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SaaSで顧客をセグメント化する方法：ステップバイステップガイド

公開日: 2025年5月1日

最終更新日: 5月 22, 2025

今すぐダウンロード：無料のカスタマーセグメンテーションSaaSテンプレート

SaaSにおける顧客セグメンテーションとは、共通の特性や行動に基づいてユーザーをグループ化することを意味します。このプロセスは、SaaSビジネスがユーザーベースをより深く理解するのに役立ちます。異なる顧客グループを理解することは、製品開発に情報を提供し、よりパーソナライズされたコミュニケーションを可能にし、維持率の向上に貢献します。このガイドでは、SaaS顧客セグメンテーションを実装するための実用的な手順を提供します。これらの手順に従うことで、明確なユーザーグループを特定し、それに応じて戦略を調整することができます。

ステップ1

セグメンテーションの目標を定義する

カスタマーセグメンテーションSaaSイニシアチブのための具体的で測定可能な目標を明確にしましょう。「顧客をより深く理解する」といった曖昧な目標は十分ではありません。代わりに、カスタマーセグメンテーションSaaSを主要ビジネスKPI（重要業績評価指標）に直接結び付けましょう。

 

方法論： 

 

SMART（具体的、測定可能、達成可能、関連性、期限付き）やOKR（目標と主要な結果）のようなフレームワークを活用して目標を体系化しましょう。以下の自己評価の質問を検討してください。

 

  1. What specific business challenge (e.g., high churn rate – which you can measure with a SaaS churn rate calculator – in the first 90 days, low adoption of a premium feature, inefficient resource allocation) will this customer segmentation SaaS address?
  2. この顧客セグメンテーションSaaSは、どの主要KPI（例：解約率をX%削減、機能導入率をY%向上、LTVをZ%向上）に影響を与えることを目指しているのでしょうか？
  3. これらのセグメントに基づいて行われたアクションの効果をどのように正確に測定するのでしょうか？（例：コホート維持曲線の追跡、セグメントごとの機能使用メトリクスの監視、セグメントLTVの変化の計算）
  4. これらのセグメントを効果的に作成および追跡するために必要なデータは入手可能ですか、または収集可能ですか？
例

SMARTゴールの一例：「新規中小企業（SMB）顧客（従業員1～50名）の解約率を、最初の30日間でリスクの高い行動を特定し、的を絞ったオンボーディング介入を実施することにより、6か月以内に15%から10%に削減する。」

ヒント

ビジネスの進化に伴い、新たな問題や機会が生じるため、顧客セグメンテーションSaaSの目標を四半期ごとに再検討し、必要に応じて修正してください。

無料SaaS顧客セグメンテーションテンプレート

このシンプルなテンプレートを使用して、主要なSaaSユーザーグループを定義し、的を絞ったアクションを計画します。

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    主要な変数（プラン、使用状況、価値、規模）を特定する

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    明確なセグメントプロファイルを定義するための構造

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    セグメントのニーズ、リスク、目標の概要

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    的を絞ったエンゲージメントアクションのアイデアをブレインストーミングする

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ステップ2

セグメンテーション変数の選択と強調

定義済みの目標（ステップ1）とデータの可用性に基づいて、潜在的な変数を評価します。複数の変数タイプを組み合わせることで、単一のディメンションに依存するよりも全体的な視点が得られます。

 

（提案：潜在的な変数を整理するための表を作成する）

 

変数カテゴリ

具体的な例

潜在的なデータソース

関連例（目標：解約率の削減）

企業特性

業種、会社規模（従業員数/収益）、地域

CRM、サインアップフォーム、データエンリッチメントツール

特定の業種/規模の解約率が高いのかどうかを特定する

行動的

ログイン頻度、コア機能導入率、主要ワークフロー完了率、セッション時間、特定機能の使用状況

製品分析（例：Mixpanel、Amplitude）

ログイン頻度/機能使用率の低さは解約の兆候

価値に基づく

MRR/ARR、LTV（例：平均MRR/解約率）、サブスクリプション層、アップセル/クロスセル履歴

請求システム、CRM、財務分析

LTVの高いセグメントへの維持努力を集中させる

ニーズに基づく

明示された目標（オンボーディングから）、Job-to-be-Done、サポートチケットのテーマ

アンケート、インタビュー、サポートシステム

不満を引き起こしている満たされていないニーズに対応する

テクノグラフィック

主要連携サービス (例: Salesforce, Slack)、技術スタック、プラットフォーム (Web/モバイル)

製品分析、アンケート、API連携

重要な連携機能を確実に動作させ、UXを最適化する

心理統計

技術に対する態度、リスク回避、モチベーション (アンケート/インタビューで取得)

アンケート、顧客インタビュー

ユーザーの価値観に合わせたメッセージ調整

 

 

目標に関連付けられた仮説から始めます。例えば、「仮説：7日以内にSalesforceと同期するユーザーは解約率が低い」のように。次に、これをテストするために必要な変数を選択します。測定可能で、アクセス可能で、目標に関連する強力な差別化要因に焦点を当てます。具体的な行動および価値方法論としてRFM（最新購入日、購入頻度、購入金額）モデルを選択し、顧客を以下の基準でスコアリングします：最近のエンゲージメント（R）、頻度（F）、および金銭的貢献（M）。これにより、「Champions」、「At-Risk High Value」、または「Hibernating」などのセグメントを識別できます。

例

SaaSでプロジェクト管理ツールを提供している場合、ユーザーは次のように分類される可能性があります。「高度なレポート機能を毎日使用するARRの高いエンタープライズアカウント」対「タスク管理機能を毎週使用するベーシックプランのSMBアカウント」。これは、企業特性（ARR、規模）、価値に基づく（プラン）、行動に基づく（機能の使用状況、頻度）データを組み合わせることを意味します。

注記

最初にあまりにも多くの変数を避けることによって、「分析麻痺」を防ぎます。目標に強く関連する2〜4個から始めて、反復処理を行います。

ヒント

新しいデータ型の収集に投資する前に、既存のシステム（CRM、請求、基本的な製品分析）で既に利用可能な変数から始めます。

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ステップ3

データ収集メカニズムを実装する

顧客接点全体で体系的にデータを収集し、正確性、一貫性、統合を確保します。

 

  • 製品分析： 主要イベント（ユーザーログイン、特定のボタンクリック、機能のアクティベーション、ワークフローの完了、発生したエラーなど）を追跡するために、ツール（Mixpanel、Amplitude、Heap、Userpilotなど）を設定します。イベントの命名規則の一貫性を確保してください。
  • アプリ内アンケート／フォーム： ターゲットを絞ったデータ収集のためにツール（Hotjar、Userpilot、Typeform統合など）を使用します。Miroのように、ロールやユースケースを尋ねるウェルカム画面を実装して、すぐにパーソナライズします。特定のインタラクションの後、状況に応じた短いアンケート（例：「[Xタスク]の完了はどれくらい簡単でしたか？」）をトリガーします。
  • CRMおよび販売データ： チームが企業特性（業種、規模）、リードソース、主要なインタラクション（Salesforce、HubSpotなど）のフィールドに一貫してデータを入力するようにしてください。
  • 請求システム： Integrate subscription data (plan tier, MRR/ARR, billing status) with other payment systems (e.g., PayPro Global). The capabilities of your billing system are a key factor when you choose the right payment solution for your SaaS.
  • サポートシステム： 製品領域または問題の種類でサポートチケット（例：Zendesk、Intercom）にタグを付け、セグメントごとのペインポイントを定量化します。

 

データ監査を実施します。選択した変数（ステップ2）を既存のデータソースにマッピングします。ギャップを特定し、収集方法を計画します。Segmentなどのデータ統合プラットフォームまたはCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を検討して、さまざまなソースからのデータを統合顧客プロファイルに統合します。

例

B2B SaaS企業は、製品分析でfeature_X_enabledなどのイベントを追跡できます。これをCRMのcompany_sizeと請求システムのmrrと組み合わせることで、さまざまな企業規模と収益階層にわたる機能Xの採用率を分析できます。統計によると、最初に収集された役割/目標データに基づくパーソナライズされたオンボーディングは、業界とベースラインに応じて、アクティベーション率を大幅に（場合によっては10〜20％以上）向上させることができます。

注記

Ensure strict adherence to data privacy regulations like GDPR (learn how to ensure GDPR compliance for your SaaS to handle data correctly) and CCPA.

ヒント

一貫性を確保し、手作業を減らすために、可能な限りデータ収集を自動化します。API と統合を使用してさまざまなツールを接続します。

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ステップ4

データを分析し、セグメントを絞り込む

分析ツールと手法を活用して、収集されたデータと選択された変数に基づいて意味のあるパターンを識別し、顧客をグループ化します。実用的な分析：

 

  • 基本分析： スプレッドシートまたは BI ツール（Tableau、Looker など）を使用して、潜在的なセグメントの記述統計（平均 MRR、一般的な行動、機能の使用状況など）から始めます。
  • コホート分析 参加日またはその他の共通の特性によってユーザーをグループ化し、時間の経過とともに彼らの行動（維持率、機能の採用など）を追跡します。これにより、さまざまなグループがどのように進化するかが明らかになります。 例：A コホート分析 特定のパートナーシップチャネル経由で獲得したユーザーは、有料広告経由のユーザーと比較して6か月間の維持率が25％高いことが示される場合があり、質の高いソースまたはより適切な初期適合を示唆しています。
  • クラスタリングアルゴリズム： 複雑なデータセットの場合、統計的手法（例：一部の分析プラットフォームまたはPython/Rで使用可能なK平均法クラスタリング）を使用して、複数の変数に基づいて自然なグループ分けを特定します。
  • セグメント検証：潜在的なセグメントを評価します。それらは異なっていますか（行動/特性が大きく異なりますか）？測定可能ですか（追跡できますか）？アクセス可能ですか（アクションでターゲット設定できますか）？十分ですか（特定の取り組みを行うのに十分な大きさですか）？実行可能ですか（戦略を調整できますか）？

 

SaaSカスタマーセグメンテーションは反復的なプロセスです。初期の結果を分析し、潜在的なセグメントを特定し、それらを目標と上記の基準に照らして検証します。必要に応じて、変数の定義またはグループ化を調整します。「セグメントAの解約行動はセグメントBと大きく異なりますか？」、「マーケティング/製品ツールは、セグメントCをその定義変数に基づいて効果的にターゲットにできますか？」と自問してください。

例

分析の結果、ログイン頻度は高いものの、基本的なタスク以外の主要機能の利用率が低いユーザーセグメントが明らかになりました。彼らのMRRは平均的ですが、3か月後の解約率は平均よりも高くなっています。このセグメントは「表面的エンゲージメント - リスクあり」と定義され、より深い製品価値を示すことに焦点を当てた戦略が必要です。

注記

完全に重複のないセグメントがすぐにできると期待しないでください。まず、最も明確で影響力のあるグループの特定に焦点を当てます。

ヒント

チャートやグラフを使用してセグメントデータを視覚化し、パターンをより明確にします。異なるセグメント間で主要な指標（LTV、解約率、機能導入率）を比較します。

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ステップ5

個別戦略の開発、実装、および測定

セグメントのインサイトを、カスタマーライフサイクル全体にわたる具体的で対象を絞った行動に変換します。これらの行動の影響を最初の目標と比較して継続的に測定します。

 

顧客セグメンテーションSaaS戦略：

 

  • パーソナライズされたオンボーディング： 異なるデザイン オンボーディング セグメント（例：役割、ユースケース、会社規模）に基づいたチェックリスト、チュートリアル、またはウェルカムメッセージ。 例：企業ユーザーを管理設定と統合に導き、個人ユーザーをコア作成ワークフローに導きます。
  • ターゲットを絞ったコミュニケーション： セグメントの特定の利用パターン、ニーズ、またはライフサイクルステージに関連するメール、アプリ内メッセージ、または機能アナウンスを送信します。例：機能Aを頻繁に利用しているユーザーに、機能Aの高度なアップデートについて通知し、かつ利用したことがあるユーザーにも確実に届くようにします。HubSpotの報告によると、セグメント化されターゲットを絞ったメールは、一般的な一斉送信と比較して、開封率とクリックスルー率が大幅に向上しました。
  • 階層型サポートと成功： セグメントの価値に基づいてカスタマーサクセスマネージャー（CSM）リソースを割り当てます（例：高ARRの場合はハイタッチ、低ARRの場合はテックタッチ/自動化）。リスクの兆候を示す高価値セグメント（例：使用量の減少）には、積極的なチェックインを提供します。
  • 製品ロードマップの優先順位付け： 価値の高い、または戦略的に重要なセグメントからのフィードバックと利用データを使用して、機能開発の優先順位付けを通知します。
  • 価格設定とパッケージ化： セグメント全体の支払い意思と機能の使用状況を分析して、潜在的に改善します 価格体系 または、特定のセグメントのニーズをターゲットにしたアドオンを作成します。
  • A/Bテスト: 効果を最大化するために、特定のセグメント内で異なるメッセージ、オファー、または介入をテストします。 例：「非アクティブユーザー」セグメントを対象とした再エンゲージメントキャンペーンの2つの異なるメール件名をA/Bテストします。

 

セグメントに戦略をマッピングします。ステップ4で特定された主要なセグメントごとに、次の点を考慮します。

  1. この特定のセグメントの主な目的は何ですか（例：導入率の向上、解約率の削減、アップセルの促進）？
  2. このグループの目的を達成するために最適な具体的な行動は何ですか（例：ターゲットを絞ったメールキャンペーン、アプリ内ガイド、CSMアウトリーチ）？
  3. このセグメントに到達するために最適なチャネルは何ですか（メール、アプリ内、電話）？
  4. この特定の行動の成功をどのように測定しますか（例：キャンペーン後の機能導入率の向上、対象コホートの解約率の減少）？

ビジネス目標への影響が最も大きいセグメントの戦略の実装を優先します。

注記

一貫したエクスペリエンスを確保します。アプリ内で特定のメッセージを使用してセグメントをターゲットにする場合は、サポートチームと営業チームが交流する際にセグメントのコンテキストを確実に認識するようにしてください。

ヒント

最も重要なセグメントに対して、影響力の高い戦略を1つか2つ実装することから始めます。より複雑な複数セグメントの取り組みを展開する前に、結果を測定します。

結論

要約すると、体系的なSaaS顧客セグメンテーションには、明確な目標の定義、適切な変数の選択、堅牢なデータ収集の確立、洞察に満ちた分析の実行、そして的を絞った測定可能な行動の実装が必要です。この構造化されたアプローチにより、SaaSビジネスは一般的なインタラクションを超えて、エンゲージメント、維持、そして成長を促進するパーソナライズされたエクスペリエンスに移行できます。効果的なセグメンテーションは、進化する顧客基盤とビジネス目標に適応する、継続的で反復的なプロセスであることを忘れないでください。

よくある質問

準備はよろしいですか？

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