人口動態セグメンテーションの究極ガイド

公開: 2023-08-09

前回のブログでは、ターゲットユーザーを理解し、それに応える上でのセグメンテーションの重要性について説明しました。具体的には、地理的セグメンテーションに注目しました。これは、視聴者を場所 (住んでいる場所、買い物をしている場所、勤務先など) に基づいてグループ化することを指します。

しかし、地理的セグメンテーションは、マーケティング担当者が個々の顧客に効果的にサービスを提供するのに役立ついくつかの強力なターゲティング戦略の 1 つにすぎません。このブログでは、人口統計上のセグメンテーション、つまり人口統計上の要因 (年齢、性別、収入など) に基づいて視聴者をより小さなグループに分割する方法について説明します。

読み続けて、さまざまなタイプの人口統計セグメンテーションと、これらのデータポイントを使用して理想的な顧客とより直接的につながる方法について学びましょう。

人口統計的セグメンテーションの種類

年齢によるセグメンテーション

さまざまな年齢層には、主に世代の規範、傾向、経験に基づいて、明確な購入習慣や広告の好みがあります。たとえば、Z 世代はソーシャルメディアマーケティングをより受け入れやすい可能性がありますが、ベビーブーマー世代は従来の広告手法を好む可能性があります。年齢は、消費者の人生における立場とも相関しており (30 代前半の人は家族を始める可能性があり、50 代の人は 20 代の人よりも収入が多い可能性があります)、これは以下の他の人口統計変数の一部と関係しています。

性別によるセグメンテーション

性別はもう 1 つの基本的な人口統計変数です。性別が異なれば、ニーズや関心も異なります。そうは言っても、広告に関する意思決定を行う際には、性別に関する固定観念を仮定したり、それに影響されたりしないことが重要です。ターゲット層を動揺させたり、潜在的な顧客の変換を逃したりしないように、ターゲット層の間でジェンダーに関する傾向や意見がどのように変化しているかを考慮してください。

収入による細分化

経済的地位は、人々が購入を決定する際に重要な役割を果たします。特定のグループの人々があなたの製品を買う余裕がないことがわかっているのに、なぜ彼らへのマーケティングにお金を費やす必要があるのでしょうか? 低所得層は最良の取引を優先する可能性がありますが、高所得層はより良い製品により多くの費用を費やそうとする可能性があります。視聴者がどれだけの裁量収入を得ているかを知ることで、それに応じて価格を設定したり、価格帯を設計したりすることができます。

学歴と職業によるセグメンテーション

消費者の教育レベルと職業は、消費者の好みやコミュニケーションスタイルにさまざまな影響を与えます。たとえば、高学歴のグループは、より有益な、または技術的なマーケティングメッセージによく反応する可能性があります。一方、B2B ブランドは、特定の役職にある人だけが会社を代表して購入の決定を下す権限を持っているため、役職に基づいて視聴者をターゲットにすることがよくあります。

家族構成による細分化

独身か既婚者か、子供か子供がいないかなどの要因によって、世帯のニーズが決まります。たとえば、家族としての責任を持たない独身者は、自分のために贅沢品を散財する可能性が高いかもしれませんが、数人の子供がいる大家族はコスト削減を優先したり、まとめ買いをしたりする可能性があります。婚姻状況は、保険、不動産、旅行などの業界で特に役立つ人口統計変数です。

文化によるセグメンテーション

マーケティング担当者は、人種、民族、宗教などの文化的要因に基づいて顧客を人口統計的にセグメント化できます。ある文化では許容されているものでも、別の文化では攻撃的または不快に思われる場合があるため、特定の信念や態度がグループごとにどのように異なるかを認識することが重要です。食品業界では、文化的な細分化がよく考慮されます。ユダヤ人はコーシャの食事に従う場合があり、キリスト教徒の中には四旬節中に肉を食べない人もいます。

イデオロギーによる細分化

場合によっては、企業は政治的またはイデオロギー的信念に基づいて人口統計のセグメンテーションを使用することがあります。ただし、このアプローチには慎重な検討が必要であり、いくつかのリスクが伴う可能性があります。一般的な例としては、政治家が選挙期間中に所属政党に基づいて視聴者をセグメント化することが挙げられます。

マーケティングで人口統計的セグメンテーションを使用する方法

データを収集する

人口統計セグメンテーションを効果的に実装するには、まず顧客に関する関連データを収集する必要があります。これは、CRM、マーケティング分析ソフトウェア、アンケート、顧客からのフィードバック、ソーシャルメディアの洞察、またはサードパーティのデータソースから収集できます。

データの分析とグループ化

データを収集したら、それを分析して共通のパターンを特定し、特定の人口統計的特徴に基づいて顧客をセグメント化します。

適切なマーケティングチャネルを選択する

さまざまな人口統計グループが特定のマーケティングチャネルを好む場合があります。たとえば、若い視聴者はソーシャルメディアでより積極的に活動する可能性がありますが、年配の視聴者は電子メールキャンペーンや印刷メディアによりよく反応する可能性があります。各人口統計セグメントに適したチャネルを選択します。

メッセージをパーソナライズする

セグメント化された各グループに合わせてマーケティングメッセージ、広告、コンテンツを調整します。これは、わずかに異なる言語を使用して同じ広告の複数のバージョンを作成したり、e コマースストアを活用して、各セグメントの関心のある商品で広告をカスタマイズしたりすることを意味します。パーソナライズされたマーケティングメッセージは、ターゲットユーザーの注意を引き、コンバージョンを促す可能性が高くなります。

人口区分の課題と限界

完璧なマーケティング戦略は存在しないため、人口統計のセグメンテーションに取り組む際に直面する可能性があるいくつかの潜在的な課題に注意してください。

好みの変化。 人口動態要因は静的なものではなく、時間の経過とともに変化する可能性があります。消費者は特定のカテゴリーにきちんと当てはまらない可能性があり、進化する好みに追いつくことが困難になります。
心理的要因を無視する。 人口統計学的セグメンテーションは外部特性に焦点を当てており、性格、価値観、ライフスタイルなどの他の要素は考慮されていない場合があります。 2 人の買い物客が同じ年齢と性別だからといって、必ずしも同じ購買行動を示すとは限りません。
データプライバシーの懸念。 セグメンテーションのために個人データを収集して使用すると、多くの消費者にとってプライバシーの懸念が生じます。企業は顧客データを責任を持って透過的に取り扱う必要があります。

人口統計的セグメンテーション戦略の開始

最も効果的なセグメンテーション戦略は、人口統計、地理、心理、行動データを考慮した戦略です。しかし、このすべての情報を自分で理解するのは簡単ではありません。そのため、適切なテクノロジーと広告パートナーを見つけることが不可欠です。

AdRoll Unified Contacts とダイナミックリストビルダーは、識別された連絡先と匿名の連絡先の両方に対して、広告と電子メールにわたるハイパーパーソナライズされたマーケティングを強化します。単一のプラットフォームから、買い物客とのコミュニケーションを改善し、チャネル全体での売上増加を実現します。

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人口統計的セグメンテーションに関するよくある質問

人口統計上のセグメンテーションの例は何ですか?

マーケティングにおける人口統計的セグメンテーションの例は次のとおりです。

自動車メーカーが年収 20 万ドル以上の人々に高級車のオプションを宣伝している
鎮痛剤を販売する広告に建設労働者が登場
多子世帯をターゲットとした卸売小売業者

人口統計の 5 つの主要なセグメントは何ですか?

オーディエンスをセグメント化する際に考慮すべき主な人口統計変数は、年齢、性別、収入、教育/職業、家族構成です。

人口統計的セグメンテーションとは何ですか?なぜ重要ですか?

人口統計的セグメンテーションは、年齢、性別、収入レベルなどの人口統計的特徴に基づいて、ターゲットユーザーを小さなグループに分類する手法です。これにより、マーケティング担当者はこれらのサブグループに対してより直接的かつ正確に広告を掲載できるようになり、エンゲージメントの向上とコンバージョンの増加につながります。

オーディエンスのセグメンテーションとターゲティングについてさらに質問がありますか? 以下のリソースをご覧ください。