この記事では、ユーザー セグメンテーションを効果的に行う方法を体系的に説明します。手順、分類ディメンションの選択方法、ユーザー セグメンテーションと推奨アルゴリズムの違いなどを説明し、企業が洗練された運用を実現できるようにします。

これまで議論してきたように、ユーザーセグメンテーションは価値に基づくセグメンテーションという特殊な形態です。では、一般的なユーザーセグメンテーションはどのように行うのでしょうか？なぜセグメンテーションを行った多くの人が「役に立たない」と批判されるのでしょうか？今日は、体系的に解説します。

I. ユーザーセグメンテーションの直感的な印象

ユーザーセグメンテーション自体は非常にシンプルです。例えば、前のセクションで説明したユーザー層別化は、基本的に単一の分類次元に基づいてユーザーを高、中、低の3つのレベルに分類するシンプルなセグメンテーションです。

• ユーザーは、過去 1 年間の支出によって、ハイエンド (10,000 人民元以上)、ミッドエンド (5,000 ～ 10,000 人民元)、ローエンド (1,000 ～ 5,000 人民元) に分類されます。
• ユーザーのアクティビティ行動別にセグメント化: アクティブ (過去 30 日間で 15 日以上ログイン) 非アクティブ (15 日以下ログイン)
• さらに簡単に言えば、男性/女性、高齢者/中年/若者といった基本的な属性で分類することもできます。

ユーザーをセグメント化するのは簡単ですが、効果的なユーザーセグメント化は困難です。効果的なセグメント化は、オペレーション、製品開発、マーケティング、そして営業にメリットをもたらします。

例えば、ハイエンド、ミディアムエンド、ローエンドの顧客を区別し、ハイエンドの顧客が富裕層であることは分かっています。しかし、具体的にどのように彼らにサービスを提供すべきでしょうか？いつ、どのようなシナリオで、どのような活動を行うべきでしょうか？これらの問いは依然として明確ではありません。したがって、単一の次元に頼ってセグメンテーションを行うだけでは不十分であり、より多くの分類次元とより詳細な区分が必要です。

小さな例を見てみましょう。

この例を分析する方法を見てみましょう。

まず支出習慣を見てみましょう。会社への収益貢献度という点では、カテゴリーA、B、Cは同じ階層ですが、支出習慣はそれぞれ異なります。

実際には、カテゴリ A、B、C は 3 つの異なる消費習慣を表しています。

A. 集中購入（ダブルイレブン中に最も安い商品を購入する可能性が最も高い）。

B. 季節的な購入（四半期ごとに新製品のトレンドを追う可能性が非常に高い）。

C. 頻繁な購入（毎日のアクティビティが高く、運用スタッフが好む）

ユーザーの消費習慣の違いは運用戦略に直接影響します。

A. 集中調達: 市場を活性化させる単一の主要イベント!

B. 季節ごとの購入：季節ごとの新製品プロモーション

C. 頻繁に購入するもの: チェックイン + ポイント + 週間アクティビティ

どの戦略を採用するかを決定するには、ユーザー構造全体における3つのカテゴリー（A、B、C）の割合を参照し、主要な戦術を選択します。結果は次のようになります。

現状が必ずしも合理的ではないことに注意してください。経営陣が「Aグループは現在60%を占めているが、将来的にはCグループも60%に達することを期待しており、現状を変える必要がある」と示唆している可能性もあります。この場合、戦略を策定する際には、Cグループの特性をより深く考慮し、彼らのニーズにより適した活動、製品、オファーを検討する必要があります。つまり、ユーザー特性をより詳細に理解することは、運用業務に大きなメリットをもたらすのです。

これは、ユーザーセグメンテーションの直感的な利点を示しています。つまり、より精緻なデータに基づいた運用ガイダンスが得られるということです。もちろん、教育目的のため、この例のデータは極端なものです。実際には、十分に識別力のある分類次元を見つけることで、同様の結果を得ることができます。核心となるのは、「どのようにそれを見つけるか」ということです。これが効果的なユーザーセグメンテーションの鍵となります。

II. ユーザーセグメンテーションの操作手順

1. 最初のステップ: 「効果的」とは何かを定義します。

このステップは非常に重要です。ユーザーをセグメント化する方法は無数にあり、事前に「効果的な」セグメントとは何かを明確に定義しておかないと、干し草の山から針を探すような、膨大な情報の中で迷子になってしまうでしょう。

多くの初心者はこの点を見落としがちです。ユーザーセグメンテーションになると、クラスタリングモデルにユーザー特性変数を詰め込み、慌てて詰め込みます。クラスタリングが完了すると、途方に暮れ、至る所でこう自問します。「ユーザー分類には科学的で権威ある基準があるのだろうか？それに異議を唱える者は引きずり出されて、徹底的に叩きのめされるべきなのだろうか？」

結局、運用チームから「何の駄作だ！」と批判されました。実際の業務から離れて、基本的な足し算、引き算、掛け算、割り算だけに集中していたからです。

効果的な分類基準は、もちろん業務上のニーズに基づいています。業務目標、KPI、タスクから対応するデータ指標を細分化することができます。例えば、業務上のタスクが収益増加である場合、以下の手順に従うことで、ビジネス上の問題を分析上の問題に変換できます。

分類基準が確立されれば、セグメンテーションの有効性を確認できます。例えば、累積支出額の高いユーザーグループを特定することが目標であれば、最終ステップは、特定されたセグメント間の支出額の差が十分に大きいかどうか、そして実際に高額支出グループを特定できたかどうかを検証することです。具体的な結果は次の図に示されています。

2. ステップ 2: 運用方法の観点から分類の次元を見つけます。

分類基準を特定したら、ユーザーグループ間の違いをより明確にするために、どのディメンションを用いてユーザーをセグメント化するかを検討できます。ここでもう一つの大きな落とし穴があります。なぜなら、ディメンションは膨大な数に思えるからです。

多くの学生は、どう選べばいいのか分からず戸惑います。あるいは、ようやく選んだ後に、オペレーションチームから「なぜこのように分けたのですか？」と聞かれ、「この方法では差が大きすぎる！」と答え、そして「ビジネスを理解していないのに、場当たり的にやっているだけだ」と批判されるのです。本当にイライラします…。

実際、カテゴリディメンションによるフィルタリングには一定の基準があるため、目的もなく走り回る必要はありません。

（１）分類次元の選び方

① 信頼できるデータソースを持つディメンションを選択する

性別や年齢といった基本的なデータ項目については、多くの企業が厳密なデータ収集プロセスを欠いており、その結果、多くのデータ欠落や信頼性の低いデータが生じています。こうしたデータの使用は避け、消費量、活動レベル、登録元といった信頼性の高いデータを優先してください。

② 操作によって影響を受ける可能性のあるディメンションを選択する

例えば、デバイスモデルは開発チームにとって大きな懸念事項かもしれませんが、運用チームではそれについてあまり対処できないため、選択しない方がよいでしょう。運用チームが特に注目する指標がいくつかあります。例えば、運用チームがクーポンを発行したい場合、ユーザーのクーポン利用率と使用率は特に優れた指標です。

③ 階層別で有意差のある指標を選択する

一部の指標は変動が小さく、データの分布が非常に集中しています。このような場合は、優先順位を高く設定するのではなく、分布の変動が大きい指標を選択する必要があります。

これら 3 つの基準に基づいて、干し草の山から針を探すように盲目的に実験を行うことを避け、また、運用スタッフから「これは何の役に立つのか」と批判されることも避けることができます。

このプロセスは、リスク管理モデルを構築する際の特徴量発見に似ていると思う学生もいるかもしれません。確かに似ていますが、違いもあります。リスク管理モデルは「承認」と「拒否」という2つのビジネスアクションのみを扱うため、他の多くの要素を考慮する必要はありません。

オペレーションにおけるユーザーセグメンテーションは、イベントのテーマ、期間、商品、セールスポイント、コミュニケーションチャネルなど、様々な要素を考慮した上で実施する必要があります。そのため、どの要素がオペレーションに有効かを検討することが重要です。

3. 3 番目のステップ: 細分化を試みて、結果を観察します。

分類ディメンションが定まったら、分類基準をセグメント化してみます。

さらに困惑させる3つの質問があります。

• 各カテゴリ ディメンションにはいくつのセグメントがありますか?
• 分類ディメンションをいくつ追加する必要がありますか?
• いくつのカテゴリが適切でしょうか?

まず、結果についてお話ししましょう。原則として、最終的なカテゴリの数は多すぎてはならず、各グループは運用上の観点から運用上意味のあるものになる必要があります。

イベントの開催には、ポスターのデザイン、在庫の準備、システムの開発、そしてリソースの確保など、様々な作業が伴います。そのため、ターゲットオーディエンスが少なすぎる場合、個別のイベントを開催することは適切ではありません。そのため、ユーザーをセグメント化する際には、グループ数を最大8グループ（各グループが市場シェアの10%以上を占めるグループ）に制限するのが一般的です。具体的な規模は、プロジェクトの目標や運用状況に応じて設計できます。

この一般原則によれば、分類次元の数と各次元の細分化の数は多すぎないようにする必要があります。重要な次元と重要な細分化ポイントを選択するようにしてください。

次元が多すぎる場合は、次元削減アルゴリズムを用いて圧縮することができます。各次元に沿って分割する際には、以下の点に注意する必要があります。単一の次元に沿ってセグメンテーションを行い、一部のセグメントに特殊な特性が見られる場合、それらを任意にマージすることはできません（下図参照）。

つまり、分類プロセスでは、最終的に目的の結果が出力されるまで、多くのステップにわたって繰り返し試行する必要があります。

III. 特記事項: ユーザーセグメンテーションとレコメンデーションアルゴリズムの違い

多くのオンライン記事では、ユーザーセグメンテーションとパーソナライズされたレコメンデーションが混同されています。ユーザーセグメンテーションとは、ユーザーのニーズを理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを実現することだと考える人が多いかもしれませんが、ビジネスにおいてはこれらは全く異なるものです。

特定のニッチなグループに対しては、オペレーションにおいて先駆的かつ革新的なアクションを数多く実行できます。例えば、ハイエンドユーザー層を拡大したい場合、全く新しい製品ライン、新しいリワードポリシー、新しいサービスを立ち上げ、ハイエンドユーザーを引き付けることができます。彼らの好みや習慣を理解していれば、非常に的確な対応が可能です。

しかし、全く新しいデザインには、その努力を正当化する一定のユーザーベースが必要です。そのため、市場をセグメント化する際に、あまり多くの次元を考慮したり、細分化しすぎてプロモーションが複雑になりすぎることは避けなければなりません。私たちがこれを実行していることを世界に発信し、皆に知ってもらうことで、バンドワゴン効果を生み出し、より大きな成果を上げる必要があります。

一方、レコメンデーションシステムにはこの制約がありません。情報チャネルを完全に遮断することで、誰もが異なる情報を見ることになり、ユーザーの反応率の向上は許容範囲となります。そのため、レコメンデーションシステムは既存の在庫商品を推奨し、ユーザーと商品を可能な限りマッチングさせるよう努めています。

レコメンデーションシステムは、新しいアイデアや効果を生み出すことも、新しい製品を設計することもできません。したがって、システムをどれだけ細かく細分化するかを気にする必要はありません。ビジネス目標が達成されればそれで十分です。

IV. まとめ: ユーザーセグメンテーションの真の課題

プロセス全体を確認すると、ユーザーセグメンテーションは原理的にはシンプルですが、実際には複雑であることがわかります。複雑さはモデリングプロセス自体に起因するものではなく、ターゲットオーディエンスを把握し、ディメンションを選択し、適切なセグメントサイズを決定する必要があることに起因しており、これらすべてにおいてビジネス要件を考慮する必要があります。

データと統計は多くのツール（分類ツール、次元削減ツールなど）を提供してくれますが、それらの実用化は具体的なビジネスシナリオによって異なります。教科書を暗唱できる学生はいくらでもいますが、不足しているのは現実世界のシナリオを考慮できるアナリストです。

多くの新人はこの点を理解していません。彼らにこう尋ねてみましょう。

• ユーザーセグメンテーションサービスの目的は何ですか?
• オペレーションスタッフが言う「コアユーザー」とは、購買力の高い人、アクティビティレベルの高い人、紹介をしてくれる人などを指すのでしょうか？
• 「オス/メス」の操作を知っていたら何ができるでしょうか？
• 目標を達成するための運用方法にはどのようなものがありますか?
• 支出額がたった200元の差であれば、運用にどれだけの余裕があるのでしょうか？

もちろん、彼らの答えは「何も知らなかった」でした。

それから、彼女は頑固にこう言い返しました。「なぜそんなことを気にするんですか?! ただ知りたいだけなんですが、電子商取引業界には、K 平均法クラスタリングのカテゴリの数に関する権威ある標準がないんですか?! 5 ですか、それとも 8 ですか?」

特別な注意: 学校図書館の本だけを読んでいても、ビジネスの本当の問題は解決しません。