クラスタリングとは何ですか? デジタル マーケティングのためのオーディエンス セグメンテーション

顧客をより深く理解し、顧客が必要とするものを正確に提供したいと考えていますか? クラスタリング以外に目を向ける必要はありません。 これは、データ サイエンスを活用して目標を達成するのに役立つ強力な手法です。

この記事では、クラスタリングとは何か、そしてそれをビジネスに導入して視聴者を効果的にセグメント化する方法について説明します。

クラスタリングとは何ですか?

クラスタリングは、データベース内の顧客のグループを識別して区別するために使用される手法です。 データ サイエンス アルゴリズムを適用することにより、データベース内のパターンが認識され、類似点を共有する個別の顧客グループの作成が可能になります。

クラスタリングとオーディエンスまたは顧客のセグメンテーションの違い

クラスタリングとオーディエンスまたは顧客のセグメンテーションの主な違いは、その精度です。 オーディエンスのセグメンテーションは従来の方法に依存しますが、クラスタリングは数学的基準、データ サイエンス、または機械学習アルゴリズムを利用します。 この高度なアプローチにより、グループが継続的に洗練され、更新され、ブランドにより価値のある洞察が提供されます。

さらに、クラスタリングにより、興味、動機、購入行動などの複雑な変数に基づいて視聴者をグループ化できます。

Netflix は、クラスタリングをうまく活用してレコメンデーション システムを強化し、有望なオリジナル シリーズを特定している企業の代表的な例です。 このプラットフォームは、同様の嗜好を持つ約 2,000 のクラスターまたはグループを作成することにより、視聴者にその瞬間に何を見るべきかを効果的に提案する非常に成功したレコメンデーション システムを備えています。 さらに、このアプローチにより、企業はどのオリジナル シリーズに投資するかを決定できるようになります。

クラスタリングはレコメンデーション システムだけに限定されるものではなく、顧客のセグメンテーションを補完し、既存の顧客プロファイルを洗練するための貴重なツールとしても機能することは注目に値します。 クラスタリングを通じて、この方法を適用しなければ気づかなかった可能性のある重要なデータを識別および認識できます。

クラスタリングの活用

クラスタリングは、ブランドが抱えているさまざまなタイプの視聴者を識別できるため、ブランドにとって非常に有益であることが証明されています。 この知識を活用すれば、ブランドは特定の視聴者グループに合わせた効果的なデジタルおよび従来のマーケティング戦略を設計できます。

e コマースと実店舗を通じて製品を販売する企業を想像してください。 この会社はクラスタリングを実装することを決定し、自社のブランドには 3 つの異なる顧客グループがあり、そのうちの 1 つは以前は知られていなかったことを発見しました。 データによると、この特定のグループはオンライン購入に従事し、多額の収益を生み出し、高い忠誠心を示しています。

クラスタリングの助けを借りて、ブランドは、この新たに特定されたグループに特化したデジタル マーケティングおよび販売戦略を開発できます。 その結果、会社は大幅な成長を遂げます。

クラスタリングの利点

• あなたのブランドに関連する多様な視聴者セグメントについて詳しく学びましょう。
• 各視聴者グループ内の固有の行動パターンを特定します。
• 既存のアプローチを強化または補完することで、より効果的な戦略を設計します。
• 顧客を優先し、顧客ロイヤルティや売上を向上させる可能性のあるアクションに焦点を当てます。
• 新しい顧客をブランドに引き付けます。
• 顧客維持率を向上させます。
• 顧客の実際のニーズにより正確に対応します。
• より高速、より正確、より正確な分析を実現します。
• 顧客との関係を強化します。

クラスターグループの特徴

各グループは、グループ内で可能な限り類似性を示す顧客と一致するクラスタリング技術によって生成されます。 同時に、グループは可能な限り区別できるように設計されています。 言い換えれば、目的は、異なるグループ間の異質性を促進しながら、各グループ内での均質性を達成することです。

Netflix: クラスタリングの成功例

上で強調したように、Netflix はクラスタリングで達成できる成功の好例です。 約 4 年前、このストリーミング巨人は重大な課題に直面していました。ユーザーは利用可能な膨大な量のコンテンツに圧倒され始めていました。 この問題に対処するために、Netflix は解決策としてクラスタリングを採用し、年齢、性別、場所などの人口統計的要因ではなく、個人の好みや好みに基づいて視聴者をグループ化しました。 この基準は、利用可能なタイトルをグループ化するためにも適用されました。

このクラスタリング手法を実装することにより、 Netflix は各ユーザーのホーム画面に、ユーザーの特定の興味に合わせた 40 ～ 50 のタイトルのみを表示することができました。 これにより、人々が圧倒されるのを防ぎ、パーソナライズされた推奨事項で人々を魅了し、プラットフォームに留まる可能性を大幅に高めました。

Netflix が競合他社に切り替えるのではなく購読を継続するようユーザーに説得するのに、わずか数秒しか時間がなかったため、クラスタリングは Netflix にとって極めて重要な役割を果たしました。 クラスタリングを通じて達成されるパーソナライズされたエクスペリエンスは、Netflix の成功への重要な要素となりました。

あなたの会社が異なる分野で事業を展開している場合でも、限られた時間枠で対象ユーザーの注目を集め、競合他社を選ばないよう説得するという課題に直面する可能性があります。 この文脈では、クラスタリングが貴重な味方となる可能性があります。

クラスタリングの実行方法

クラスタリング プロセスの最初のステップでは、ブランドとユーザーのやり取りに関する大量の詳細情報を含む堅牢なデータベースを用意することが不可欠です。 このデータには、Web サイトの訪問数、購入頻度、製品またはサービスの種類、購入日などの指標が含まれる場合があります。 データベースの包括性は、アルゴリズムによって抽出されたクラスターの精度と価値に直接影響します。

データベースが大きくて包括的であればあるほど、結果として得られるクラスターはより正確で洞察力に富んだものになります。   でも気をつけてください！ データベース内の情報の品質を確保することが重要です。 不正確または信頼性の低いデータは、誤ったグループ化につながる可能性があり、効果がないだけでなく、目標を損なう可能性もあります。

データの品質を確保するには、構造化された方法でデータを整理および標準化するデータ正規化を実行することをお勧めします。 このプロセスにより不整合が排除され、データの信頼性が確保され、クラスタリング分析の準備が整います。

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