顧客セグメンテーションの方法｜属性だけで分類しないデータ活用の考え方

「顧客を業種や企業規模で分類しているが、結局すべて同じメールを送っている」「セグメントを細かく作ったものの、運用が複雑になって更新されなくなった」「データは増えているのに、誰に何を届けるべきか分からない」。

顧客セグメンテーションでは、このような問題が起こりやすくなります。

結論から言うと、顧客セグメンテーションで重要なのは、顧客を細かく分けることではありません。

施策や意思決定が変わる違いを見つけ、顧客を意味のあるグループへ整理することが目的です。

そのため、年齢、性別、業種、企業規模といった属性だけではなく、Web閲覧、資料請求、購買、商談などの行動、顧客が抱える課題やニーズ、現在の関係性、受注・継続・離脱などの結果まで組み合わせて考える必要があります。

インティメート・マージャーが関わった過去のセミナーでも、セグメンテーションについて「限られた時間やノウハウによって粒度が粗くなる」「分析に時間がかかる」といった実務課題が扱われてきました。一方で、AIや履歴データ、業界知識を活用し、分類・分析を支援する方向も示されています。

本記事では、顧客分類の代表的な方法だけを並べるのではなく、目的設定からデータ準備、セグメント作成、施策への活用、評価・更新までを一つの実務フローとして整理します。

顧客セグメンテーションとは？

顧客セグメンテーションとは、顧客や市場を、共通する属性、行動、課題、ニーズなどにもとづいて複数のグループへ分類することです。

例えばECサイトの顧客であれば、

• 初回購入者
• 定期的に購入している顧客
• 高単価商品を購入する顧客
• 過去に購入したが最近利用していない顧客

と分類できます。

BtoBであれば、

• 大企業・中堅企業
• 営業DXに課題を感じている企業
• 資料請求済みの企業
• 過去に商談した企業
• 特定テーマへの関心が高まっている企業

などに分けられます。

ただし、「分類できる」というだけでは十分ではありません。

その顧客群ごとに、訴求、チャネル、タイミング、営業対応などを変える理由があるかを確認することが重要です。

属性だけの顧客分類ではなぜ足りないのか

マーケティングで最も使いやすいのは属性データです。

BtoCでは、

• 年齢
• 性別
• 居住地域
• 職業

BtoBでは、

• 業種
• 企業規模
• 売上規模
• 所在地
• 部署

などがあります。

これらは分類しやすく、顧客の全体像を把握するには有効です。

しかし、同じ業種・企業規模でも、顧客が抱えている課題や現在の検討状況は異なります。

例えば同じ従業員規模のBtoB企業でも、

企業	属性	現在の状況
A社	中堅・BtoB企業	営業AIを具体的に比較検討中
B社	中堅・BtoB企業	情報収集を始めたばかり
C社	中堅・BtoB企業	課題はあるが社内優先度が低い
D社	中堅・BtoB企業	すでに別の方法で課題を解決済み

となる可能性があります。

属性だけを見れば同じセグメントですが、届ける情報や営業対応は同じとは限りません。

そのため、属性は顧客理解の「土台」として使い、そこへ別のデータを重ねます。

顧客セグメンテーションで使う4つのデータ軸

顧客分類の方法を考えるときは、まずデータを4つの軸に分けると整理しやすくなります。

分類軸	見るもの	データ例	分かること
属性	誰なのか	年齢、地域、業種、企業規模、部署	顧客の基本条件
行動	何をしたか	閲覧、資料請求、購買、メール反応、商談	現在の行動・接点
意識・ニーズ	なぜ行動したか	課題、価値観、購入理由、不安、比較軸	行動の背景
関係・成果	自社とどんな状態か	顧客歴、購買頻度、売上、LTV、受注、失注、解約	顧客としての状態・価値

属性データ｜誰なのか

顧客分類の基礎となるデータです。

市場全体を大きく把握したり、商品を利用できる条件を確認したりする用途に向いています。

一方、属性が同じだからといって同じニーズを持っているとは限りません。

行動データ｜何をしたか

Webサイト、アプリ、メール、購買、営業接点などから確認します。

• どの記事を読んだか
• どの資料をダウンロードしたか
• 何を購入したか
• どのウェビナーへ参加したか
• 商談したか

などです。

属性よりも現在の関心や状態に近い情報を得やすい一方、「なぜその行動をしたのか」までは分からない場合があります。

意識・ニーズデータ｜なぜそうしたのか

アンケート、インタビュー、問い合わせ、レビュー、営業ヒアリングなどから把握します。

• 何に困っているのか
• なぜ商品を探しているのか
• 何を比較しているのか
• 購入を止めている理由は何か
• どのような価値を求めているのか

などです。

例えば同じ資料をダウンロードした人でも、「すぐ導入したい人」と「半年後の予算申請に備えている人」では、適したコミュニケーションが異なります。

関係・成果データ｜顧客として現在どの状態か

既存顧客の分類では特に重要です。

• 初回顧客
• 継続顧客
• 高頻度顧客
• 休眠顧客
• 解約顧客

などに分類できます。

BtoBでは、

• 未接点
• リード
• 商談前
• 商談中
• 失注
• 既存顧客
• アップセル候補

などの状態も考えられます。

顧客分類の代表的な方法を比較

顧客セグメンテーションには一つの正解があるわけではありません。

目的とデータによって方法を使い分けます。

方法	特徴	向いている用途	注意点
ルールベース	条件を人が決めて分類	広告、メール、営業リスト	条件を増やしすぎると複雑化
RFM等のスコアリング	購買・行動を数値化して分類	既存顧客育成、休眠防止	購入理由までは分からない
ニーズ・課題別	顧客の悩み・目的で分類	コンテンツ、商品開発、営業訴求	定性情報の収集が必要
購買・検討段階別	顧客の現在状態で分類	ナーチャリング、営業連携	状態の更新が必要
統計・クラスタリング	データ上の似た特徴から分類	未知の顧客群の探索	分類の意味を人が解釈する必要
AI支援	特徴抽出・条件案・要約をAIで支援	分析工数削減、仮説発見	AI出力をそのまま正解にしない

方法1｜ルールベースで分類する

最も始めやすい顧客分類です。

例えば、

• 過去30日以内に資料をダウンロード
• 従業員500名以上
• 営業部門に所属
• 過去商談なし

という条件を設定して顧客を抽出します。

条件が明確なので、広告・メール・営業リストなどの施策へ直接つなげやすい方法です。

一方で、条件を追加し続けると、

「なぜこのセグメントが存在するのか分からない」

状態になりやすいため注意します。

方法2｜RFMなど購買データで分類する

購買履歴がある場合は、RFM分析も代表的な方法です。

• Recency：最後に購入したのはいつか
• Frequency：どのくらいの頻度で購入しているか
• Monetary：どの程度の金額を購入しているか

を使い、優良顧客、休眠候補、新規顧客などを分類します。

ただし、RFMだけでは「なぜ買ったのか」「なぜ買わなくなったのか」までは分かりません。

必要に応じてアンケートや問い合わせ等の定性情報を組み合わせます。

方法3｜顧客の課題・ニーズで分類する

属性より実務で使いやすい場合があるのが、課題別のセグメンテーションです。

例えばBtoBマーケティングなら、

• リード獲得が足りない
• リードはあるが商談につながらない
• 営業リサーチに時間がかかる
• CRM・SFAを活用できていない
• 既存顧客のLTVを高めたい

という分類が考えられます。

この方法の利点は、分類結果をそのまま、

• 記事テーマ
• ウェビナー
• 広告訴求
• 営業質問
• 提案資料

へつなげやすいことです。

「誰なのか」だけでなく、「何に困っているのか」で分けることで、マーケティング施策との接続が明確になります。

方法4｜行動・検討段階で分類する

顧客の状態は時間とともに変化します。

例えば、

未接点

↓

記事閲覧

↓

資料請求

↓

ウェビナー参加

↓

比較検討

↓

商談

という変化があります。

そのため、行動ベースのセグメントは「一度分類して固定する」のではなく、顧客の最新状態に応じて更新することが重要です。

特に、

• 直近で何を見たか
• どの接点が増えたか
• 問い合わせ内容が変わったか
• 商談段階が変わったか

などは、コミュニケーションタイミングを判断する材料になります。

方法5｜定性データと行動データを組み合わせる

顧客セグメンテーションを属性だけで終わらせないために重要なのが、意識と行動を組み合わせることです。

意識	行動	考えられる状態
関心が高い	行動も活発	具体的な検討状況を確認する
関心が高い	行動が少ない	行動を止める障壁を確認する
関心が低い	行動が活発	情報収集目的・別のニーズを確認する
関心が低い	行動も少ない	優先度を下げる、または認知段階として扱う

例えば資料請求という同じ行動でも、その背景は異なります。

アンケート、営業ヒアリング、問い合わせ等から「なぜ」を確認することで、単純な行動分類より顧客像を深められます。

方法6｜統計・AIを使って未知の顧客群を見つける

顧客データが増えると、人がすべての組み合わせを確認するのは難しくなります。

そこで、統計的なクラスタリングやAIを使い、

• 似た購買傾向
• 似た閲覧行動
• 似た商品利用
• 似た興味関心
• 似た失注理由

などからグループ候補を抽出します。

AIはさらに、

• 各グループの特徴を要約する
• セグメント名の候補を作る
• 違いを説明する
• 施策アイデアを出す

といった作業にも利用できます。

ただし、AIや統計モデルが「似ている」と判断したからといって、その分類がマーケティング上重要とは限りません。

最終的には「この違いによって施策を変える理由があるか」を人が確認します。

顧客セグメンテーションを実践する8ステップ

目的を決める

最初に、「何のために分類するのか」を決めます。

• 新規顧客を獲得したい
• ウェビナー申込を増やしたい
• 営業優先順位を決めたい
• 既存顧客の継続を支援したい
• アップセル候補を見つけたい

目的が違えば、有効な分類方法も変わります。

施策で変えられるものを決める

次に、セグメントによって何を変えるのかを決めます。

• 広告
• メール
• LP
• 記事
• ウェビナー
• 営業アプローチ
• 提案内容

何も変えられないのであれば、そのセグメントを作る意味は小さくなります。

利用できるデータを棚卸しする

データ	例
属性	企業規模、業種、年齢、地域
Web	閲覧ページ、流入元、コンバージョン
CRM・SFA	商談、案件、受注、失注
購買	商品、頻度、金額
MA・メール	資料請求、開封、クリック
定性	アンケート、インタビュー、問い合わせ
外部データ	興味関心、市場・企業情報など

インティメート・マージャーが関わったセミナーでも、顧客データを属性・行動・心理、さらに購買・収益、広告・チャネル等に分け、「今使えるデータは何か」「不足しているデータは何か」「どこで使うのか」を整理する考え方が示されています。

仮説を作る

いきなり大量のデータをAIへ入れるのではなく、まず、

「購買頻度が高い人は何が違うのか」

「商談化する企業としない企業で、閲覧テーマは違うのか」

「解約顧客には共通する利用状態があるのか」

など、確認したい問いを決めます。

分類軸を組み合わせる

例えばBtoBなら、

企業規模 × 課題 × 行動 × 商談状況

というように複数軸を組み合わせます。

ただし条件を増やしすぎないことが重要です。

各セグメントの違いを説明する

分類後は、セグメントA・B・Cという名前だけで管理しないようにします。

項目	整理する内容
特徴	どんな顧客か
主な課題	何に困っているか
主な行動	何をしているか
仮説	なぜその行動をしているか
施策	何を変えるか
KPI	何を見て評価するか

施策へ反映する

顧客セグメントごとに、

• 広告クリエイティブ
• コンテンツテーマ
• メール内容
• CTA
• 営業アプローチ

を変えます。

過去セミナーでも、市場・顧客を分析した後に、ペルソナ設定やセグメント別の価値提案へつなげ、広告予算・チャネル・クリエイティブを設計する流れが紹介されています。

結果から分類を更新する

セグメント別に、

• 反応
• CV
• 商談
• 受注
• 継続

を確認します。

反応差がなければ、セグメントの分け方に意味がなかった可能性があります。

逆に想定外のグループから良い反応があれば、新しい顧客仮説として分析します。

BtoBの顧客セグメンテーションでは「企業」と「人」を混ぜない

BtoBでは、企業と担当者を同じセグメント条件へ入れると分かりにくくなる場合があります。

例えば、

レイヤー	見るデータ
企業	業種、規模、事業、課題、案件状況
人物	部署、役職、業務、課題、意思決定上の役割
行動	閲覧、資料請求、ウェビナー、営業接点
タイミング	直近行動、商談状況、興味関心の変化

と分けます。

まず企業として自社と適合するかを見て、その中にいる担当者と現在の状況を確認すると整理しやすくなります。

静的セグメントと動的セグメントを使い分ける

顧客セグメントには、大きく固定型と更新型があります。

種類	特徴	向く用途
静的セグメント	一度作成した対象を固定	一度限りのウェビナー、調査対象、営業リスト
動的セグメント	条件に応じて顧客が追加・除外される	ナーチャリング、行動ベース配信、継続的キャンペーン

例えば「過去30日以内に特定テーマを閲覧した顧客」という条件なら、日々対象者が変わります。

この場合は、顧客が自動的に出入りする動的な運用が適しています。

一方、「今回の展示会参加者」のように対象が確定している場合は、固定リストでも問題ありません。

2026年はAIでセグメントを作りやすくなったが、目的設計は人に残る

2026年8月時点では、マーケティング基盤の中でも、プロフィール属性だけでなく行動データを条件にし、データ更新に応じて顧客を動的にセグメントへ追加・除外する仕組みが利用されています。

さらに、自然言語で「このような顧客を抽出したい」と指示し、AIが利用可能なデータ項目からセグメント条件の候補を作る機能も登場しています。

これにより、従来はデータ担当者へ依頼していた条件作成を、マーケティング担当者自身が試しやすくなっています。

ただしAIが支援できるのは、主に、

• データ探索
• 特徴抽出
• 分類候補
• 条件設定
• セグメント要約

です。

一方、人が決めるべきなのは、

• 何のために分類するのか
• どの違いを重要視するか
• どのセグメントへ予算を使うか
• どの顧客へ何を届けるか
• その分類が顧客体験として適切か

というマーケティング判断です。

AIによってセグメント作成のハードルが下がるほど、「何のための分類なのか」を人が説明できることが重要になります。

セグメントの精度は「細かさ」ではなく施策結果で評価する

顧客セグメンテーションでは、「20種類作った」「AIで細かく分類した」といったこと自体を成果にしないようにします。

評価したいのは、

観点	確認項目
識別可能性	他のセグメントとの違いを説明できるか
施策可能性	広告・メール・営業等を変えられるか
到達可能性	実際に対象顧客へ接触できるか
規模	施策を行う意味のある母数か
再現性	同じルールで継続して分類できるか
更新性	顧客状態の変化を反映できるか
成果差	セグメント別で反応・商談等に違いがあるか

顧客セグメンテーションでよくある失敗

属性だけで分類する

属性が同じでも、顧客課題・検討状況が同じとは限りません。行動やニーズを追加します。

目的より先にデータを見る

大量のデータから何か面白い分類を探そうとすると、分析結果が施策へつながらないことがあります。

最初に「どの意思決定を改善したいか」を決めます。

セグメントを細かくしすぎる

20個のセグメントがあっても、メール文面が2種類しか用意できないのであれば、実務上はまとめた方が運用しやすい場合があります。

セグメント名だけが残る

「A層」「ロイヤル層」「関心層」などの名称だけが残り、条件や目的が分からなくなる状態です。

定義、使用データ、施策、更新条件を残します。

行動を購入意向と断定する

資料請求・閲覧・ウェビナー参加は重要なシグナルですが、それだけで具体的な購入意向があるとは限りません。

意識・商談・過去接点と組み合わせて確認します。

AIが作った分類をそのまま使う

AIが発見した相関が、事業上重要とは限りません。

人がセグメントの意味と施策利用可能性を評価します。

作成後に更新しない

顧客の行動、市場、自社商品は変化します。

定期的に分類条件と施策結果を確認します。

顧客セグメンテーションの実務チェックリスト

チェック項目	確認すること	不足している場合
目的が明確	何の意思決定を変えるための分類か	施策・KPIを先に決める
施策へ接続している	セグメント別に何を変えるか	広告・メール・営業等を決める
属性以外を使っている	行動・課題・状態を見ているか	利用できるデータを追加する
意識と行動を分けた	「何をした」と「なぜ」を混同していないか	定性調査を追加する
分類単位が適切	細かすぎないか	施策が同じ群を統合する
条件を説明できる	誰が見ても再現できるか	定義書を作成する
データが最新	古い状態で固定されていないか	更新頻度を決める
顧客の重複を把握した	複数セグメント該当時の扱いがあるか	優先ルールを定義する
AIの役割を決めた	分類候補と最終判断を分けているか	人のレビュー工程を入れる
成果差を見ている	分類によって結果が違うか	セグメント別KPIを確認する
更新責任者がいる	誰が条件を見直すか	担当・周期を設定する
不要なセグメントを削除している	使われていない分類が残っていないか	定期棚卸しを行う

まとめ｜顧客セグメンテーションは「細かく分ける」より「判断を変えられる単位」にする

顧客セグメンテーションの方法を考えるとき、年齢、業種、企業規模といった属性は重要な出発点です。

しかし、それだけでは、顧客が現在何を考え、何をしていて、自社との関係がどの状態にあるのかまでは分かりません。

実務では、

属性：誰なのか

↓

行動：何をしたのか

↓

意識・ニーズ：なぜそうしたのか

↓

関係・成果：自社と現在どの状態なのか

を組み合わせて顧客を理解します。

さらに、セグメントを作って終わるのではなく、

目的 → データ → 分類 → 特徴理解 → ターゲット選定 → 施策 → 評価 → 更新

という循環へつなげることが重要です。

インティメート・マージャーが関わったセミナーでも、セグメンテーションの粒度や分析工数が課題になる一方、データやAIを使って顧客理解を支援し、その結果をマーケティング施策へつなぐ方向性が語られてきました。

顧客セグメンテーションの価値は、顧客を何種類に分けたかではなく、「誰に、何を、どのタイミングで届けるべきか」という判断を変えられることにあります。