STP分析　項目① セグメンテーション

　前回の記事で、STP分析とはどういうものか、について概要を紹介しました（記事『STP 分析で自社（自身）の立ち位置を決める』参照）。

そして、ここからは、その S/T/P それぞれの項目について、具体的な進め方の一例を紹介したいと思います。

今回は、まず『セグメンテーション』についてです。

セグメンテーションとは

　まずは『セグメンテーション』ですが、これは、ある商品などの市場があったとして、それをいろんな切り口で分類して、その属性ごとに細分化することです。

　セグメンテーションで市場を細分化したあと、そのうちどのセグメントをターゲットにするか、という『ターゲティング』に進みます。

なので、このセグメンテーションをおこなうとき、ターゲティングを意識してやることをお勧めします。

セグメンテーションのポイント４つ

　具体的には、次の４つのポイントを意識することが重要と言われています。

　① 優先順位 (Rank)
　② 規模の有効性 (Realistic Scale)
　③ 到達可能性 (Reach)
　④ 測定可能性 (Response)

これら４つのポイントは、それぞれ英語の頭文字をとって、『セグメンテーションの4R』と呼ばれています。

それぞれのポイントについて簡単に説明します。

① 優先順位 (Rank)
　「自社（自身）の強みを活かせるか」「競合と比べて有利な立場を取れるか」など、セグメントの特徴を自社（自身）の状況と照らし合わせて優先順位をつけます

② 規模の有効性 (Realistic Scale)
　各セグメントについて、十分な売上・利益を確保できる規模があるかどうかをチェックします。

もし、十分な規模がないと判断したら、たとえターゲットの条件と合致していても、対象から外す必要があります。

③ 到達可能性 (Reach)
　各セグメントについて、自社（自身）の商品・サービスやプロモーションを届けることができるか、ということと、その難易度をチェックします。

このポイントは、マーケティングにかかるコストを抑えながら、いかに売上を効果的に伸ばせるか、ということにつながります。

④ 測定可能性
　これは、ターゲティングをおこない、実際にマーケティングを実行したあとに、それがどうなったか、を測定できるかをチェックすることです。

より明確に測定できることによって、その後、何に注力して、どう修正するのか、を判断でき、効果的な戦略を立てることができます。

この4Rを意識しておこなうのですが、そのうえで、もうひとつ注意点があります。

それは、細分化できない、もしくは、細分化する意味がない、と判断した場合には、無理に細分化する必要はない、ということです。

セグメンテーションに使う変数４つ

　セグメンテーションをおこなう場合、市場や顧客を分類する根拠・基準となる変数として、主に次の４つが挙げられます。

① 地理的変数（ジオグラフィック変数）
② 人口動態的変数（デモグラフィック変数）
③ 心理的変数（サイコグラフィック変数）
④ 行動変数（ビヘイビアル）

それぞれの変数について、簡単に説明します。

① 地理的変数（ジオグラフィック変数）
これは、

・ 世界や日本の地域・地方（住んでいる場所）
・ 気候（気温、湿度、降雨量、積雪量　など）
・ 人口密度
・ 発展度（都市として発展している、地域再開発がおこなわれている　など）
・ 文化・生活習慣（車社会、近隣とのつながりが強い　など）
・ 宗教（酒や豚肉など、一部の飲食物を禁止　など）
・ 政策（地域で特別な政策がある）

といった変数です。

オンラインビジネスでは、あまりこの変数は大きく影響しないかもしれませんが、実店舗での商品・サービスの提供を主軸とする事業だと、この部分はかなり大きなウェイトを占めると考えられます。

② 人口動態変数（デモグラフィック変数）

　消費者を客観的な属性で分類したい場合に採用される変数です。例えば、

・ 年齢／年代
・ 性別
・ 職業
・ 所得
・ 最終学歴
・ 家族構成（未婚、既婚、同居、子供の有無　など）

といった変数です。

これは顧客ニーズとの関係性が強く、測定が容易であることから、多くのケースで採用されています。

最近よく聞く、『F1層』『M2層』とかいうのも、この変数のひとつですね。

③ 心理的変数（サイコグラフィック変数）

　消費者の性格・価値観・ライフスタイル・趣味などの条件でセグメンテーションをおこなう場合に用いられる変数です。

デモグラフィック的な分類で同じ集団に属していても、サイコグラフィックの観点からは、まったく異なる集団に属していることがあります。

例えば、同じ20代の女性でも、流行に敏感で最新のファッションに目がない人もいれば、まったく興味がない人もいます。

これによって、消費者の心理的傾向に焦点を当ててターゲティングすることで、競合との差別化を図ることも可能です。

ただ、この心理的変数のみでターゲティングするケースはあまりなく、ほかの変数との併用で活用します。

④ 行動変数（ビヘイビアル）

これは、消費者の購買履歴や、商品・サービスに対する知識などの条件でセグメンテーションをおこなう場合に用いられる変数です。例えば、

・ 使用状況（使用頻度、タイミング、使用場面　など）
・ 購買経路
・ 商品・サービスに対する知識や態度、反応

といったものがあります。

これにより、ほとんど使用実績や知識のない新規顧客と、商品・サービスに詳しいリピーターを細分化し、それぞれのセグメントに分けて販売商品やプロモーション方法を変える、ということも可能になります。

セグメンテーション例

　前述した４つのポイントを意識して、いくつかの変数を用いてセグメンテーションをおこないます。

その際、それらの変数を縦と横にまとめた表にするのが一般的です。例えば、

こんな感じ。

これはサンプルなので、簡単すぎますが、地理的変数と人口動態的変数を用いたセグメンテーション例です。

実際は、もっと実情に合った条件（変数）を用いて設定すると思います。

　ここまでできると、次は、ここに並ぶマスのうち、どのマスを狙うのか、を決めます。それが、ターゲティングです。

まとめ

・ セグメンテーションとは、市場を、いろんな切り口で分類して、その属性ごとに細分化すること

・ セグメンテーションのポイント４つ
　① 優先順位 (Rank)
　② 規模の有効性 (Realistic Scale)
　③ 到達可能性 (Reach)
　④ 測定可能性 (Response)

・ セグメンテーションに使う変数４つ
　① 地理的変数（ジオグラフィック変数）
　② 人口動態的変数（デモグラフィック変数）
　③ 心理的変数（サイコグラフィック変数）
　④ 行動変数（ビヘイビアル）

　今回は、セグメンテーションについて紹介しました。

そして、これができたら、ターゲティングをおこないますが、それについては、別記事で紹介したいと思います。

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