データセグメンテーションとは

データのセグメンテーションには、定義されたカテゴリまたはグループへのデータクラスターの識別と整理が含まれます。 市場セグメンテーションと呼ばれることもあります。 マーケティングの専門家は、売り上げを伸ばすために、特定の人口セグメントをターゲットとする手法をよく使用します。 プロセスは特性または特性を識別し、これらを使用して顧客を市場セグメントにグループ化します。

市場調査プロセスの基本的な側面の1つは、見込み客に関するデータ収集です。 企業の製品またはサービスの潜在的な購入者は、人口統計およびライフスタイルの要因によって特定されます。 これらのバイヤーを特徴的なターゲット市場セグメントに分けるために使用されるのは、これらの要因または変数です。

データのセグメンテーション分析が実行されると、ターゲット市場には「若い専門家」や「青い血の退職者」などの名前が付けられる場合があります。 これらの説明は、収入レベルや年齢など、共有される人口統計特性を参照する場合があります。 これは、コスト効率を維持しながら、一般人口の幅広いサブセクターを特定してターゲットとする戦略的な方法です。

企業はテクノロジーを使用して顧客の購入活動を追跡し、特定の消費者が特定の小売店で買い物をしたり、特定のブランドの製品を購入する可能性を高めたりする変数を特定します。 ロイヤルティディスカウントカードと市場調査追跡会社は、消費者の購入データを世帯規模、年齢、地理的位置、収入などの人口統計変数と比較して、市場セグメントを特定します。 データセグメンテーションプロセスでは、データがデータベースにコンパイルされ、傾向が分析されます。

データマイニングは、分析プロセスのもう1つの側面です。 ソフトウェアプログラムを使用して、隠れた傾向やパターンを明らかにします。 この手法は、情報を分離して販売収益を増やし、運用コストを削減する手段としてますます有用になってきています。 たとえば、データマイニングは、特定の曜日に特定のタイプの顧客が購入する可能性が最も高い製品を特定するのに役立ちます。 このタイプの情報は、店舗レベルのインセンティブ、店舗在庫の準備、店舗の購入ポイント表示の決定、およびターゲット広告を支援します。

データセグメンテーションの重要な要素は、どの顧客が最も収益性が高いかを特定することです。 競争の激しい市場では、売り上げと市場シェアを獲得することを期待した大勢の聴衆への広告は不十分である可能性が高い。 企業は、さまざまな顧客市場セグメントのニーズと要望が理解されている場合、競争するのに適した立場にあります。 たとえば、一部の小売業者は、自分自身が最低価格であると位置付けまたは特定していますが、他の小売業者は名声または高品質に基づいて競争しています。

特定のターゲット市場のライフスタイル特性は、データのセグメンテーション中に明らかになることがよくあります。 たとえば、高級車メーカーは、中流階級や裕福な女性をターゲットにしたい場合があります。 グループの共通の趣味、認識、価値を特定することにより、製造業者はこのグループが求めている利益に訴えるより良い立場になります。 おそらく、このグループの主な動機は、車の外観とブランドの威信です。 メーカーは、広告キャンペーンでこれらの動機を利用したいと思うでしょう。