ブランドマーケティングのためのユーザーセグメンテーションとポジショニング！

デジタル化は適切な時期、適切な場所、適切な人材によって行われるべきだと思います。

「時間」は主に組織構造を指します。データは当然ビジネス側に障壁があるため、各ビジネスチームは運用プロセス中に大量のデータを蓄積しますが、ビジネスチームがデータを取得するには組織的な推進力が必要です。当時のマーケティング部門はeコマースチームに所属しており、私のリーダーはeコマースディレクターだったので、数字をコントロールする上では当然有利でした。

「地理的優位性」は主にプロセスを指します。最初の5年間は、運営とデータの2つのクローズドループが自然に分離されます。一般的に、運営には商品、販売、予測、上場、最終チャネルの配布など、独自のクローズドループがあり、完全なビジネスクローズドループを構成します。データ側では、ビジネスの最終的なプレゼンテーション結果しか見えません。結果の観点からビジネスを推進すると、必然的に分断された状態になります。

そのため、この 2 年間で、当社はプロセスの調整を行いました。以前は、ビジネス チームが戦略を立てることが多かったのですが、データの量が増えるにつれて、データ チームが戦略を立てることを期待するようになりました。たとえば、予算を承認する場合、データ チームがその資金を使うかどうかを決定します。

「Renhe」はデータチームに高い要求を課しています。第一に、データを理解し、データに敏感でなければなりません。第二に、ビジネス界に属していなくても、ビジネスシステムがどのように実行され、運営されるかを知っていなければなりません。したがって、この側面は人々に非常に高い要求を課します。

ブランド マーケティングを始めた当初、私たちのチームは次の 3 つのことを行いました。

1. すべてのチームと同様にデータを収集して整理し、優れたデータ基盤を構築します。
2. データ洞察分析、つまり、収集されたデータから洞察を得る方法、ビジネスを強化してビジネス上の意思決定をサポートする方法。
3. データ マーケティング アプリケーションと 3 段階のブランド マーケティング メソッドは、3 番目のことに重点を置いています。データとユーザー行動分析に基づいて、すべてが内部メソッドに基づいているため、ブランド マーケティングの実行方法を簡単に開始できます。

当時の主な課題は 3 つありました。

1. データがさまざまなデータベースに分散しているため、統一された管理、分析、再利用が困難です。
2. 両サービスプロバイダーのシステムはいずれも SaaS 版、つまり標準化された製品であり、新たな機能要件を満たすことが困難です。
3. オンライン データ レポートは数多くあり、各部門はそれらの準備に多くの時間を費やしています。多くの手作業が必要なため、非効率的でエラーが発生しやすくなります。

当社の消費者向け電子商取引タッチポイントは、Taobao、Pinduoduo、Youzanなど、市場の幅広い電子商取引プラットフォームをカバーしています。対応するデータ取得ツールには、JD Jiushu、Brand Data Bank、ERPなどがあります。データストレージも、Alibabaサーバー、JDサーバー、Jushi Towerなどに配置されます。全体的に、データは比較的分散しています。

同時に、ブランドの観点からデータを見ると、データ活用と効率分析を行うのは非常に非効率的です。ビジネス部門は多くの要件を与え、これらの要件のほとんどは手動で行う必要がありますが、ビジネスはタイムリーさに対して非常に高い要件を持っています。

効率が低いと、「チームのデータ分析の効率をどのように改善するか」という疑問が直接生じます。

当時、同社には4,000万人を超える消費者の注文・行動データが蓄積されていたが、このデータが価値を生み出さなければコストになってしまう。私たちの上司は毎日、次のような質問を投げかけます。「データはどのようにビジネスを強化できるのか？」価値を創造するには？データがそこに存在するだけであれば、ストレージ、ハードウェア、その他のコストを毎年支払わなければなりません。

そこで、私たちは 4 つの問題に直面しました。

データ効率:

1. 各ブランドのデータ量は膨大であり、既存のシステムの計算速度が遅いため、データの精度に影響を及ぼします。
2. 各部門のデータ要求と処理は頻繁でエラーが発生しやすいため、データ処理とレポート作成の効率を向上させる必要があります。基本的に、レポートは手動で作成されます。ビジネス全体とデータ チームには約 3,000 ～ 4,000 件のレポートがあります。

データの分散:

1. 各販売プラットフォーム、システム、ビジネス ラインからのデータは分離されており、さまざまなシステムに分散されているため、管理、統合、分析、適用が困難です。
2. 各プラットフォームのフォーマットが統一されていないため、グローバルなブランドやユーザーの分析が妨げられています。同時に、ブランドの観点から見ると、データは非常に断片化されています。例えば、ユーザーポートレートを見ると、TmallユーザーポートレートとWeChatユーザーポートレートがあります。そのため、マーケティング部門が広告を出稿する際に、ブランド視点が充実したポートレートは参考になりにくく、消費者のライフサイクル全体のサイクルにも大きな偏りがあります。

データ値:

ユーザー数とデータの量は膨大ですが、データの価値は十分に掘り下げられていません。データの多くは、利用率の低い休眠中のデータ資産です。

データアプリケーション:

1. 既存のツールは、新しいユーザーの分類やマーケティングのニーズを満たすことができません。
2. ユーザーマーケティングチャネルは多種多様であり、投資と効率を最適化するためにユーザーマーケティング手法を統合して計画する必要があります。データを活用してビジネスを真に強化し、ビジネスの成長を促進します。

上記の問題と課題に対応して、以下では主にデータ適用の実践部分を共有し、それを 3 つのステップに抽象化します。

1. 最初のステップは、ユーザーをセグメント化することです。ブランド小売業はユーザーをセグメント化し、セグメント間の違いとユーザーの考え方の違いを検討する必要があります。
2. 2 番目のステップは、コミュニケーション戦略を策定することです。つまり、さまざまな製品をさまざまなユーザーにさまざまなタイミングで宣伝することです。
3. 3 番目のステップは、科学的な統計評価方法を使用すること、つまり事実に基づいて話すことです。

具体的には：

1. ユーザーの階層化

ブランドの日用消費財にとって最も重要なのは、ユーザーの心を決定する再購入サイクルです。

1. 再購入サイクル RC (再購入サイクル):

再購入サイクルとは、通常の（平均的な）ユーザーの最初の購入から次の購入までの期間を指します。

買戻し期間を計算する方法は 2 つあります。

1) 通常ユーザーの計算方法

1. 通常（平均）購入金額
2. 通常（平均）の1日の使用
3. RC = 通常（平均）購入金額 / 通常（平均）1日使用量

2) 既存のデータ誘導法

1. ブランド消費者の購買情報に基づき、全再購入ユーザーの平均再購入間隔を分布棒グラフ化する
2. 90%のユーザーの平均再購入間隔は3RC
3. RC = ユーザーの 90% の平均再購入間隔 / 3

ここに小さな例を示します。

同社の食器洗い機用洗剤ブランドは中国で導入されてまだ日が浅いため、まだ多くのデータが蓄積されていない。しかし、ビジネスデータを見ることはできる。消費者が1回に購入するPCTは150元で、約50回使用できる（当社推定）。平均して2日に1回食器を洗うと仮定すると、1日の食器洗い回数は0.5回となり、ユーザーの1日の再購入サイクルは約100日と計算できる。

次に、現在のデータベースにある約 20,000 件のデータを調べ、既存のデータ分析方法を使用します。データ センター内のユーザーの 90% は 450 日以内に再購入を完了するため、RC = 150 日です。ただし、このブランドの場合、ユーザーのマインドセットはまだ形成されていないため、2 つの方法は選択的です。

未成熟なブランドの場合、ユーザーのマインドがまだ形成されていないときに、ブランドは強いマインドを入力し、適切なタイミングでそれに到達することを望んでいます。未成熟なブランドの場合、通常のユーザーを推測する計算方法を使用して再購入サイクルを定義することをお勧めします。

成熟したブランドでは、データ量とユーザーの蓄積が一定の規模に達しています。私たちは、ユーザーの考え方に従い、統計的誘導法を使用して再購入サイクルを策定したいと考えています。では、買い戻しサイクルを計算した後の階層化は何の役に立つのでしょうか?ユーザー層の分類に関する以下の紹介は非常に明確です。

2. ユーザーの階層化

1) ユーザーの階層化：第1レベルの分類

顧客の最新の購入時間に応じて、第 1 レベルの人口分類が実行されます。ここでは、再購入サイクル番号 RC が第 1 レベルの分割に使用され、潜在的なグループ、アクティブ ユーザー、休眠ユーザー、および失われたユーザーに分けることができます (注: 各顧客は 1 つのカテゴリにのみ存在します)。

• 潜在的グループ: ブランド/カテゴリーの製品をまだ購入していない、ブランド/カテゴリーのターゲット消費者グループ。
• アクティブユーザー (R ≤ 2RC): 最後の購入が 2 RC 以内に発生しました。
• 休眠ユーザー (2RC < R ≤ 3RC): 最後の購入は 2RC と 3RC の間に発生しました。
• 解約したユーザー (R > 3RC): 最後の購入が 3 RC 以上前に発生しました。

これら 4 つのカテゴリーは、ブランド小売業にとってはまだ比較的広範囲にわたるため、2 度目の細分化を実施します。

2) ユーザーの階層化: 二重セグメンテーション

さらにR値に基づいて顧客を分類し、潜在的価値の観点から、品質潜在力のある人と競争力のあるブランドを持つ人に分けます。前者はブランド/カテゴリーのターゲット消費者であり、そのカテゴリーの製品をまだ購入していない顧客です。後者はブランド/カテゴリーのターゲット消費者であり、現在競合ブランドの製品を購入している顧客です。

• アクティブ ユーザー: 注目すべきユーザーです。最後の購入時間に基づいて、非常に覚醒している人 (R ≤ 1RC)、中程度に覚醒している人 (1RC < R ≤ 1.5RC)、眠りに落ちそうな人 (1.5RC < R ≤ 2RC) に分類できます。
• 睡眠ユーザー: 眠りが浅いユーザー (2RC < R ≤ 2.5RC) と眠りが中程度のユーザー (2.5RC < R ≤ 3RC) に分けられます。
• 離脱ユーザー：ブランド離脱ユーザーとカテゴリー離脱ユーザーに分けられます。前者は最終購入時期が3RC以上で競合ブランドに乗り換えたユーザー、後者は最終購入時期が3RC以上でその後カテゴリー商品を購入していないユーザーです。

3) ユーザーの階層化: 3つのセグメント

新規顧客、既存顧客、忠実なファンは、GMV に貢献するユーザーです。トリプルセグメンテーションは、アクティブユーザーから分割するもう 1 つのレイヤーです。さらに分割する場合は、購入時間に加えて、購入頻度、貢献した平均注文額などに基づいてセグメント化する必要があります。

既存顧客が初めて2回以上購入する場合、彼らは既存顧客と見なされます。このような動きの速い消費財ブランドの場合、特にeコマースのプロモーション雰囲気が強いシナリオでは、多くのユーザーの購買力はわずか9.9であり、既存顧客と見なされない可能性があります。定義には、平均注文額の要件もあります。このように、新規顧客、既存顧客、忠実なファンを再定義して、誰が既存顧客で誰が忠実なファンであるかを特定します（注：PCT2：ユーザーの2回目の購入の平均注文額、V：ブランドによって異なる固定額）。

• 新規顧客: アクティブユーザーのうち F = 1 のユーザー。
• 既存顧客: F = 2 かつ購入 PCT2 < V のアクティブ ユーザー。
• 忠実なファン: F ≥ 3 または F = 2 で 2 回目の購入 PCT2 ≥ V のアクティブ ユーザー。

上記は、古参顧客と忠実なファンの一般的な定義であり、各ブランドには独自の決定方法があります。平均注文額を使用するもの、製品カテゴリの数を使用するもの、サイクル使用回数を使用するものなど、各ブランドは実際の状況に応じて古参顧客と忠実なファンを定義することもできます。たとえば、A の V = 200 は、店舗の平均顧客支出の 2 倍です。A の旗艦店の平均顧客支出は 100 です。B は消毒剤/殺菌剤 4 本に費やした金額で、V = 200 です。

整理後は部門全体のマーケティング目標が明確になり、アクティブユーザーの質の向上とアクティブユーザー数の増加がユーザーマーケティングの目標KPIとなります。

まず、新しい収益源を開拓して新規顧客を引き付けます。次に、コストを削減して顧客を統合し、休眠を防ぎ、覚醒させ、活性化することで、アクティブ ユーザー プール全体の規模と質を高めます。その数は、新規顧客、既存顧客、忠実なファンの合計であり、アクティブ ユーザー プール全体の質は、既存顧客と忠実なファンの比率です。

具体的な使用プロセスには、実はラベル付けの概念があります。最も基本的な階層化が完了した後、マーケティングプロセス中にさまざまなラベルが追加され、基本属性、群衆の好み、行動特性、マーケティングラベル、RFMモデルラベルなどがカバーされ、リアルタイムで変化します。 RFM モデルは、顧客の購買行動を通じて顧客価値を測定するための重要なツールおよび手段です。

• R: 最新消費時間、つまり最新の消費時刻。
• F：頻度、消費頻度。
• M：金額、消費量。

このラベル グリッドを、以下に示すようにレイヤーに統合したいと考えています。

カテゴリー1aの潜在顧客に対しては、ブランド潜在人口、カテゴリーシナリオ人口、ブランド類似度の高いポートレート人口など、ラベル別に4つのグリッドを貼付します。各グループのユーザーマインドセットは異なるため、提供されるコンテンツ、資料、コミュニケーションのタイミングも異なります。それぞれの小さな4マスのグリッドにラベルを重ねることができます。1年間マーケティング活動を行った後、新規顧客、新規顧客の誘致、アクティベーションの促進、その他のイベント全体にどれだけの費用がかかったかを把握できるのが利点です。

これまで多くの業界ブランドとコミュニケーションをとってきましたが、ラベルを積み重ねるときには通常、ラベルが散らばっています。今日は「平均注文額」というラベルを使用し、明日は「店舗での閲覧」というラベルを使用するかもしれません。ただし、基礎となるラベルをより細かく分割してから、ラベルを上に積み重ねて、より明確に確認できるようにしたいと考えています。

同様に、アクティブ ユーザーはタグを積み重ねることもできます。また、8 グリッド タグや 16 グリッド タグなどの特定のアプリケーションに発展させることもできます。

さらに、もう 1 つやらなければならないことがあります。ユーザーはセグメント化されていますが、リソースには限りがあるため、優先順位の決定も必要です。今回は予算が 500 万しかない場合、この 500 万の予算をどのユーザー セグメントに割り当てるべきでしょうか。

評価は、重要性の評価と変更可能性の評価という 2 つの側面から実施できると私は考えています。非常に重要な顧客もいますが、その変更可能性はそれほど高くありません。このとき、実際の状況に基づいて判断する必要があります。

これまでの経験から、まずは眠りを防ぐことにリソースを集中してきました。例えば、眠りに落ちそうなお客様に対しては、つなぎ役としてまだ眠ってはいないものの、眠りに落ちそうな状態であるため、そのお客様を維持し、眠りに落ちて迷子にならないようにするために、多くのリソースとエネルギーを費やします。

2. コミュニケーション戦略

ユーザーの階層化と優先順位が決定された後、具体的なコミュニケーション戦略を策定する必要があります。ここでは、この方法のフレームワーク モデルである 6W3M モデルについて説明します。

このフレームワークを作成していたとき、最初にロジックを整理し、次にこのフレームワークとロジックを製品の機能反復に変換し、新しい従業員に権限を与えました。

1. 6W

6W は、Why、Who、When、What、Which、Where の略です。

• 「なぜ」とは、なぜこれをやりたいのかということです。すべてのマーケティングは、新しいファンを引き付け、ファンを統合し、忠実なファンを獲得するというコミュニケーションの目的を明確にする必要があります。それぞれの目的は異なり、後で選択されるラベル、到達する対応するグループ、およびそれらに到達する方法はすべて異なります。
• 「誰」はさまざまなタグをフィルタリングする必要があります。新規ユーザーを引き付けるためのユーザー層は 5 つあります。イベント中、日次販売中、または特定のアクションを実行しているときなど、どのサークルにいつリーチするかを定義する必要があります。
• 「何」とは、どのようなコンテンツを提供するかということです。先ほど述べたように、ユーザーセグメントごとに考え方が異なります。価格に敏感なユーザーやプロモーションを好むユーザーには、価格割引に関する情報を提供します。例えば、今のフィンランドには、地球や環境保護に関心のあるハイエンド層がいるでしょう。このとき、こうしたユーザーに対してブランドモチベーションや感情的なコミュニケーションが与えられ、何らかのプロモーションコピーやコンテンツが提供されるでしょう。
• 「どちら」とは、新製品を誘致することを指し、強力な転換力と競争力を持たなければなりません。旗艦店はブランド認知度が高く、専門店はイベント認知度が高いかもしれません。異なるチャネルの位置付けと製品の位置付けに対応する人々も異なります。
• 「どこ」とは、どのツールを使ってリーチするかを指します。一般的なのは WeChat やテキストメッセージで、サイト内の広告プロモーションツールへのリンクもあります。

2. 3M

3M は、Money (お金)、Measurement (測定)、Monitoring (監視) の略です。

• 「お金」とはプロジェクトの総予算のうちどのくらいの金額を指しますか? （本投資予算・協力投資予算）
• 「測定」とは、クリック率、インタラクション率、コンバージョン率、一人当たりPCT、投資額、売上高、PC額などの評価指標を指します。
• 「モニタリング」とは、コミュニケーション戦略をリアルタイムで調整すること、つまり、異なるグループの人々への配信のABテストや、異なる期間における異なるグループの人々への配信を指します。

私たちは、コミュニケーションをとる対象として選ばれた人々のグループに焦点を当て、重要なグループに最も多くのリソースを投入し、合理的な評価と観察の指標を設定します。以下にいくつかの例を示します。

1) 2c 日常睡眠予防コミュニケーション戦略

眠りに落ちそうな人にとって、眠りに落ちないようにすることは非常に重要であり、私たちはこれを何としてもアクティブユーザーのプールに維持したいと考えています。そのため、私たちはそれに影響を与える一連のマーケティング戦略を設計します。たとえば、約 1 か月後に、それぞれ 1 日目、7 日目、14 日目、28 日目、35 日目に、5 段階の睡眠ブロック コミュニケーション メカニズムを導入します。

異なるコミュニケーションノードに対して、異なるコンテンツ、関心ポイント、チャネルなどを提供し、コピーライティング、チャネル、関心ポイントを継続的に最適化します。最終的には、プールで眠りに落ちそうなユーザーを留めておくために、あらゆる手段を講じます。

ここで、かつて誰かが尋ねました。「コスト管理レベルはどの程度ですか?」現時点では、ユーザーのライフサイクル全体に基づいて値を計算する計算ロジックが実際にあります。

2) 1a 新規顧客獲得のための日常的なコミュニケーション戦略

睡眠を妨げた後は、新しいユーザーを引き付けるために日常的にいくつかのアクションを実行する必要があり、そのためにはビジネス チームとのさらなる協力が必要になります。

ラベルとポピュレーションパッケージはデータチームが選択し、最終的な実行とリーチはビジネスチームが運営するため、日々の新規顧客獲得においては、正確なリーチを実現できるようラベルとポピュレーションパッケージに関する提案を多くさせていただきます。例えば、食器洗い機を購入したがまだ購入に至っていない顧客に対しては、機能＞感情＞モチベーションのコミュニケーション戦略を採り、スタートアップキットの割引を実施し、JDのパブリックドメインSMSやダイヤモンド展示会に掲示するなどします。

3. 統計的評価

一般的に、統計的評価には 2 つの方法があります。1 つは単一のデータ マーケティング活動の評価であり、もう 1 つは長期的なデータ マーケティング目標の評価です。

ユーザー操作は、巨化商売やフラッシュセールのような急激な売上爆発がないため、消費者を継続的にケアし、サービスすることが求められる長期的な「静かで繊細な」プロセスであり、製品やブランドに何らかの精神的な影響を与えます。そこで今回は、長期的な目標の評価をいくつか行います。これら 2 つの評価はどのように行われますか?

1. 単一データマーケティング評価

単一データマーケティング活動の有効性と効率性は、投資効率を評価するための即時または短期的な指標を通じて評価されます。単一データマーケティング評価の 3 つの要素は、大規模な人口ベース、優れた変換効果、および低い投資コストです。

1) 人口ベース

人口ベースとは、テキストメッセージを受信した人数、ダイヤモンド広告に接触した（クリックした）人数など、コミュニケーションチャネル（場所）を使用して正常にリーチしたユーザーの合計数を指します。

2) コンバージョン効果

コンバージョン効果はコンバージョン率であり、コンバージョン率 = 取引件数 / 人口ベースです。

3) 入力コスト

入力コストとは、SMS料金、ダイヤモンド広告料金、サンプリング料金など、データマーケティング活動においてユーザーとコミュニケーションをとるためのコストを指します。

また、無形資産も評価できます。ROIなどのマーケティング成果の短期評価指標のほか、ブランドが蓄積した人口価値、ブランドと消費者のつながり、ブランド構築状況も反映できます。トラフィックはプラットフォームに属し、消費者資産はブランドに属します。

指標としては、単に広告でより多くの人にリーチするのではなく、潜在的可能性の高い消費者を既存の顧客または関心のある顧客に育て上げるブランド獲得が挙げられます。

ブランドにとって良い方向に発展・運営されているアクティブユーザーの数や質など、長期的なKPIを評価するデータマーケティング活動を1年間行ってきました。

長期的な効果を評価します。先ほど申し上げたように、KPIはアクティブユーザー数です。このとき、新規顧客、既存顧客、忠実なファンの全体的な数、以前の数と比較して増加傾向にあるかどうか、どのマーケティングノードがマーケティングにもっと役立つかを見ていきます。

さらに、アクティブユーザーの質、古い顧客と忠実なファンの割合、質の比率が高いほど、アクティブ顧客の質が高くなり、つまり、後続の古い顧客と忠実なファンのGMVの割合が大きくなります。

2. データマーケティングの長期目標の評価

長期的かつ発展的な視点で消費者指標を追跡・分析し、データマーケティングの方向性と長期的な効果を評価します。

具体的には、関連する KPI が 3 つあります。

1. 新規ユーザーの獲得率が高く、アクティブユーザー数が増加します。つまり、カテゴリーの潜在力とブランドの潜在力をアクティブ ユーザー プールに変換する率です。
2. 解約率は低く、アクティブユーザー数は増加しています。つまり、2C を 3A に変換すると、眠りに落ちそうになって浅い眠りに切り替わるユーザーの割合が低くなります。
3. 活動レベルが高く、古くからの顧客と忠実なファンの比率が高い。つまり、ユーザーとのやり取りが増えるはずです。

これらだけを見るのはかなり偏った見方になる可能性があるので、長期的なデータ評価の方法として、傾向を見たり、競合他社と比較したりすることも必要です。

傾向を見てみましょう:

• 内容: 売上、ブランド消費者資産、アクティブユーザー数などのコア指標の長期的な追跡と評価。
• 方法：時間軸、前年比、前月比、予測モデルにおける指標の変化を明らかにする必要がある。
• 理由: 変更の理由を分析して調査します。

対戦相手との比較:

• 内容: 業界市場や競合ブランド指標の比較などの参照システムを設定します。
• 方法: 自社と競合他社とのギャップ、指標のレベル、指標の変化率を特定します。
• 理由: 変更の理由を分析して調査します。

最後に、上記の紹介は理解しやすく、使いやすいです。3つのポイントにまとめることができます。

1. しっかりとした基盤を築き、ユーザーセグメンテーションを実行し、ユーザーをより詳細に理解します。これにはタグや再購入サイクルなどを活用し、ブランド特性に基づいて大まかなユーザーセグメンテーションを実行する必要があります。
2. その後、さまざまな顧客セグメント向けのコミュニケーション戦略を策定し、リソースと予算が継続的に適切に管理されていることを確認します。
3. コミュニケーションをとった後、科学的な方法で評価しました。短期的な評価方法に加えて、それはまだ長期的なものです。いくつかの長期的な評価方法があるかもしれません。現時点では、より良い全体像と明確な要点が必要です。

これら 3 つのステップは必ずしも絶対的なものではなく、プロセス中に継続的に最適化できます。たとえば、コミュニケーション戦略におけるラベルの継続的な最適化、統計プロセスにおける戦略の継続的な最適化など、人間の知恵、システムインテリジェンス、ビジネスフィードバックを活用して、これら 3 つをよりスムーズかつ効率的にします。

著者: 周文軍

出典: センサーデータ小数点