ターゲットを絞り込む新しい方法！AIによる顧客セグメンテーションを解説

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マーケティングにおいてターゲットを絞り込むことは重要な要素です。そこで取り組むのが顧客セグメンテーションではないでしょうか。しかし、スタッフを割いて取り組んでも時間がかかるケースもあります。

そこで活用したいのがAIです。今回はAIによる顧客セグメンテーションを解説しますので、ぜひ参考にしてください。

顧客セグメンテーションとは

顧客セグメンテーションとは、顧客を属性や行動、ニーズなどの共通点に基づいてグループ化することです。顧客セグメンテーションを行うことで、ターゲットマーケティングや商品開発、サービス改善などの効果的な施策を実施できます。

しかし、顧客セグメンテーションには多くの課題もあります。例えば、顧客データの収集や分析には多くの時間やコストがかかりますし、人間の判断によるセグメンテーションではバイアスや見落としが発生する可能性があります。

AIが顧客セグメンテーションを変える

そこで、AIを活用した顧客セグメンテーションが注目されています。AIによる顧客セグメンテーションとは、機械学習や深層学習などの技術を用いて、大量かつ複雑な顧客データを高速かつ高精度で分析し、最適なセグメントを自動的に抽出することです。

AIによる顧客セグメンテーションには、以下のようなメリットがあります。

時間とコストの削減

AIは人間よりもはるかに高速で大量のデータを処理できます。また、AIは一度学習すれば自動的に分析を繰り返すことができます。これにより、顧客セグメンテーションにかかる時間とコストを大幅な削減が可能です。

精度と客観性の向上

AIは人間のバイアスや先入観に影響されずにデータを分析できます。また、AIはデータのパターンや相関関係を見つけ出す能力が高く、人間が気づかないような新しいセグメントを発見できます。これにより、顧客セグメンテーションの精度と客観性を向上させられます。

柔軟性と拡張性の確保

AIは様々な種類や形式のデータを扱うことができます。例えば、属性データだけでなく、行動データや意識データも分析対象とすることができます。また、AIは新たなデータが追加されたり変化したりする場合でも、自動的に学習して分析結果を更新することができます。これにより、顧客セグメンテーションの柔軟性と拡張性を確保につながります。

AIによる顧客セグメンテーションの実践方法

AIによる顧客セグメンテーションの実践方法には、主に以下の2つがあります。

教師あり学習

教師あり学習とは、あらかじめ正解のラベルが付けられたデータを用いて、AIに学習させる方法です。顧客セグメンテーションにおいては、既存のセグメントに基づいて顧客データにラベルを付け、AIに分類モデルを構築させます。

この方法の利点は、目的に合ったセグメントを作成できることです。欠点は、ラベル付けに人間の判断が必要であることや、新しいセグメントを発見できないことです。

教師なし学習

教師なし学習とは、正解のラベルが付けられていないデータを用いて、AIに学習させる方法です。顧客セグメンテーションにおいては、顧客データの特徴や類似度に基づいて、AIにクラスタリング（群分け）を行わせます。

この方法の利点は、人間の介入が少なくて済むことや、予想外のセグメントを発見できることです。一方で、クラスタリングの基準や数が不明確であることや、セグメントの意味付けが難しいです。

AIによる顧客セグメンテーションの事例

AIによる顧客セグメンテーションは、さまざまな業界や分野で活用されています。ここでは、代表的な事例をいくつかご紹介します。

小売業

小売業者は、顧客の購買履歴や行動データ、意識データなどをAIによって分析し、顧客のニーズや嗜好に応じたセグメントの作成が可能です。

これにより、商品やサービスのおすすめやプロモーションの効果を高めることができます。例えば、Bluecore は AI を活用した小売マーケティングプラットフォームであり、小売業者があらゆるデジタル チャネルで商品カタログと顧客データを有効活用することで、リピート購入の促進と収益の向上に注力できるよう支援できます。

金融サービス

金融サービス業者は、顧客の属性や取引データ、信用スコアなどをAIによって分析し、顧客のリスクや価値に応じたセグメントの作成が可能です。その結果、商品やサービスの適正価格や条件を設定したり、クレジットカードやローンなどの審査や管理を効率化したりすることができます。

例えば、Teradata は AI による強力な顧客セグメンテーションを提供し、金融サービス業者がアップグレード、アップセル、クロスセルなどの施策を実施することで、顧客離れの抑制と収益の最大化に貢献しています。

医療

医療機関や医療関連企業は、患者や利用者の健康状態や生活習慣、遺伝子情報などをAIによって分析し、患者や利用者の健康リスクやニーズに応じたセグメントを作成できます。

効率的に行えれば、予防医療や診断支援、治療計画などのパーソナライズ化や最適化を行うことができます。

例えば、IBM Watson Health は AI を活用した医療ソリューションであり、医療機関や医療関連企業が患者や利用者のセグメンテーションを行うことで、医療品質の向上とコスト削減に貢献しています。

AIで顧客セグメンテーションを行おう

AIによる顧客セグメンテーションは、ターゲットを絞り込む新しい方法です。時間とコストの削減、精度と客観性の向上、柔軟性と拡張性の確保というメリットがあります。

AIによる顧客セグメンテーションの実践方法には、教師あり学習と教師なし学習があります。どちらの方法を選択するかは、目的やデータに応じて判断する必要があります。

自社にマッチする方法を取り入れて、効果的なセグメンテーションにつなげましょう。

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