Book a demo

June 2019

AからBへ - 行動セグメンテーションが消費者理解へのキーとなる理由

人類すべてを理解することは実行不可能であり、ほぼ不必要な探求と言えます。

ビジネスは、消費者セグメントと呼ばれる似たような性格をした特定の顧客集が、ある特定の製品やサービスを利用する傾向があるということに、より関与しています。

顧客を理解する

顧客は、年齢、性別、居住地などの人口統計データポイントなどから、従来からセグメントされて(区切られて)います。しかし、これらの要素自体は、製品やサービスに関心を持つ可能性のある顧客集を見つけ出し分析する必然的な最善の方法ではありません。例として、ロンドンに住む30代の女性2人が、結果として全く異なる興味やニーズを持っているということもあります。

ビジネスには、もっと絶妙に顧客をカテゴライズする方法が必要であり、またそれは顧客集を定義できる行動に特に関与しています。ビジネスについては、単純な人口統計情報よりも人々の行動から得られるものの方が多く、最近のMarketing Weekの調査によると、回答者の90%以上が、マーケティングキャンペーンにおいて、購買行動こそがセグメンテーションの最も効果的な方法だと言っています。

人々が日常生活を送る中でスマホアプリから生産された膨大な空間データセットは、セグメンテーションに使うことのできる行動情報の強力な情報源です。ビジネスは、人々が何をしてどのような行動をとるか仮説を立てるよりも、実社会の動きの分析や、特定の興味を持つ顧客集を把握することを得意としています。

最先端の巨大空間データプラットフォームを使うことで、GeoSpockは、顧客がカスタム論理や定義を使用してキーとなる顧客集を見分けられるようにします。これは、状況にレイヤーを重ねるためにPOIデータ(興味・関心の高い位置情報)などの他のデータセットと組み合わされた、計り知れないほどの量の未加工移動データにも当てはまります。

ビジネスか喜びか? 旅行者のパターンを明確にする

もし出張者に関する情報が必要ならば、例えば平日に空港を訪れ、一定期間内、おそらく2、3日で空港に戻っている人々を見分ける照会を実行するでしょう。同じように、ホテルに滞在する人の情報が必要ならば、有名なホテルが位置する特定区域にいる顧客を見つけ出す照会を実行できます。これに、午前3時から4時の間にその区域にいる人のみに絞るという制限、つまり、ホテルに宿泊したことを知るためのプロキシを追加することもできます。さらに、徹夜でホテルで仕事をする人を省くために、ホテルの訪問回数に関する追加論理を適用することも可能です。  

これらの照会が組み合わされた結果として、ホテルに滞在する出張者の性格が浮かび上がった際には、これはさらに興味深いものとなります。この2つのデータセットを融合させることで、ホテルを利用する出張者のIDのリストが生成され、これは他のプラットフォームにも取り入れられ、それらを活性化することもできます。宣伝は活性化させる1つの方法であり、そこではIDがそのセグメントのメンバーを確実にターゲットとすることに使われます。それだけではなく、IDはまたマシーンラーニングのプラットフォームにも活用され、ホテルに滞在する出張者がどのような容姿をしているかを表すモデルを創ることもできます。 

空間データを使用して消費者のセグメンテーションや行動インサイトを開放することにより、現代ビジネスは関係性のある共通の性格に基づいて顧客集を作ることができるのです。

Back to ブログ