レポート
2024.12.19(木) 公開
顧客を特徴に応じて分類する〜顧客セグメンテーション分析〜
1. 概要
顧客セグメンテーション分析とは、顧客を年齢、性別、購買履歴などの特性に基づいて分類し、各セグメント（グループのこと）に対して異なるマーケティング戦略を策定する手法です。これにより、営業リソースを効率的に配分し、パーソナライズされたアプローチを通じて売上の最大化を図ることができます。この記事では、ChatGPTのAdvanced Data Analysis機能と分析手法の一つであるK-meansクラスタリング法を用いた顧客セグメンテーションの具体的な方法を紹介し、その結果に基づいた営業戦略の提案を行います。
2. 具体的な例
顧客セグメンテーション分析を行う際には、クラスタリングアルゴリズム（例: K-meansクラスタリング）を使用するのが一般的です。これにより、顧客を特徴が近いセグメントに分けることができ、セグメントに分割後、それぞれの特徴を分析することで、共通した項目を洗い出していきます。
セグメントの特徴分析が終わったら、それぞれのセグメントに対する営業戦略を策定します。たとえば、若年層という特徴を持つグループに対しては、SNSを活用したプロモーションを強化し、健康志向の高い中高年層の特徴を持つグループに対しては、健康関連商品を中心に提案するなど、セグメントごとに異なるアプローチを行います。これにより、各顧客セグメントのニーズに合った商品やサービスを提供することができ、営業活動の成果を最大化することが期待できます。
以下に顧客セグメンテーション分析を実行するためのサンプルデータを準備しました。このデータは顧客の属性や購買行動についてのデータで、「顧客ID」、「年齢」、「性別」、「年収」、「居住地」、「購入回数」、「平均購入額」の各列を含んでいます。
これらの情報を基に、ChatGPTを用いて顧客セグメンテーション分析を実行します。
以下に、顧客セグメンテーション分析の実行例を示します。
プロンプト例：
以下の顧客データを基に、K-meansクラスタリングを使用して顧客セグメンテーションを実施してください。顧客の年収、購入回数、平均購入額に基づいて、3つのセグメントに分類し、それぞれのセグメントに対する営業戦略を提案してください。
ChatGPTからの回答例：
セグメンテーションの結果が出ました。以下は、3つのセグメントの平均的な特徴です：
セグメント1
年収: 約3,380,000円
購入回数: 約9回
平均購入額: 約11,767円
顧客満足度: 約3.9
セグメント2
年収: 約5,803,000円
購入回数: 約16回
平均購入額: 約19,339円
顧客満足度: 約4.35
セグメント3
年収: 約8,725,000円
購入回数: 約23回
平均購入額: 約29,063円
顧客満足度: 約4.775
営業戦略提案
セグメント1:
年収が比較的低く、購入回数も少ないため、価格を重視したプロモーションや割引キャンペーンを提供すると効果的です。また、顧客満足度が低いため、アフターサービスの強化や顧客フィードバックの収集を通じて顧客満足度を向上させることが求められます。
セグメント2:
中程度の年収と購入回数を持つこのセグメントは、少し高級な商品や追加サービスを提供することに興味を持つ可能性があります。リピート購入を促すためのポイントプログラムや会員特典を強化するのが効果的です。
セグメント3:
高年収かつ購入頻度が高いプレミアム顧客層です。高級品や限定商品の提案、カスタマイズされたサービスを提供することで、顧客ロイヤリティをさらに高めることができます。顧客満足度も非常に高いので、個別のケアやVIP待遇を行うことで関係を強化しましょう。
この記事の著者
データサイエンティスト
市川 太祐
医師・医学博士。名古屋市立大学客員准教授。データサイエンティスト。データを用いた意思決定に長年取り組む。予防医療から電子カルテデータ、ライフログデータまで幅広い分析経験を持つ。「R言語徹底解説」（共立出版）、「データ分析プロジェクトの手引き」 （共立出版）等、データ分析関連の著書・訳書多数。
｢ChatGPT導入・活用支援｣はNOB DATAにご相談ください
ChatGPTの導入・活用に課題を感じていませんか？
NOB DATAでは、ChatGPT開発およびデータ分析・AI開発のプロフェッショナルが、多種多様な業界・課題解決に取り組んだ実績を踏まえ、ChatGPTの導入・活用を支援しています。社員向けのChatGPT研修も実施しており、お気軽にお問い合わせください。