顧客分析を取得したら、取得したデータに基づいて顧客のグループを定義します。顧客セグメンテーションとは、顧客の母集団をその属性、関心、行動に基づいてグループに分類するプロセスです。

人口統計学的属性に基づくセグメンテーション

人口統計学的属性データには、年齢、性別、言語、地理的地域などの各顧客の基本的な属性が含まれています。モバイルアプリケーションからデータを収集している場合、デバイスの製造元、プラットフォーム、OS のバージョンなど各ユーザーのモバイルデバイスに関する情報を取得することもできます。

このような属性の中から 1 つまたは複数の属性に基づいて顧客セグメントを定義できます。例えば、以下のような属性に基づいてセグメントを定義できます。

  • 20~35 歳の男性
  • 英語を話す顧客
  • iOS 10 以降が搭載されたモバイルデバイスを使用している顧客
  • タブレットユーザー

関心に基づくセグメンテーション

アプリケーションまたはウェブサイトで顧客の関心事に関する情報を収集している場合、そのデータを使用して有効なセグメントを作成できます。例えば、サンプルアプリケーション All Things Sports において、サインアッププロセス中に収集した情報に基づいて以下のようなセグメントを作成できます。

  • アメリカンフットボールのファン
  • リアルタイムのスコア情報に関心がある顧客
  • イベントチケットの特別販売に関するお知らせを入手することを希望する顧客

以下の例のように、関心事データと人口統計学的属性データの両方を使用してセグメントを作成すると、さらにターゲットを絞り込んだセグメントを作成できます。

  • 20~35 歳の、シアトルシーホークスのファンの男性
  • スペイン語を話す米国在住のサッカーファン
  • リアルタイムのスコア情報を受信することに関心がある iPhone ユーザー

エンゲージメントに基づくセグメンテーション

今日の市場においては、顧客がさまざまな製品を自由に選択できるため、ニーズを積極的に理解しようとしなければ、顧客に見限られる可能性があります。同時に、成功を持続させるには、お得意様となる顧客が必要です。この両方のグループはエンゲージメントメトリクスを使用して追跡できます。

セグメントにエンゲージメントメトリクスを組み込むと、セグメントの効果性を格段に向上させることができます。エンゲージメントメトリクスを使用するセグメントでは、一般に、顧客のアプリケーションの使用期間、アプリケーションの継続利用、購入行動に焦点を合わせます。例えば、All Things Sports アプリケーションでは、エンゲージメントに基づく以下のようなセグメントを作成できます。

  • この 1 週間にサインアップした顧客
  • 1 日に複数のセッションを実行した顧客
  • この 1 か月間でログインして購入した顧客

効果を得るためには、このセグメントが動的なものである必要があります。つまり、上記のセグメントのいずれかを 1 週間観察し、翌週も同じセグメントを観察すると、セグメントに属する顧客のリストは変化するはずです。このセグメントは自分で計算することもできますが、サードパーティーのツールを使用してセグメントの定義に基づいた顧客のリストを自動的に更新させた方がはるかに効率的です。

Amazon Pinpoint を使用した顧客セグメンテーション

Amazon Pinpoint では、高度な分析を使用して顧客の行動を理解し、人口統計学的属性、行動、アプリケーションにとって重要なその他の主要パフォーマンス指標 (KPI) に基づいてセグメントを作成できます。

Amazon Pinpoint では、ユーザーエンゲージメントデータ、外部のソースからインポートしたデータ、AWS の他のサービス (Amazon S3、Amazon Redshift など) からインポートしたデータを使用して、このセグメンテーションを行うことができます。Amazon Pinpoint を使用してリアルタイムの動的なセグメンテーションを実行することで、セグメンテーションにかかる時間を節約し、より多くの時間を製品の向上に費やすことができるようになります。

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