケティング戦略チーム | PDCAサイクルの実施 | A/Bテスト、継続的改善プロセス |
質問方法
調査会社などを利用して、下記の質問をしていくことで9セグマップが作成できます。
このブランドを知っているか（認知）
→あり、なし
このブランドを買った、契約したことがあるか（購買）
→あり、なし
どれくらいの頻度で購入しているか（頻度）
→毎日、毎月、３か月に１回、最近は買っていないなど
このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下の
→ブランドA、ブランドB、ブランドC、ブランドD
この質問の結果を9セグに当てはめると下記のようになります。
例）ブランドAの9セグマップの作成を想定
| セグメント | 説明 | 質問の該当者 |
|---|---|---|
| 未認知顧客 | 企業や製品を全く知らない顧客層 | ・このブランドを知っているか（認知） →なし |
| 積極認知・未購買顧客 | 独自性と便益の理解が薄い、また購入のきっかけがないため顧客化していない | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →なし ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドA |
| 消極認知・未購買顧客 | 独自性と便益の理解が薄い、また、購入する強い理由ときっかけがない顧客層 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →なし ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドB |
| 積極離反顧客 | ロイヤルティは高いが何かしらの理由で現在は他社製品を選択 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →最近は買っていない ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドA |
| 消極離反顧客 | 過去に購入経験があるが、ロイヤルティが低い顧客 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →最近は買っていない ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドB |
| 積極一般顧客 | 購入頻度は少ないが、好意的な印象を持つ顧客 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →３か月に1回 ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドA |
| 消極一般顧客 | 購入頻度は少なく、特別な愛着はない顧客 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →３か月に1回 ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドB |
| 積極ロイヤル顧客 | 頻繁に購入し、ロイヤリティも高いため、他者への推奨なども行う熱心な顧客 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →毎月 ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドA |
| 消極ロイヤル顧客 | 頻繁に購入しているが、ロイヤルティは低く、顧客として失うリスクは高い層 | ・このブランドを知っているか（認知） →あり ・このブランドを買った、契約したことがあるか（購買） →あり ・どれくらいの頻度で購入しているか（頻度） →毎月 ・このカテゴリーにおいて、（次も）購入/使用したいブランドは、以下のうちどれか（意向） →ブランドB |
ビジネスへの活用方法
9セグマップは様々なビジネス領域で活用できます。
| 活用領域 | 具体的な方法 | 期待効果 |
|---|---|---|
| 製品開発 | セグメント別ニーズの特定 | 顧客満足度の向上 |
| 価格戦略 | セグメント別の価格感度分析 | 利益最大化 |
| プロモーション | ターゲットセグメントへの最適なメッセージング | 広告効果の向上 |
| カスタマーサポート | セグメント別のサポート体制構築 | 顧客満足度とロイヤルティの向上 |
| 販売戦略 | セグメント別の販売アプローチ最適化 | 成約率の向上 |
| ロイヤルティプログラム | セグメント別の報酬設計 | 顧客維持率の向上 |
架空の企業Aの事例
ここでは、架空のECサイト運営企業Aの9セグマップ活用事例を紹介します。
| セグメント | 特徴 | 施策 | 結果 |
|---|---|---|---|
| 未認知顧客 | SNSユーザー | インフルエンサーマーケティング | 認知度30%向上 |
| 積極認知・未購買顧客 | サイト訪問歴あり | リターゲティング広告 | CVR15%改善 |
| 消極認知・未購買顧客 | 競合サイト利用者 | 比較広告キャンペーン | 新規顧客獲得20%増 |
| 積極離反顧客 | 過去の不満経験者 | パーソナライズドアポロジー | 再購入率10%改善 |
| 消極離反顧客 | 長期未購入者 | 特別クーポン配布 | 活性化率25%向上 |
| 積極一般顧客 | 定期購入者 | クロスセル推奨 | 客単価15%向上 |
| 消極一般顧客 | 特売時のみ購入 | ロイヤルティプログラム導入 | 購買頻度20%向上 |
| 積極ロイヤル顧客 | SNS発信者 | アンバサダープログラム | 紹介購入30%増加 |
| 消極ロイヤル顧客 | 高頻度購入者 | VIP特典の付与 | LTV20%向上 |
この事例では、各セグメントの特性に合わせた施策を展開することで、全体的な顧客エンゲージメントと収益性の向上を実現しています。
成功のコツ
9セグマップを効果的に活用するためのコツは以下の通りです。
| コツ | 詳細 | 実践方法 |
|---|---|---|
| データの質と量の確保 | 正確で豊富なデータが基盤 | データクレンジング、統合データベースの構築 |
| 継続的な更新 | 顧客の動的な変化を捉える | 定期的なセグメント再分析、自動更新システムの導入 |
| クロスファンクショナルな取り組み | 全社的な理解と活用 | 部門横断ワークショップ、情報共有プラットフォームの構築 |
| テクノロジーの活用 | 効率的な分析と施策実行 | AIによるセグメント予測、マーケティングオートメーションの導入 |
| 顧客中心主義の徹底 | 顧客視点での戦略立案 | カスタマージャーニーマッピング、顧客フィードバックの積極的収集 |
| 柔軟な施策設計 | セグメント間の移動を考慮 | 動的セグメンテーション、リアルタイムパーソナライゼーション |
| ROIの継続的測定 | 投資対効果の可視化 | セグメント別KPI設定、アトリビューション分析の実施 |
失敗する要因
9セグマップの活用において、以下の要因が失敗につながる可能性があります。
| 失敗要因 | 詳細 | 対策 |
|---|---|---|
| データの不足・偏り | 一部顧客層のデータのみに依存 | 多様なデータソースの統合、サンプリングバイアスの排除 |
| 過度な細分化 | 実行可能性を無視した細かすぎる分類 | 実務的な観点からのセグメント統合、優先順位付け |
| 静的な捉え方 | セグメントを固定的に扱う | 動的セグメンテーションの導入、定期的な再評価 |
| 組織の縦割り | 部門間の連携不足 | クロスファンクショナルチームの編成、全社的KPIの設定 |
| 技術的限界 | 適切なツールやスキルの不足 | 専門家の登用、先進的テクノロジーの導入 |
| 顧客プライバシーの軽視 | 過度に個人化されたアプローチ | プライバシーポリシーの厳守、透明性の確保 |
| 短期的視点 | 即時的な成果にのみ注目 | 長期的なLTV向上の視点、段階的な改善計画 |
今後の展望
9セグマップの活用は今後、以下のような方向に進化していくと予想されます。
- AIと機械学習の高度な活用
- リアルタイムセグメンテーション
- 予測モデルによる将来セグメントの予測
- オムニチャネル統合
- オンライン・オフラインデータの統合
- シームレスな顧客体験の実現
- マイクロセグメンテーション
- より細分化されたセグメントの活用
- 超個別化されたマーケティングアプローチ
- 動的セグメンテーション
- 顧客の行動変化に応じたリアルタイムセグメント変更
- 柔軟な戦略適用
- エコシステム思考の導入
- パートナー企業とのデータ共有
- 業界を超えたセグメント活用
- プライバシー重視のアプローチ
- GDPR等の規制に対応したデータ活用
- 透明性の高いセグメンテーション手法
- 感情分析の統合
- テキスト、音声、画像データからの感情抽出
- 感情に基づくセグメンテーション
- サステナビリティの考慮
- 環境への配慮や社会的責任を加味したセグメント
- SDGsに基づく新たな顧客分類
- VR/ARの活用
- 仮想空間での顧客行動分析
- 拡張現実を通じたセグメント別体験提供
- ブロックチェーン技術の導入
- セキュアなデータ共有
- 顧客データの所有権と利用の透明化
これらのトレンドは、9セグマップをより精緻で効果的なツールへと進化させ、マーケティング戦略の新たな可能性を開くでしょう。
まとめ
9セグマップは、現代のマーケティングにおいて非常に強力なツールです。以下に、key takeawaysをまとめます。
- 9セグマップは顧客を購入頻度と購買意向の2軸で9つのセグメントに分類し、より精緻な顧客理解を可能にする
- 従来の顧客ピラミッドよりも詳細な分析が可能で、きめ細かな戦略立案に有効
- 効果的な活用により、顧客理解の深化、ターゲティングの精緻化、リソース配分の最適化が実現できる
- 成功のコツには、データの質と量の確保、継続的な更新、クロスファンクショナルな取り組みなどがある
- 失敗要因としては、データの不足・偏り、過度な細分化、静的な捉え方などが挙げられる
- 今後はAIと機械学習の活用、オムニチャネル統合、マイクロセグメンテーションなどの方向に進化していく
- 提供されたテンプレートを活用し、自社の状況に合わせた9セグマップ戦略を立案・実行することが重要
9セグマップを効果的に活用することで、顧客との関係性を深め、ビジネスの成長を加速させることができます。常に顧客視点を持ち、データに基づいた意思決定を行いながら、継続的に戦略を改善していくことが、長期的な成功につながるでしょう。マーケティングの世界は常に変化していますが、9セグマップは今後も顧客理解と戦略立案の中心的なツールとして進化し続けると考えられます。
