ECは実店舗と異なり、顧客の顔を直接見ることができません。そのため「データから顧客の意図を読み解く」ことが、唯一の接客手段となります。

データから導き出す【おもてなし】

実店舗の優秀な店員は、お客様の服装や会話から「この人はリピーターだ」「この人は迷っている」と判断し、声のかけ方を変えることがあると思います。
ECにおいてこの役割を担うのが「データの細分化」です。

• 一斉配信の限界
  全員に同じクーポンを送ると、本来定価で買うはずだった優良顧客の利益を削り、休眠顧客には「また広告か」とスルーされるリスクがあります。
• 最適化のメリット
  顧客の現在の状態（フェーズ）に合わせた案内を送ることで、「自分のことをわかってくれている」という信頼感を生み出します。

パーソナライズの重要性を示すインパクトデータ

「なぜ全員に同じ案内を送ってはいけないのか」を示す、世界的な統計データをご紹介します。

• 最適化のメリット
  顧客の現在の状態（フェーズ）に合わせた案内を送ることで、「自分のことをわかってくれている」という信頼感を生み出します。
• 顧客の期待値
  同じくMcKinseyのデータでは、消費者の71%が企業に対してパーソナライズされた体験を期待しており、それが得られない場合に76%が不満を感じると回答しています。
• 収益が最大760%増加
  DMA（英国ダイレクトマーケティング協会）の調査では、セグメント化されたキャンペーンは一斉配信に比べ、収益が最大760%増加したという報告もあります。

顧客セグメントとは、顧客を特定の属性や行動履歴に応じて分類した「集合体」を指します。

主な分類の切り口

• デモグラフィック
  年齢、性別、居住地
• サイコグラフィック
  ライフスタイル、価値観、興味関心
• 行動データ
  

これらを組み合わせることで、「30代・東京在住・半年以上購入がない・かつて高額商品を買った人」といった、実店舗の接客に近いピンポイントなターゲット設定が可能になります。

Shopifyには標準で「顧客セグメント」機能が搭載されており、エンジニアの手を借りずとも直感的にターゲットを抽出できます。

基本的な使い方

管理画面の [顧客管理] → [セグメント] から条件を設定します。Shopify独自のエディタにより、特定の行動をとった顧客を瞬時にリスト化できます。

ポイント関連情報のメタフィールド化することによって、easyPointsで保有するデータを利用して顧客セグメントを作ることが可能です。
また、ポイント施策展開中のShopify側の動きからセグメント作成を行い、行動の分析や予測を行うことも可能です。

メタフィールドを顧客情報に追加する場合、一部定義づけが必要になります。

【easyPointsヘルプページ：ポイント関連情報のメタフィールド化】記事にて定義付けの方法について解説しています。

• ポイント残高
  保有ポイント数を元に分類が可能
• 有効期限
  有効期限までの日数に応じた分類が可能
• 会員ランクuid
  会員ランクごとのお客様のリストを自動生成

easyPointsでは自動で作成されるランクのセグメント以外にも、有効期限や残高情報に基づいたセグメント作成が可能です。
会員ランクセグメントに関してはこちらをご確認ください。

ポイント残高セグメント

・ポイント残高が1,000以上の顧客に限定した配信

有効期限セグメント

・期限が近いポイントを保有する顧客へのリマインド通知

会員ランク関連セグメント

・会員ランクごとの特別オファー

Shopifyデータと組み合わせたセグメント

・キャンペーン期間中の購入者に対する次回告知

・ボーナスポイント対象商品を頻繁に購入している方の抽出

・長期間非アクティブなお客様へのポイントプレゼント

その他複合セグメント

・誕生月などの属性条件とポイント情報を組み合わせた施策

今後利用可能予定のセグメント

・会員ランク昇格目前の顧客に対するアプローチ(対応予定)

ECにおける細分化は、手間がかかるように見えて、実は最もROI（投資対効果）が高い施策の一つです。

• Shopify標準機能で「動線を整え、不必要な離脱を防ぐ」
• easyPointsで「ロイヤリティを高め、ファン化を加速させる」

この2段構えの戦略こそが、価格競争に陥らないブランド運営を可能にします。一斉配信の時代から、一人ひとりに寄り添う「パーソナライズされた接客」へ。その第一歩として、まずは自社の顧客データを覗いてみることから始めてみませんか？

セグメントの追加やフロー設定に関するお悩みなどございましたら、こちらからお気軽にお問い合わせください。

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