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アプリ成長を加速させる顧客セグメンテーション：価値あるオーディエンスを見つけ、リーチする方法
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オーディエンスのセグメンテーションは、モバイルアプリマーケティングにおける重要な戦術の一つです。今日のユーザー獲得チームやグロースチームは、インストール数と同様に継続率、顧客生涯価値、広告費用回収率（ROAS）を重視しています。マーケターは、価値の高いユーザーを特定してメッセージを調整し、予算をより効率的に割り当てるためにセグメンテーションを利用します。
高額なユーザー獲得コストや進化するプライバシーフレームワークへの対応、そして関連するユーザー体験を提供するため、多くのチームが自動化された予測メソッドを使用して、リアルタイムの行動やパフォーマンスデータに基いたセグメントを作成、実装しています。
例えばAPAC地域では、2025年までにスマートフォンユーザー数が28億人を超え、2030年までにモバイルインターネット普及率が61％に達すると予測されています。これに対応するため、インド、中国、東南アジア、日本、韓国など、各市場に固有のユーザー行動とエンゲージメントレベル、そして収益化のパターンに基づいた、よりきめ細やかなセグメンテーション方法が必要となっています。
本ガイドでは、モバイルマーケターがオーディエンスのセグメントを定義・活用・計測し、効率性の向上と効果的なパーソナライゼーション、そして投資対効果（ROI）の最大化を実現するための方法を解説します。
要約
- セグメンテーションをすることで、キャンペーンのパーソナライゼーションや投資利益率（ROI）、継続率、顧客生涯価値（LTV）を向上させます。
- プライバシー規制やApp Tracking Transparency（ATT）のようなフレームワークがユーザーレベルのデータ計測を制限しているため、セグメンテーションをするうえで予測モデルやファーストパーティデータがより重要となっています。
- Adjust Growth CopilotとAudiencesは、正確なデータとオートメーション、ネイティブ言語で迅速にインサイトへアクセスできる機能を組み合わせてセグメンテーションを容易にします。
モバイルアプリのオーディエンスセグメンテーション
オーディエンスセグメンテーションとは何でしょうか。これまでセグメンテーションには、年齢、性別、居住地などの幅広い属性に基づく「静的な」リストが利用されていました。セグメントは手動で作成され、更新されることは滅多にありませんでした。現在、セグメンテーション方法の多くが、動的かつ予測型になっています。マーケターはファーストパーティデータと機械学習を使用して、行動、意図、コンバージョンの可能性に基づいてユーザーをグループ化し、ユーザーアクティビティの変化に応じて自動的に更新します。
App Tracking Transparency（ATT）のようなプライバシーフレームワークは、ユーザーレベルのトラッキングを制限していることから、ユーザーから同意を得たファーストパーティデータが現在のセグメンテーションの基盤となっています。オートメーションと人工知能（AI）を使用すれば、マーケターは複数のチャネルでセグメントをリアルタイムに作成および更新し、データのプライバシーを維持しながら、意思決定の迅速化とパーソナライゼーション向上を実現できます。
セグメンテーションの活用例
以下は、今日の動的モデルの基礎となっている一般的なセグメンテーションモデルです。
顧客属性のセグメンテーション（Nike）： NikeのGreatness広告のような、性別、年齢、地域ごとにカスタマイズされたキャンペーンでは、オーディエンスとより効果的につながることを目指して幅広くパーソナライズされたクリエイティブが使用されています。
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心理的セグメンテーション（Amazon）： このAmazonの例では、興味関心やライフスタイルに基づいたターゲティングを使用して、顧客の好みに合わせたきめ細かい推奨を提供しています。
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行動的顧客セグメンテーション（Just Eat）： Just Eatは閲覧や購入パターンを分析し、料理の種類や過去の注文に基づいた広告を配信することで、再度エンゲージメントしてもらうように働きかけています。
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これまでの一般的なアプローチであり、今日の予測型セグメンテーションの基盤にもなっています。機械学習とファーストパーティーデータを活用して、固定化されたオーディエンスリストに頼ることなく、モバイルアプリ全体でユーザー体験をリアルタイムにパーソナライズします。
つまり、セグメンテーションの方法はこれまでと変わりませんが、より具体的で細かなセグメントを作成できるということです。JustEatの例を見ると、3つの大きなジャンル（健康的な選択肢、中華料理、ハンバーガー）の代わりに、ユーザーが見ていた具体的なアイテムを表示してリエンゲージメントを推進したり、新しいオーディエンスには、メッセージ、色、アプリのスクリーンショットなどと共により関連性の高い選択肢を提示しています。
モバイルマーケティングのユーザー獲得を高める方法
セグメンテーションを活用して、マーケターはパーソナライゼーションの向上、つまりパフォーマンスと効率性を高めることができます。これにより、チームは適切なユーザーにターゲティングして無駄な費用を減らし、価値を長期的に向上させることが可能となります。目標やKPIがどのようなものであっても、セグメンテーションを利用すれば、適切なタイミングで適切なメッセージを適切なオーディエンスに届けることができます。
パフォーマンスと投資利益率（ROI）
セグメンテーションでは、ユーザー行動に合わせたメッセージングによって、キャンペーンのパフォーマンスが向上します。ターゲットを絞ったキャンペーンは、一般的なキャンペーンよりも高いコンバージョン率とエンゲージメントを実現しています。
ケーススタディ： EコマースプラットフォームのBoutiqaatは、Adjust Audiencesを使用して「アプリのカート内に商品を入れたまま購入に至っていない」ユーザーをセグメント化しました。このパーソナライズされたリターゲティングによってコンバージョン率が3倍になり、注文あたりのコストが28％削減されました。
APAC（アジア太平洋地域）で一般的なスーパーアプリのユーザー、デジタルウォレットの利用者、地域のコミュニティなどの価値の高いユーザーグループは、嗜好に合わせた体験を提供することでROIを高めることができます。
効率性と費用の最適化
価値の高いユーザーや高い意図を持つユーザーを特定すれば、マーケターはより効率的に予算を割り当てることができます。セグメンテーションによって無駄なインプレッションが減少し、チャネル全体でターゲティングの重複を防止できるため、ユーザー獲得コスト（CPA）が低くなり、ROASが向上します。
パーソナライゼーションとユーザー体験
セグメンテーションは、行動データとイベントデータを使用してユーザーの状況を認識する「コンテキスト認識型」のコミュニケーションを支援します。これを利用して、マーケターはコンテンツ、タイミング、チャネルを調整できます。最近の調査によると、パーソナライゼーションは顧客獲得コストを最大50％削減し、マーケティング費用の効率性を最大30％高めるため、モバイルファーストブランドの成長に欠かせない重要な推進力となっています。
継続率と顧客生涯価値
セグメンテーションは、ユーザーのライフサイクル全体でエンゲージメントを維持します。離脱リスクがあるユーザーを特定してリエンゲージメントを行うほか、ロイヤリティの高いユーザーにはパーソナライズされたオファーを提供して継続利用を促すことができます。
ケーススタディ： Akbankは、クレジットスコアとアプリの利用状況に基づいてアクティブユーザーをセグメント化し、Facebookキャンペーンを通じて適格なローン申請者にターゲティングしました。
結果：Facebookキャンペーンによるローン申し込みの割合は5％から45％にまで増加し、ローン利用者の獲得単価は60％減少しました。
APACに話を戻すと、日本や韓国の市場はセグメンテーションにおいてパーソナライゼーションやロイヤリティを重視しています。インドやインドネシアの市場では、多くの場合、地域の言語とデバイスベースのセグメンテーションを利用して継続率を高めるメッセージが作成されています。
オーディエンスセグメントの作成と実装
これらの手順に従ってセグメントを設計、実装、改善し、キャンペーンのパフォーマンスと効率性を向上させます。
ステップ1：キャンペーン目標を定義
セグメントを作成する前に、計測可能な目的を設定してください。継続率、リエンゲージメント、またはコンバーションのどれに焦点を当てるべきかを明確にし、ROAS、LTV、または継続率などの指標との整合性を取ります。
ステップ2：価値の高いコホートを特定
ユーザーデータを分析して、どのグループが最も価値を生み出しているかを判断します。コホートをエンゲージメント、費用、ユーザー離脱のリスクで比較し、デバイスタイプ、地域、アプリ内行動などの共通する特性を見極めます。
ヒント： 最初はシンプルな方法を採用しましょう。予測セグメンテーションを行う前に、いくつかの主要ユーザーグループに注力します。
ステップ3：ユーザー行動に基づいてセグメントを作成
実際の利用パターンを反映したセグメントを作成します。例えば、以下のようになります。
デバイスまたはOS： iOSおよびAndroidユーザー向けにメッセージをカスタマイズ。
行動パターン： 購入頻度、利用状況、マイルストーンによってセグメント化。
流入元： オーガニックユーザーと有料ユーザー別に予算を割り当て。
ライフサイクルステージ： 特定のキャンペーンにおいて、新規ユーザー、アクティブユーザー、または休眠中のユーザーにターゲティング。
セグメントはユーザー行動の変化に合わせて自動的に更新されなければなりません。予測セグメンテーションは、機械学習を用いて離脱や購入可能性を予測し、マーケターが前もって対処できるようにします。
ヒント： リアルタイムデータを使用してセグメントの正確さとプライバシーの遵守を維持しましょう。
ステップ4：複数のチャネル全体で実装
有料チャネル、オウンドチャネル、アーンドチャネル全体にセグメントを展開し、一貫した、関連性の高いコミュニケーションを可能にします。例えば、頻繁に購入してくれるロイヤリティユーザーに特別オファーを提示し、休眠ユーザーには「お帰りなさい」キャンペーンを行うなど、それぞれのグループに最適なメッセージを送信します。
ヒント： 繰り返しテストを行いましょう。セグメント全体のメッセージやクリエイティブのA/Bテストを実施し、パフォーマンスを向上させます。
ステップ5：測定および改善
オーディエンスタイプごとにパフォーマンスを監視し、最も優れた結果をもたらすセグメントを特定します。データに基づいて予算、クリエイティブ、ターゲティングを調整します。効率性を維持するため、時間の経過と共に類似するセグメントを改善または統合します。
ケーススタディ：Adidas Runtasticは、Adjust Audiencesを使用してフィットネスアプリ全体のアクティブユーザーにターゲティングし、ROASを179％向上させ、1回の購入に費やすコストを61％削減しました。
Adjustによる顧客のセグメンテーション
正確な計測は、セグメンテーションを成長の原動力へと変えます。Adjustは、オーディエンスに関するインサイトが、インストール数、エンゲージメント、継続率といった具体的な成果につながるように支援します。
ケーススタディ：ALive Powered by AIAは、Adjustの不正防止機能とAudiencesを活用して不正な見込み客を排除し、オーディエンスの質を高めることに成功しています。これにより、60,000ドルを節約し、コンバージョン率を最大60％向上させました。
Audiencesを使用することで、マーケターはユーザーグループを定義し、パートナーと安全に共有して、キャンペーンレベルでパフォーマンスを測定できます。リアルタイムの更新と行動フィルターにより、チームはユーザーのプライバシーを保護しながらオーディエンスをテストし、改善を加えることができます。
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分析においては、AIアシスタントであるAdjust Growth Copilotがキャンペーンやセグメントのパフォーマンスをリアルタイムで確認し、インサイトや最適化の機会を分かりやすい自然言語インターフェースを通じて提示します。これらのソリューションを組み合わせることで、セグメンテーションは継続的かつデータに基づいたプロセスとなり、分析、施策の実行、成果を結び付けたより的確な意思決定が可能になります。
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