デジタルマーケティング: よく使われる 4 つのユーザーセグメンテーションモデル

この記事では、デジタル マーケティングでよく使用される 4 つのユーザー セグメンテーション モデルを紹介します。 RFM モデル、AIPL モデル、5A モデル、ユーザー ライフサイクル モデル。デジタルマーケティングに興味のある読者向け。

トラフィック配当以降、洗練された運用は企業のデジタル変革の必須コースとなりました。

洗練された操作の本質は、刃に最高の鋼材を使用して、さまざまなユーザー向けに差別化された操作を実行し、ROIを最大化し、ユーザーのLTVを向上させることです。たとえば、顧客獲得の段階では、新規ユーザーをできるだけ多くコンバージョンするように刺激する必要がありますが、長期的にアクティブで忠実なユーザーに対しては、短期的に多くのリソースを投資する必要はありません。

ユーザーが解約しようとしていることがわかったら、できるだけ早くそのユーザーをなだめて呼び戻す必要があります。結局のところ、古いユーザーを呼び戻すコストは、純粋な新規ユーザーを獲得するコストよりも数倍低くなります。では、運用を洗練させる過程で、あるいは CDP (顧客データ プラットフォーム) がユーザー ポートレート ラベル システムを構築する場合、ユーザー階層化によく使用されるモデルは何でしょうか。

1. RFMモデル

RFM は、データ マイニングとユーザー価値の層別化の分野で最も典型的かつ一般的に使用されるモデルです。このモデルは、ユーザーの消費時間、消費頻度、消費量の観点から各ユーザーの R 値、F 値、M 値をカウントし、ビジネス属性に応じて対応する閾値間隔を分割して、ユーザーを異なる間隔に一致させ、ユーザーを重要な価値顧客、重要なリピーター顧客、重要な深耕顧客、重要な維持顧客、潜在顧客、新規顧客、一般的な維持顧客、および失った顧客の 8 つのユーザー価値タイプに分類します。

このしきい値は、アルゴリズム モデルと統計分析に基づいて設定できます。例えば、短い動画やニュース情報などの高頻度シナリオ商品の場合、1か月間訪問されないと失われる可能性が高くなりますが、休日の観光商品の意思決定サイクルは長く、360日かかることもあります。また、会員レベル（一般カード、シルバーカード、ゴールドカード、ダイヤモンドカードなど）を分ける際にも、RFM がよく使用されます。

• R: 最新性。顧客のアクティビティの新鮮さを反映し、顧客が今アクティブだったか、かなり前にアクティブだったかを示します。
• F: 消費頻度（Frequency） 。一度だけ使用されるか、常に使用されるかなど、顧客の忠誠心を反映します。
• M: 金銭的なもので、顧客がフリーライダーであろうと大口ユーザーであろうと、顧客の貢献を反映します。コンテンツ製品の場合、直接注文や金銭的利益を生み出さない可能性があります。このMは使用時間に置き換えることができます。

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2. AIPLモデル

AIPL は Alibaba の 3 つの主要マーケティング モデルの 1 つです。これは、ブランドのクラウド資産を定量化し、リンクする手段です。ブランド認知からブランドロイヤルティまでのプロセスに応じて、ユーザーは 4 つのカテゴリに分類されます。洗練された運用を実装すると、さまざまな段階のユーザーに対して差別化された運用戦略を実装できます。

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• A (認知):ブランドを認識している人々のグループを表します。一般的には、さまざまなトラフィック チャネルを通じてブランド広告に触れ、それにさらされるユーザーなど、ブランドと受動的に接触する人々のグループを指します。
• I (Interest):ブランドに興味を持っている人を表し、一般的には、検索エンジンのキーワードを積極的に検索したり、広告をクリックしたり、ブランド/ストアのホームページを閲覧したり、ブランドとの交流に参加したり、製品の詳細ページを閲覧したり、ブランドワードを検索したり、トライアルを受け取ったり、購読/フォロー/参加したり、カートに追加したりするなど、ブランドと積極的に接触する人を指します。
• P (購入):購入した人を含むブランド購買人口を表します。厳密な定義では消費が成功となり、緩い定義では支払いが成功となります。
• L (ロイヤルティ): 2 回以上繰り返し購入した人や、ブランドについて肯定的なコメントや共有をしている人など、ブランドに忠実な人を表します。

3. 5Aモデル

5Aモデルは、マーケティングの第一人者フィリップ・コトラーが「マーケティング革命4.0」で提唱したマーケティングモデルで、ユーザー成長においてはパイレーツモデル（2A3R）に似ています。

• A1 認知:ブランド広告に触れたり、カテゴリ用語を検索したりするなど、受動的に情報を受け取る顧客を指します。
• A2 アピール:広告をクリックしたり、ブランドとの交流に参加したり、商品詳細ページを閲覧したり、ブランド用語を検索したりするなど、ブランド印象が高まった顧客を指します。
• A3 尋ねる：店内に案内された人数など好奇心から積極的に情報を検索したり、接客相談、電話相談などをクリックする顧客を指します。
• A4 アクション：収集、購入、購入後の消費、使用、アフターサービスの提供など、アクションを起こす顧客を指します。
• A5 支持者:ファンになって製品やコンテンツを共有する人など、ブランドに忠実でブランドを宣伝する顧客を指します。

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4. ユーザーライフサイクルモデル

ユーザー獲得から喪失までのプロセスと製品ライフサイクルを組み合わせて、ユーザーを潜在的ユーザー、新規ユーザー、アクティブユーザーなどに分類します。

• 潜在的ユーザー: 製品自体のポジショニングに関連する、製品のターゲット ユーザー。
• 純粋な新規ユーザー: 電子商取引ビジネスで一度も注文したことがないユーザーなど、指定されたターゲットアクションを完了していないユーザー。
• アクティブ化されたユーザー: 初回ユーザーなど、指定されたアクションを初めて完了したユーザー。
• 成熟したユーザー: 頻繁に訪問したり、繰り返し購入したりします。
• ユーザーの減少: 訪問頻度と貢献度が減少。
• 休眠ユーザー: X 日以上訪問または注文を行っていないユーザー。
• 離脱ユーザー: Y 日以上訪問または注文を行っていないユーザー。

実際にライフサイクルを分割する際には、まずさまざまなビジネス属性に基づいて対応する段階のビジネスプロセスと主要指標を見つけ、次にアルゴリズムモデルとRFMモデルを使用して総合的な判断を下す必要があります。

画像出典: Analysys Ark

著者: 千秉一

出典：WeChat公開アカウント「データファン（ID：zhuangxiu1314）」