顧客が増えるほど、マーケティングの効率が下がっていく...
「新規顧客の獲得コストが年々上がっている」「既存顧客への施策が一律で、効果が薄い」――企業が成長し、顧客数が増えるほど、こうした課題に直面するケースは少なくありません。顧客のニーズが多様化し、SNSや動画サイトが普及した2024年では、一律のマーケティング戦略は通用しなくなっています。
この課題を解決するのが「顧客セグメント」です。顧客を属性や行動傾向でグループ化し、各セグメントに最適なアプローチを行うことで、マーケティングの費用対効果を大幅に向上させることができます。この記事では、顧客セグメントの定義から分類方法、BtoB企業における活用事例まで、実務担当者が知っておくべき知識を解説します。
この記事のポイント:
- 顧客セグメントとは、顧客を属性や行動傾向でグループ化し、適切なアプローチを可能にする手法
- 分類には4つの変数（地理的・人口統計的・心理的・行動的）を組み合わせる
- BtoB企業では、業種・企業規模・担当者役職・購買履歴で分類するのが効果的
- RFM分析（最新購入日・頻度・金額）で顧客を5段階スコアリングし、優先順位を決定
- セグメント評価には4R基準（優先度・有効規模・到達可能性・測定可能性）を活用
1. 顧客セグメントの重要性：ニーズ多様化とマーケティング効率化
(1) 2024年の消費者ニーズ多様化とSNS・動画サイト普及
2024年現在、消費者のニーズは急速に多様化しています。SNS（Instagram、X、TikTokなど）や動画サイト（YouTube、Netflix等）の普及により、消費者が接触する情報量は爆発的に増加しました。その結果、同じ商品カテゴリでも、ユーザーごとに求める価値が大きく異なるようになっています。
たとえば、BtoB SaaSツールを例に挙げると、以下のように顧客ニーズは多様です。
- 中小企業: 低コストで導入が簡単なツールを求める
- 中堅企業: 既存システムとの連携やカスタマイズ性を重視
- 大企業: セキュリティや専任サポート体制を最優先
このように、企業規模が異なれば、求める機能やサポート体制も変わります。一律のマーケティングメッセージでは、いずれのセグメントにも刺さらず、効果が薄くなります。
(2) 一律マーケティング戦略の限界
すべての顧客に同じメッセージを届ける「マスマーケティング」は、かつては効果的でした。しかし、現在では以下の理由で限界に達しています。
- 情報過多: 消費者は毎日膨大な広告やコンテンツに接触しており、自分に関係のないメッセージは無視する
- パーソナライゼーションの期待: NetflixやAmazonのレコメンド機能に慣れた消費者は、自分に最適化された体験を期待する
- ROIの低下: 一律の広告配信では、購買意欲の低い層にも広告費を消費し、投資対効果が下がる
これらの課題を解決するには、顧客を細かくセグメント化し、各セグメントに最適化されたメッセージを届ける必要があります。
(3) 顧客セグメントによる費用対効果の向上
顧客セグメントを活用することで、以下のようなメリットが得られます。
- マーケティング予算の最適化: 購買意欲の高いセグメントに予算を集中投下し、ROIを向上
- メッセージの最適化: 各セグメントの課題やニーズに合わせた訴求で、コンバージョン率（CVR）が向上
- 顧客満足度の向上: 顧客が求める情報やサポートを適切に提供することで、満足度とロイヤルティが向上
- LTV（顧客生涯価値）の最大化: 既存顧客を適切にセグメント化し、リピート購入やアップセルを促進
たとえば、RFM分析（後述）で「最近購入した頻繁に購入する高額顧客」を特定し、優先的にアプローチすることで、少ないコストで大きな売上を確保できます。
2. 顧客セグメントとは？定義と4つの分類変数
(1) 顧客セグメントの定義
顧客セグメントとは、顧客を共通の属性や行動傾向でグループ化したものです。各グループ（セグメント）に対して、最適なマーケティング施策やコミュニケーションを行うことで、費用対効果を高めることができます。
顧客セグメンテーションは、STP分析（セグメンテーション→ターゲティング→ポジショニング）の最初のステップに位置づけられます。まず顧客を分類（セグメンテーション）し、その中から優先的にアプローチするセグメントを選定（ターゲティング）、そして競合との差別化ポイントを明確にする（ポジショニング）という流れです。
(2) 地理的変数（ジオグラフィック）
地理的変数とは、顧客の居住地域や勤務地に基づく分類軸です。具体的には、以下のような分類が可能です。
- 国・地域: 国内/海外、都市部/地方
- 気候: 寒冷地/温暖地（アパレルや家電で有効）
- 人口密度: 都市部/郊外/農村部
BtoB企業では、「首都圏の企業」「地方の中小企業」など、地域ごとに営業体制やサポート体制を分けることがあります。
(3) 人口統計的変数（デモグラフィック）
人口統計的変数は、最も基本的で測定しやすい分類軸です。
BtoC企業の場合:
- 年齢（20代/30代/40代など）
- 性別（男性/女性/その他）
- 家族構成（独身/既婚/子供の有無）
- 年収（300万未満/300-500万/500-800万など）
BtoB企業の場合:
- 業種（製造業/IT/小売など）
- 企業規模（従業員数、売上高）
- 担当者の役職（経営者/部長/担当者）
- 企業の成長段階（スタートアップ/成長期/成熟期）
BtoB企業では、業種や企業規模によって予算や意思決定プロセスが大きく異なるため、この変数が特に重要です。
(4) 心理的変数（サイコグラフィック）
心理的変数は、顧客の性格や価値観、ライフスタイルに基づく分類です。
- 性格: 保守的/革新的、リスク回避型/挑戦型
- 価値観: コスパ重視/品質重視、環境意識の高さ
- ライフスタイル: アクティブ/インドア、健康志向/利便性重視
心理的変数は、定性的な要素が多く測定が難しいため、アンケートやインタビューで情報を収集します。ブランディングやメッセージング戦略で活用されることが多い分類軸です。
(5) 行動的変数（ビヘイビアル）
行動的変数は、顧客の購買行動や利用状況に基づく分類です。
- 購買履歴: 頻繁に購入/たまに購入/初回購入
- 利用頻度: ヘビーユーザー/ライトユーザー
- 購入経路: オンライン/店舗/電話注文
- ロイヤルティ: ロイヤル顧客/スイッチャー（競合と併用）
BtoB企業では、「リプレイス（既存ツールの乗り換え）」と「新規導入」でニーズが異なるため、購買履歴に基づく分類が有効です。
(6) BtoBとBtoCの分類軸の違い
BtoB企業とBtoC企業では、顧客セグメントの分類軸が異なります。
| 分類変数 | BtoC企業 | BtoB企業 |
|---|---|---|
| 地理的 | 地域、気候 | 地域、営業エリア |
| 人口統計的 | 年齢、性別、家族構成、年収 | 業種、企業規模、役職 |
| 心理的 | ライフスタイル、価値観 | 企業文化、意思決定スタイル |
| 行動的 | 購買頻度、利用経路 | 購買履歴（リプレイス/新規）、導入段階 |
BtoB企業では、購買に複数の担当者（実務担当者、決裁者、IT部門など）が関与するため、「誰にアプローチするか」も重要なセグメント要素です。
3. 代表的な顧客分析手法（RFM分析・デシル分析）
顧客セグメントを作成するには、以下のような分析手法を活用します。
(1) RFM分析：最新購入日・頻度・金額で5段階スコアリング
RFM分析は、顧客を以下の3つの軸で評価し、スコアリングする手法です。
- Recency（最新購入日）: 最後に購入したのはいつか？
- Frequency（頻度）: どれくらいの頻度で購入しているか？
- Monetary（金額）: どれくらいの金額を使っているか？
それぞれの軸で顧客を5段階（1〜5）にスコアリングし、合計スコアで優先順位を決定します。
例:
- 最優良顧客（RFM = 5-5-5）: 最近購入し、頻繁に購入し、高額を使う顧客。最優先でアプローチ
- 休眠顧客（RFM = 1-3-3）: 過去には頻繁に購入していたが、最近は購入していない。再活性化施策（リマインドメール、特典提供等）が有効
- 新規顧客（RFM = 5-1-1）: 最近初めて購入した顧客。オンボーディング支援でリピート購入を促進
CRMツール（Zoho CRM、Salesforce等）では、RFM分析を自動化し、リアルタイムで顧客セグメントを更新できます。
(2) デシル分析：購入金額順に10等分して上位顧客を特定
デシル分析は、顧客を購入金額順に並べ、10等分（デシル）して、上位顧客を特定する手法です。
例:
- 1stデシル（上位10%）: 全売上の50%を占める優良顧客。VIPサポートやロイヤルティプログラムで維持
- 2ndデシル（上位10-20%）: 全売上の20%を占める準優良顧客。アップセル・クロスセル施策でLTV向上
- 10thデシル（下位10%）: 売上貢献が少ない顧客。効率化のため、自動化されたサポート（FAQページ、チャットボット等）に誘導
デシル分析により、「どのセグメントに投資すべきか」が明確になり、マーケティング予算の最適配分が可能になります。
(3) セグメンテーション分析：4つの変数で顧客をグループ化
セグメンテーション分析は、前述の4つの変数（地理的・人口統計的・心理的・行動的）を組み合わせて顧客をグループ化する手法です。
BtoB企業の例:
- セグメントA（製造業・従業員500人以上・リプレイス検討中）: 高額プラン提案、専任サポート付き
- セグメントB（IT業・従業員50-500人・新規導入）: 中価格帯プラン提案、オンボーディング支援重視
- セグメントC（小売業・従業員50人未満・コスト重視）: 低価格プラン提案、セルフサービス型サポート
このように、業種・企業規模・購買状況を組み合わせることで、きめ細やかなアプローチが可能になります。
(4) CRM・CDP活用によるリアルタイムセグメント更新
CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）やCDP（Customer Data Platform：顧客データ基盤）を活用すると、顧客セグメントをリアルタイムで更新できます。
- CRM: 営業活動やサポート履歴を一元管理し、RFM分析やセグメント分類を自動化
- CDP: Webサイト訪問、メール開封、広告クリックなど、複数のタッチポイントのデータを統合し、精密なセグメント作成が可能
AIを活用した予測型セグメント（6ヶ月先の購買行動予測）も登場しており、先回りしたアプローチが可能になっています。
4. 顧客セグメント作成の5ステップと4R評価基準
顧客セグメントを効果的に作成・活用するには、以下の5ステップを踏みます。
(1) ステップ1：市場全体の把握とデータ収集
まず、自社の顧客データを収集します。CRM、MA（マーケティングオートメーション）、アクセス解析ツール（Google Analytics等）から、以下のデータを集めます。
- 顧客属性（業種、企業規模、役職など）
- 購買履歴（購入日、購入金額、購入商品）
- 行動履歴（Webサイト訪問、メール開封、資料ダウンロードなど）
データが不足している場合は、アンケートやインタビューで補完します。
(2) ステップ2：分類軸の設定（4つの変数から選択）
自社のビジネスモデルや目的に応じて、分類軸を設定します。
- BtoB SaaS企業: 業種、企業規模、担当者役職、購買履歴（リプレイス/新規）
- BtoC EC企業: 年齢、性別、購買頻度、購入金額
分類軸は、測定可能で、施策に活用しやすいものを選びます。心理的変数（価値観等）は定性的で測定が難しいため、行動的変数と組み合わせて使うのが実務的です。
(3) ステップ3：セグメント作成と4R評価（優先度・有効規模・到達可能性・測定可能性）
分類軸に基づいて顧客をセグメント化し、以下の4R基準で評価します。
- Rank（優先度）: そのセグメントは自社にとって重要か？売上貢献度やLTVが高いか？
- Realistic（有効規模）: セグメントの規模は十分か？小さすぎるセグメントは投資対効果が低い
- Reach（到達可能性）: そのセグメントにアプローチできるチャネル（広告、メール、営業等）があるか？
- Response（測定可能性）: 施策の効果を測定できるか？データが取得できるか？
4R基準を満たさないセグメントは、優先度を下げるか、統合します。
(4) ステップ4：ターゲットセグメントの選定（STP分析）
STP分析の2番目のステップ「ターゲティング」で、優先的にアプローチするセグメントを選定します。
リソース（予算、人員）が限られている場合は、以下のようにセグメントを絞ります。
- 最優良顧客セグメント: 既存顧客の中で、売上貢献度が高く、リピート購入の見込みが高いセグメント
- 成長可能性の高いセグメント: 現在の売上は少ないが、今後の成長が見込まれるセグメント（例: スタートアップ企業）
(5) ステップ5：施策実行と定期的な見直し
ターゲットセグメントに対して、最適化された施策を実行します。
- メッセージのパーソナライゼーション: 各セグメントの課題やニーズに合わせた訴求
- チャネルの最適化: セグメントごとにアプローチするチャネル（メール、広告、営業等）を変える
- 効果測定: CVR、CPA（顧客獲得単価）、LTVなどのKPIを測定し、PDCAを回す
市場環境は常に変化するため、セグメント設定を定期的に見直すことが重要です。少なくとも半年に1回は、セグメントの有効性を再評価しましょう。
5. BtoB企業における顧客セグメントの活用事例
BtoB企業では、以下のような活用事例があります。
(1) 勤怠管理システムの事例：業種・企業規模・導入状況で分類
ある勤怠管理システムの提供企業は、顧客を以下のようにセグメント化しました。
- セグメントA（製造業・従業員500人以上・既存ツールあり）: リプレイス提案に特化。既存ツールとの比較資料を提供し、移行支援を強調
- セグメントB（IT業・従業員50-500人・新規導入）: 導入の容易さとコスパを訴求。無料トライアルとオンボーディング支援を強調
- セグメントC（小売業・従業員50人未満・コスト重視）: 低価格プランを提案。セルフサービス型サポートで運用コストを削減
この結果、各セグメントに最適化された提案が可能となり、成約率が20%向上しました。
(2) 地域小企業の事例：7000件名刺をセグメント分けし資料請求獲得
ある地域密着型のBtoB企業は、7000件の名刺データをセグメント分けし、以下の施策を実施しました。
- セグメントA（過去3ヶ月以内に接触）: パーソナライズされたメールで新サービスを案内
- セグメントB（過去6ヶ月以上接触なし）: 再接触キャンペーンで関心を喚起
- セグメントC（業種が合致）: 業種別の成功事例を紹介する資料を提供
この結果、資料請求数が従来の2倍に増加し、商談化率も15%向上しました。
(3) BtoB特有の注意点：決裁者と実務担当者の両方を考慮
BtoB企業では、購買に複数の担当者が関与します。
- 実務担当者: 機能や使いやすさを重視。製品デモや操作性のアピールが有効
- 決裁者（経営者・部長）: コストやROI、導入リスクを重視。費用対効果や成功事例の提示が有効
同じ企業でも、アプローチする担当者によって訴求ポイントを変える必要があります。CRMで担当者の役職や関心事を記録し、パーソナライズされたコミュニケーションを行いましょう。
6. まとめ：効果的な顧客セグメント活用のポイント
顧客セグメントは、顧客のニーズ多様化に対応し、マーケティング効率を最大化するための重要な手法です。以下のポイントを押さえて、効果的に活用しましょう。
顧客セグメント作成のポイント:
- 4つの分類変数（地理的・人口統計的・心理的・行動的）を組み合わせる
- BtoB企業は、業種・企業規模・役職・購買履歴で分類するのが効果的
- RFM分析やデシル分析で、優良顧客を特定し、優先的にアプローチ
- セグメント評価には4R基準（優先度・有効規模・到達可能性・測定可能性）を活用
活用時の注意点:
- セグメントを細かくし過ぎると、マーケティングリソースが分散し、効率が低下する
- 定期的にセグメントを見直し、市場変化に対応する
- BtoB企業では、決裁者と実務担当者の両方を考慮する
- CRMやCDPを活用し、リアルタイムでセグメントを更新する
次のアクション:
- 自社の顧客データを収集し、分類軸を設定する
- RFM分析またはデシル分析で、優良顧客を特定する
- ターゲットセグメントを選定し、パーソナライズされた施策を実行する
- KPI（CVR、CPA、LTV）を測定し、PDCAを回す
顧客セグメントは、一度設定すれば終わりではなく、継続的にデータを分析し、改善していく取り組みです。この記事で紹介した手法を活用し、マーケティングの費用対効果を最大化しましょう。