ひとり社長が「選ばれる理由」を作るには-100「AIを活用した顧客感情の理解と分析-3」・顧客の感情セグメンテーション：新たな顧客分類法
ひとり社長が「選ばれる理由」を作るには-100
AIを活用した顧客感情の理解と分析-3
・顧客の感情セグメンテーション：新たな顧客分類法
AI初心者のひとり社長向けに，AIを活用したマーケティング手法をご提案しています。
今日は「顧客の感情セグメンテーション：新たな顧客分類法」についてご提案します。
■ 顧客の感情セグメンテーション：新たな顧客分類法
AIを活用することで，従来の人口統計学的セグメンテーションを超えた，より詳細で効果的な顧客分類が可能になります。
感情に基づくセグメンテーションは，より深い顧客理解と的確なマーケティング戦略の立案に役立ちます。
◎具体的な手順
データの準備
顧客の購買履歴，ウェブサイトの行動データ，顧客アンケート結果などを収集します
Googleデータポータル（https://datastudio.google.com/）の活用
収集したデータをGoogleデータポータルにインポートします
データポータルの機械学習機能を使って，類似した特徴を持つ顧客グループを自動的に生成します
セグメントの解釈
AIが生成した各セグメントの特徴を詳しく分析します
例：「頻繁に購入するが，1回の購入額が少ない顧客」「高額商品を好む，新規顧客」など
感情分析の統合
User Localのテキスト感情認識AIを使って，各セグメントの顧客の感情的特徴を分析します
例：「頻繁購入セグメントは，商品の品質に対して強い満足感を示している」
セグメント別戦略の立案
各セグメントの特徴と感情的傾向に合わせたマーケティング戦略を立案します
例：頻繁に購入する顧客には，ロイヤリティプログラムを提案。高額商品を好む顧客には，プレミアム商品のお知らせを優先的に送信。
実践例：
オンライン書店を運営するCさんは，Googleデータポータルを使って顧客セグメンテーションを行いました。
その結果「SF小説を好み，新刊を頻繁に購入する顧客」というセグメントを発見。
さらに，このセグメントの顧客レビューをUser LocalのAIで分析したところ「期待感」や「興奮」といった感情が強く表れていることがわかりました。
このグループに対して，SF新刊の事前予約キャンペーンを実施し，予約特典として著者のサイン入りブックカバーをプレゼントすることにしました。
その結果，このセグメントの顧客の予約率が従来の2倍になり，売上の大幅な増加につながりました。
以上
「顧客の感情セグメンテーション：新たな顧客分類法」についてご提案しました。
明日は「AIを活用した顧客感情の理解と分析-4」
「感情データを活用したMSPの強化と最適化」をご提案します。
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