効果的な施策を行うためには、精度の高いセグメント作成が欠かせません。
一般的なセグメントの考え方は、顧客の属性情報や行動情報でグルーピングを行うものですが、今回はより顧客のアイデンティティに迫ったセグメントを作成することができる、「アフィニティ」機能についてご紹介します。
アフィニティ機能は、顧客の属性情報や行動情報をもとにAIが顧客の好みやニーズを推測するもので、この機能を活用すると、顧客の興味関心に沿ったセグメントが簡単に作成できるようになります。
MoEngageとは
MoEngageは、AIを活用した高度なパーソナライズ機能が多数搭載された、アジアNo.1*1【G2 Spring 2023】で「Mid-Market＆Small Business Market Leader」を獲得（アジアエリア）のカスタマーエンゲージメントツールです。
アプリ/Web/メールなどのクロスチャネルシナリオはもちろん、自動セグメント作成や自動シナリオ最適化など、One to Oneマーティングを強力に推進する機能がノーコードで利用できることがMoEngageの強みです。
MoEngageについて
アフィニティ機能とは
MoEngageのアフィニティ機能とは、顧客の属性情報や行動情報から、顧客一人ひとりの好みやニーズや興味関心を推測し、最も関連性の高いグループにセグメントを絞り込むことができます。顧客の興味に対応したメッセージを配信することで、キャンペーン効果を最大化させることができます。
「興味を持っている顧客」を特定するには？
MoEngage社の調査によると、驚くべきことに顧客の91%*2[New Feature] Introducing Affinity Segments on MoEngage｜MoEngageの方が、関連性の高い情報を提供してくれるブランドで買い物をする可能性が高いと回答しています。しかしながら、顧客の興味度合いを予測するのはなかなか難しいものです。
それでは、どのような条件で興味を持っている可能性が高い顧客セグメントを作成すれば良いのでしょうか。
顧客行動における「興味を持っている状態」とは、「一定の時間を通して特定の事柄に積極的に関与している状態」と定義されます。アフィニティ機能では、顧客の属性情報や行動情報に、頻度、割合、時間帯などの要素を加えることで、より関連性が高いセグメントを作成する手助けをします。
例えば、あるアイドルグループのアルバムの販促において、このアルバムに興味を持っている顧客にターゲットを絞り込むケースですと、「アイドルグループ」という属性情報と、の「曲を購入した」「曲を再生した」という行動情報に加え、「主にアイドルグループの曲を購入している」「頻繁にアイドルの曲を再生している」といった条件のセグメントを作成することができます。
アフィニティ機能のフィルタリング
以下では、興味を持っている顧客を予測するために、MoEngageに搭載されている3つのフィルタリングについてご紹介します。
フィルター①主に〇〇している
このフィルターでは、特定の行動を他のすべての属性値よりも多く実行する顧客に絞ってセグメントを作成できます。
例えば、ある顧客が音楽アプリで10曲の楽曲を購入したとします。5曲がアイドルグループの楽曲で3曲がクラシック、2曲がヒップホップの楽曲だったとします。この場合、顧客が「主に」聞く音楽はアイドルグループの楽曲で、アイドルグループの音楽が好みと推測することができます。
フィルター②行動の最小値
「最小値」フィルターでは、他のすべての行動と比較して、少なくとも◯%行動する顧客に絞ってセグメント化します。
例えば、ストリーミングサービスでアクション映画の新作をPRするとします。「最小値」フィルターでは、過去6ヶ月間で視聴した映画の内、少なくとも30％アクション映画を視聴した顧客を特定してセグメントを作成することができます。
従来であれば「過去6ヶ月間で6本以上アクション映画を見た」など、回数で括ってしまいがちですが、ユーザーごとに視聴した映画の本数は異なるため、最小値を割合（％）で算出することでより関連性の高い顧客を推測することができます。
フィルター③上位ユーザーと下位ユーザー
このフィルターを使用すると、特定の行動を行う顧客のうち、実行回数をもとに上位顧客と下位顧客を識別します。
例えば、タクシー配車アプリでは、アプリを通じてタクシーを予約する顧客の上位10%をセグメント化することや、タクシーを予約する下位20%の顧客を選択することができます。
これにより、上位 10%の顧客を紹介キャンペーンのターゲットにしたり、顧客の下位 20% をリピートキャンペーンのターゲットにしたりするなど、パーソナライズされたキャンペーンを設定するのに役立ちます。
アフィニティ機能を活用したセグメント例
MoEngage アフィニティセグメントを利用すると、最も関連性の高いユーザー グループにセグメントを絞り込むことができます。アフィニティ機能がブランドにどのように役立つか、フィルターを用いたセグメント例をいくつかご紹介します。
例えば、ストリーミングアプリでドラマの新シリーズをPRする際、従来であれば「該当ドラマの過去シリーズを視聴したことがある顧客」と広くセグメントを切ってしまいがちですが、このセグメントには面白くなかったと感じ、途中で見ることを辞めた顧客も一定数含まれている可能性があります。
そこで最小値フィルターで「過去シリーズの少なくとも2シーズン分視聴した顧客」*3ツール上で入力する際は、割合（％）での入力になります。「過去シリーズの50％を視聴した顧客」でセグメントすることで、該当ドラマに対して興味関心が高いと推測される顧客に対してアプローチができるようになります。
まとめ
アフィニティ機能のフィルタを活用し、従来の手法ではなかなか難しかった、興味を持っている可能性が高い顧客のセグメントを簡単に作成することができます。顧客にとってより関連度の高いメッセージを配信することで、開封率やコンバージョン率の向上や、顧客体験価値の向上を狙うことができます。
MoEngageでは、マーケティング担当者自身で簡単にパーソナライズな施策が実行できるスマートレコメンド機能やWebパーソナライゼーション機能などの便利な機能が多数搭載されています。
MoEngageについてもっと詳しく知りたい方は、ぜひDearOneまでお問合せください。
| *1 | 【G2 Spring 2023】で「Mid-Market＆Small Business Market Leader」を獲得（アジアエリア） |
|---|---|
| *2 | [New Feature] Introducing Affinity Segments on MoEngage｜MoEngage |
| *3 | ツール上で入力する際は、割合（％）での入力になります。「過去シリーズの50％を視聴した顧客」 |
