顔認識で取得した消費者属性を活用したセグメンテーション

セグメンテーションとは

「セグメント」という言葉を聞いたことがあるでしょうか? セグメント(segment)とは、直訳すると「断片」や「部分」といった意味になります。

マーケティングでは、「市場の中で共通の消費者属性を持っている集団」の事を指します。
また、消費者属性ごとに分類することをセグメント化、またはセグメンテーションと呼びます。

現在の市場はニーズに対して供給過多の状態であり、更に顧客ニーズが多様化している状態であると言われています。 その為、万人向けのサービスや製品では中々見向きがされない傾向にあります。

万人向けのサービス・製品ではビジネスの成功は難しい。
また、マーケティング戦略においても経営資源は効率的に投下していかなくてはなりません。
そこで考えられるのが、特定の趣味趣向や年齢・性別といった消費者属性を持つ層に対して、的確且つ効率良くアプローチをしていくことです。

それにはまず、どういった「層」が存在するのかを把握し、分類しなければなりません。
これが、セグメンテーションです。

マーケティングを行っていく上で、このセグメンテーションは非常に重要な事項のひとつです。 LYKAONでは、顔認識の機能によって店舗や施設に訪れた人物の年齢・性別・日時といったセグメントを取得することができるので、 ぜひセグメンテーションに活用していきたいですね。

それでは、セグメンテーションについて詳しく解説していきます。

セグメンテーションの目的

セグメンテーションの目的

セグメンテーションというと、消費者属性を細分化すること自体が目的の様に思われがちですが、それは目的ではなく手段に過ぎません。
セグメンテーションの本来の目的は、消費者属性を細分化することによって、自らのビジネスにとって最も魅力的なセグメントがどこなのかを見つけ、限られた経営資源を有効に活用することにあります。

セグメンテーションの方法

一般的には、次のような基準でセグメントを行います。

地理的変数

  • 地域
  • 都市の規模
  • 人口
  • 文化

地域ごとに文化や生活習慣が違う場合もあります。その地域特性にあったマーケティング戦略を構築しましょう。

人口動態変数

  • 年齢
  • 性別
  • 職業
  • 所得
  • 学歴
  • 家族構成

セグメンテーションでは比較的活用されることの多い変数です。

ビジネスによっては、年齢層に寄ってサービス・年齢に対するニーズが大きく変わることがあります。
そのため、ユーザーの年齢層の把握はマーケティング戦略においては必要不可欠な事項の一つです。

心理的変数

  • ライフスタイル
  • 心理的特徴
  • 価値観

消費の多様化により、地理的変数や人口動態変数上では全くの同一と思われる消費者が、異なる消費行動を見せることがあります。
例えば、Aさんという30代の主婦は、食品をスーパーで買うが、同じく30代の主婦Bさんは大型ショッピングモールで買うといった消費行動です。
このセグメンテーションをするために必要となるのが、この心理的変数です。
特に、メディアやファッションといった感性的な側面が消費の中心となる場合には、この心理的変数によるセグメンテーションが非常に重要となってきます。

行動変数

  • 購買状況(過去の購買経験の有無等)
  • 購買パターン(購入の意思決定者等)
  • 購買態度(すぐに返品するか否か等)
  • 使用頻度(ヘビーユーザーか否か等)
  • 購買メリット(コストパフォーマンス等)

比較的測定がし易い変数で、店舗事業においてはPOSデータを通じて取得可能です。
また、インターネット通販ではアクセス解析を通じて測定することも可能です。

有名企業のセグメンテーション例

実際にセグメンテーションはどの様に活用されるのでしょうか。
有名企業で実際に行われた事例を紹介します。

アサヒ飲料「ワンダ・モーニングショット」

CMでもおなじみの缶コーヒーですが、この商品は缶コーヒー市場を朝・昼・夕方・夜といった時間帯でセグメンテーションを行った結果生まれた商品です。

アサヒ飲料が市場調査を行った結果、若いサラリーマンは缶コーヒーを朝に飲む習慣があることを見つけました。
そこで、セグメンテーションで見つけ出した「朝」に特化した商品を展開することで、モーニングショットは大ヒットとなりました。

パナソニック「Lets Note」

ビジネスマンにおなじみのノートパソコン、Lets Note。

Lets Noteは「個人」や「法人」といったセグメントだけでなく、更に「職種」まで細分化したセグメンテーションを行っています。
「法人」で、「外回りの営業マン」にターゲットを設定し、そのニーズに応えるべく長時間駆動と軽量化を追求したこのノートパソコンは高い完成度となり、大ヒットになりました。

LYKAONを活用したセグメンテーション

LYKAONでは、顔認識機能を使って「年齢」「性別」「日時」のセグメント化が可能です。
従来のPOSシステムでも取得可能なセグメントではありますが、POSシステムと大きく異なるのはその分母で、購買層に限定されないことです。
POSシステムでは、その性質上どうしても購買層のデータしか取得することができませんでしたが、LYKAONでは非購買層も含めたデータの取得が可能です。

「時間帯」でセグメンテーション

総来訪者数の内、時間帯別にセグメンテーションをします。 朝、昼、夕方、夜。それぞれの時間帯別にセグメンテーションを行います。
実は、特定の時間では購買者数こそ少ないものの、来店者数は多かったということもあるかもしれません。
特に、人の出入りが激しい大規模な商業施設では中々気づきにくいポイントの一つと言えるでしょう。

「性別」でセグメンテーション

総来訪者数の内、性別でセグメンテーションをします。
例えば、男性向けの商品が好調なお店で、購買者こそ男性であっても、実はカップルが多く、同伴者として女性も多く来ていた、ということもあります。
その同伴者である女性に向けた商品展開をすれば、それまでとは違った顧客層の獲得が可能になるかもしれません。

「年齢」でセグメンテーション

例えば10~20代の若者向けのサービス・商品展開を中心に行っている場合でも、前述の性別と同じく、同伴者として本来ターゲットとして想定していないはずの年齢層が数多く存在している場合があります。 そこには、事業者側が全く考えてもいなかったニーズがあるかもしれません。

セグメンテーションがビジネスの成否を左右する

セグメンテーションがビジネスの成否を左右する

前述のセグメンテーション例のように、セグメンテーションの切り口一つでビジネスの成否を左右してきます。
どこを、何をターゲットとして設定すれば良いのか。それにはセグメンテーションが必要不可欠です。

店舗ビジネスにおいてはPOSシステムを通じて行動変数に該当するセグメントを取得していることが多いですが、それだけでは決して十分でない場合もあります。

LYKAONの顔認識を使うことで、施設や店舗に「訪れた(≠購買した)」人物の年齢・性別・来店日時といったセグメントを取得することができるので、前述のアサヒ飲料「モーニングショット」の様に、特定の時間帯に特定層がどのような行動を取ったのかといった把握も容易です。
また、アンケート形式等での市場調査には多額のコストがかかったり、継続した調査が困難であるというデメリットもありますが、 継続したデータでなければ異常値を排除することが困難なため、正確性が失われてしまいます。

ビジネスにおける成否を左右するセグメンテーション。 マーケターにとってその価値は大きく、そして効率的に取り組まなければならない事項です。
LYKAONは、きっとその助けになるはずです。

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