性・年齢などの顧客属性を用いて顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、グループごとにマッチした施策を考えるのは非常に重要です。
しかし、昨今、性・年齢だけでは語れないセグメンテーションが必要になってきました。
たとえば、若い女性向けのアパレルブランドは、何を基準にセグメンテーションすればよいでしょうか。たとえば、昨今のビジネスグッズは男性だけではなく働く女性にも人気のものもあるようです。
これを解決するのが、購買傾向セグメント分析です。購買傾向セグメント分析は、「どういったものを購買するタイプか」で顧客および商品をセグメンテーションする分析です。
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購買傾向セグメント分析は、「顧客」×「商品」の組み合わせで濃い層を見つけ出し、同じようなものを好む顧客と、同じような顧客に好まれる商品をセグメントとして抽出します。
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購買セグメントを顧客属性でプロファイリングします。 たとえば右図の例では、セグメント01番は、RFM基準での優良顧客は少ないですが、客単価の高いセグメントであることが分かります。これは一見さんでもより高い売上に結び付けられる層がいることを意味します。 |
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購買セグメントを商品属性でプロファイリングします。 セグメント番号は顧客視点に対応しており、同じセグメント番号の顧客が好む商品のプロファイルを確認することができます。 たとえば右図では、セグメント01番は、特定のデリカと相性が良いことから上記の顧客視点と組み合わせて考えると、「RFM基準での優良顧客ではない層で、客単価の高いセグメントは特定のデリカを好む」という顧客像（ペルソナ）を作り出すことができ、ここから顧客の好みを反映したターゲティングを実現することができます。 |
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| 該当セグメントの具体的な商品を抽出することで、そのセグメントのプロファイリングがより明確となるだけでなく、ターゲティングで力を入れる商品、お薦めすべき商品などを具体的に検討することが可能になります。 |
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