タイポロジカル・セグメンテーション
顧客を「年齢・性別」などの表面的な属性ではなく、「価値観・行動パターン・ライフスタイル」といったタイプ(類型)で分類する手法のことです。
※ターゲットの解像度を上げる「ペルソナ作成」の準備段階として行われます。
設計の勘所：「行動の差」を生む軸を見つける
単なる年齢・性別だけで分けてしまうと、「同じ 30 代女性でも、バリバリのキャリア志向と、のんびり家庭重視では買うものが全く違う」という事態が起きます。
だからこそ、「新しいもの好きか・保守的か」「価格重視か・品質重視か」といった価値観の軸で分類することで、ユーザーの行動が予測しやすくなります。
実務での運用ステップ
- アンケートやインタビューなどの調査から、顧客の「価値観のタイプ(類型)」を抽出する。
- その各タイプを代表する架空の人物像(ペルソナ)を深く描いていく。
よくある落とし穴(注意点)
- 表面的な分類で妥協する：時間や予算などのリソース不足を理由に、価値観の分析を諦め、「20 代・男性・会社員」といった属性ベースの浅いペルソナ作りで終わってしまう。
- 対策：大規模な調査ができなくても、MROC(オンラインの専用コミュニティを活用したリサーチ手法)や、数人へのオンラインインタビューなどを組み合わせることで、現実的な範囲で価値観を深掘りできます。
言葉をよく利用する人
- マーケター
- Web 担当者(発注側)
- ディレクター
- プロデューサー
会話上での使用例
ペルソナをもっと深めたいとマーケターと相談している場面
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マーケター
今のペルソナ、もう一段深く作り込みたいんですよね。
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Web担当者(発注側)
でしたら先にタイポロジカル・セグメンテーションでタイプ分けしてから、各タイプごとに代表となるペルソナを描く順番がいいです。年齢や性別だけで切ると同じ層に全然違う行動の人が混ざってしまうので、価値観や行動パターンで分類するんです。
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マーケター
属性だけだと見えない違いがあるってことですね。
属性ベースの予測が外れるとプロデューサーから相談された場面
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プロデューサー
属性で分けて予測してるんだけど、どうも当たらないんだよね。
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Web担当者(発注側)
タイポロジカル・セグメンテーションで価値観の軸で分類し直すのが効くと思います。リソースが厳しければ、オンラインコミュニティ調査や定性インタビューを組み合わせて類型を抽出する現実的なやり方もありますよ。