「私たちの顧客は全員です」は、マーケティングにおいて最も高くつく言葉です。誰にも響かないメッセージ、広範囲にばらまかれる広告費、そして万人向けに聞こえさせようとするあまり、ありきたりに聞こえるブランドにつながります。AIによるオーディエンスセグメンテーションが解決策です。Claude、ChatGPT、または任意のAIチャットのようなツールを使って、曖昧な市場を異なるニーズを持つ明確なグループに分け、それぞれに、まるで理解しているかのように語りかけます - 実際に理解できるようになったからです。
ここでは、セグメンテーションが解決する問題と、スキルがそれにどう取り組むかを説明します。
落とし穴: 間違った基準でセグメント化する
多くのセグメンテーションがデモグラフィック情報に基づくのは、年齢、所在地、役職などの情報を簡単に入手できるからです。しかし、人は34歳だから購入するのではありません。ニーズ、きっかけ、または達成しようとしている仕事があるから購入するのです。このスキルは、簡単に使える変数を越えて、実際に行動を予測する変数へと目を向けさせます。動機、悩み、購入のきっかけ、そして各グループがすでに解決策を探している場所です。
知っていることからセグメントを作る
始めるのにデータサイエンスチームは必要ありません。すでにあるもの - 顧客メモ、よくあるサポートの質問、購入理由として語られること、成約した案件と失注した案件 - をスキルに渡せば、まとまりのある少数のセグメントを提案し、それぞれについて明確なプロフィールを作成します。どんな人たちか、何を求めているか、何が障壁になっているか、そしてどんなメッセージなら響くか。理論上のセグメントを20個作るより、鋭いセグメントを少数作るほうが効果的です。
実行に移す前に厳しく検証する
セグメントは、明確に異なり、アプローチでき、手間をかける価値があって初めて役に立ちます。スキルに自分の出力を厳しく検証させましょう。このグループは本当に異なるのか、それとも同じ人物に別の名前を付けただけなのか。それぞれに実際にアプローチできるのか。小さすぎて取り組む意味のないセグメントはないか。誰にも使われない整然とした図にセグメンテーションが終わるのを防ぐのが、この規律です。
セグメントをメッセージに変える
セグメンテーションの目的は、その後に何をするかです。各グループについて、Skillは適した訴求を作成します - フック、あらかじめ対処すべき反論、そのグループにとって重要な証拠です。それはマーケティングの他の施策にもそのままつながります。各セグメントに届くメールシーケンス、それぞれの具体的なジョブ・トゥ・ビー・ダンを語るコンテンツ、そして実際に時間を過ごす場所を狙ったソーシャル投稿です。
常に活用する
市場や製品が変化すると、セグメントもずれていきます。四半期ごとにSkillへ最新の成功例、失注例、顧客との会話を入力して見直せば、昨年の前提に固まることなく、現状を保てます。セグメンテーションは一度きりのワークショップではなく、習慣です。
PromptとSkill
どんなAIにも「オーディエンスをセグメント化して」とpromptすれば、もっともらしい結果が得られます。このSkillが、もっともらしさと厳密さを分ける要素です。行動を起点とする手法、厳密な検証、メッセージへのマッピングを毎回適用するため、一般的なマーケティング教科書の回答ではなく、実際に行動に移せるセグメントが得られます。
正直な注意点
伝えた情報と推測できる内容からAIがセグメントを作成します - 実際の販売データは入力しない限り参照せず、市場に存在しないセグメントでも、もっともらしい名前を付けて喜んで作り出します。出力は事実ではなく、実際の顧客に照らして検証すべき有力な仮説として扱ってください。そのように使えば、AIによるオーディエンスセグメンテーションで「みんな」を、実際に販売できる対象へと絞り込めます。
「みんな」をマーケティングできるセグメントに分けます - すでに把握している情報をもとに構築し、厳密に検証し、メッセージに落とし込みます。Claude、ChatGPT、その他のAIチャットで利用できます。
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