ポール・ロス氏は、ケベック州を拠点とするウェブエージェンシーReptileとデジタルデータ一元化プラットフォームSmartBiの共同創業者である。
マーケターは長い間、年齢、性別、収入、地域などの単純なデモグラフィックカテゴリーに依存してセグメントや分類を構築してきた。これは便利で理解しやすく、ほとんどのキャンペーンプラットフォームで容易に利用できる。表面的には、似たような人々をグループ化して同様のメッセージを届けるという考え方は完全に理にかなっている。しかし、今日のデータ豊富な世界では、同じ年齢だからといって同じニーズや欲求を持つわけではないことが分かっている。
次のシナリオを考えてみよう。どちらも38歳の女性だが、まったく異なるプロフィールを持つ2人の例だ：個人Aはシングルマザーである。彼女はInstagramでエコ意識の高い子育てインフルエンサーをフォローし、手早く作れるプラントベースの食事に焦点を当てたYouTubeチャンネルを購読し、優しい子育てとメンタルヘルスに関するコンテンツに頻繁に関わっている。オーガニック製品をオンラインで購入し、Instagram Liveを通じてバーチャルウェルネスワークショップに参加している。個人Bはテック企業の幹部である。彼女は子供がおらず、金融とAIに情熱を持ち、デザイン、地政学、生産性向上のハックに関する長尺のYouTubeコンテンツを消費している。彼女のフィードは最新のテクノロジートレンドをレビューし、高度なデジタルツールを共有するクリエイターが中心で、実店舗での買い物を好むが、オンラインでも相当な買い物をしている。
2人とも38歳だが、彼女たちのコンテンツエコシステム、日常のルーティン、購買の動機、社会的影響はまったく異なる。年齢に基づいて彼女たちにマーケティングを行うと、どちらにも響かない一般的なメッセージになってしまう。彼女たちが何を視聴し、何を楽しみ、何を保存し、何を購読するかといった行動シグナルは、生年月日よりもはるかに実用的なストーリーを語っている。
そのため、年齢は特定の文脈では有用であるものの、セグメンテーションの決定を導くには十分ではない。私たちは、顧客が紙の上で誰であるかよりも、顧客が何をするかがはるかに多くを物語る行動的・文脈的マーケティングの時代にいる。
実際に効果があるもの：意図、文脈、使用法によるセグメント化
現代のマーケティングでは、静的なデモグラフィックは、顧客のリアルタイムの関心と購買準備状況を反映する動的な行動シグナルに道を譲っている。
例えば、2日間で3回サイトを閲覧し、カートを放棄した訪問者は「ホットリード」セグメントに分類される。健康関連のブログ記事を一貫して読むユーザーは、年齢や収入に関係なく「健康に関心がある」セグメントになる。60日間非アクティブなメール購読者は「再アクティベーション」セグメントに分類される—必ずしも失われた見込み客ではない。
これらのミクロな行動は、静的なデモグラフィックラベルよりもはるかに実用的な洞察を提供する。このタイプのデータを収集し、それに基づいて意思決定とセグメンテーションモデルを構築することはより要求が厳しいかもしれないが、消費者を引き込み、彼らの関心を販売に変えることでより良い結果をもたらす。
デモグラフィックへの過度の依存がもたらす隠れたコスト
「35〜44歳の女性」や「18〜24歳の男性」といった従来のセグメントに過度に依存することは、単に怠慢であるだけでなく、戦略的な誤りとなりうる。その理由は以下の通りだ：
• 広告費の無駄：年齢や性別などのデモグラフィックデータを使用するようプラットフォームに指示すると、意図や製品の関連性に関係なく、そのデモグラフィックに属するすべての人に広告が限定される。
• 高価値オーディエンスの見逃し：「夜間のモバイルショッパー」や「地元製品の初回購入者」などの行動セグメントは、複数の年齢層にまたがる可能性があり、デモグラフィックをターゲットにしたコミュニケーションよりも高いパフォーマンスを発揮する可能性が高い。その後、生涯価値を判断し、メッセージをさらに洗練させるためにデモグラフィックを追加することができる。
• クリエイティブの停滞：デモグラフィックターゲティングに限定すると、しばしば一般的なメッセージング（例：「ミレニアル世代はミームが好き、ベビーブーマーはクーポンが好き」）につながり、これは真正性に欠け、テストでのパフォーマンスが低い。デモグラフィックとサイコグラフィックデータの組み合わせを活用するブランドは、デモグラフィックのみに依存するキャンペーンよりも大幅に高いコンバージョン率と、少なくとも5倍高い投資収益率を報告している。
行動スコアリング：より知的なアプローチ
当社のような先進的なブランドは、エンゲージメントの強度（訪問頻度、クリックスルーなど）、購入確率（予測分析による）、潜在的価値（過去の支出行動や維持指標に基づく）に基づいて顧客をグループ化する行動スコアリングモデルを採用している。これにより、顧客がブランドとやり取りするにつれてセグメント間を移動する動的なセグメンテーションが可能になる。
高価値のユースケース：訪問者が3日間で同じ製品カテゴリーを4回閲覧した場合、自動的に「高意図」セグメントに移動し、カスタマイズされたオファーやインセンティブを受け取る。
どこから始めるか（完全なデータサイエンスチームなしで）
行動優先のセグメンテーションに向けた最初のステップを踏み出すために、社内のAIラボは必要ない。以下に始め方を示す：
• CRMや広告プラットフォームに行動タグを実装する。私たちが使用した例のセグメントには、「頻繁な訪問者」、「カート放棄者」、「休眠中の顧客」などがある。
• ペルソナを再考する。年齢、収入、性別だけでなく、動機、意図、トリガーを中心に構築する。
• A/Bテストを実行する。従来のデモグラフィックオーディエンスと行動オーディエンス（例：「7日間で3つの製品ページを訪問した」）を比較する。ROIの差は劇的なものになりうる。
• GA4やMeta Ads Managerなどのツールを使用する。これらのプラットフォームはイベントベースのターゲティングをサポートし、宣言された特性だけでなく行動に基づいてオーディエンスを構築することができる。
同意についてはどうか？
行動セグメンテーションには、クリック、閲覧、カート行動などのユーザーインタラクションの追跡が必要である。このデータが匿名化または仮名化されていても、責任を持って収集・使用する必要がある。自動化ツールがGDPRやCPRAなどの規制に準拠していない場合、または適切な同意管理（クッキーバナー、ユーザー設定センターなど）が欠けている場合、ブランドは法的およびレピュテーションのリスクにさらされる。
良いニュースは、消費者は透明性があり、敬意を払い、明確に有益である限り、パーソナライズされたマーケティングにますます開放的になっているということだ。
同意は制限ではなく、より深い信頼と長期的なロイヤルティを構築する機会である。
指標を超えたマインドセット
2025年、最も成功するマーケティング組織は、世代別にセグメント化する組織ではなく、すべてのクリック、一時停止、スクロールの背後にある顧客の心理状態と意図を理解する組織だろう。私たちはもはや「ベビーブーマー」や「Z世代」をターゲットにしているのではなく、あらゆるデモグラフィックにわたるショッパー、ブラウザー、リサーチャー、バイヤーをターゲットにしているのだ。
