顧客セグメンテーションの新潮流：AIクラスタリングで発見する隠れた優良顧客層

はじめに

顧客セグメンテーションはマーケティングの基本ですが、従来のRFM分析（Recency、Frequency、Monetary）は3つの変数のみに基づくため、顧客の全体像を捉えるには不十分です。AIクラスタリングを活用することで、より多くの変数を同時に分析し、従来見落としていた重要なセグメントを発見できます。

RFM分析の限界

AIクラスタリングのアプローチ

使用する変数（15次元）

• ·購買データ：購買回数、金額、頻度、カテゴリ数
• ·行動データ：サイト訪問頻度、滞在時間、ページビュー数
• ·エンゲージメント：メール開封率、SNS反応、アプリ利用
• ·属性データ：年齢、地域、流入経路
• ·その他：問い合わせ回数、レビュー投稿数、紹介実績

アルゴリズム選定

• ·**k-means**：球状のクラスタを想定する場合。最も一般的
• ·**DBSCAN**：不定形のクラスタや外れ値の検出に強い
• ·**階層的クラスタリング**：クラスタの階層構造を可視化したい場合

発見された新セグメント

EC企業D社での分析結果、以下の新セグメントが発見されました：

• ·**「静かな推進者」**：購買金額は中程度だが、レビュー投稿と紹介実績が突出。RFM分析では中位に分類されていたが、実際のLTVは上位10%
• ·**「未来の上位顧客」**：最近登録したばかりだが、行動パターンが上位顧客の初期と酷似。早期育成で高LTV化の可能性大
• ·**「休眠復帰候補」**：購買は途絶えているが、メール開封やサイト訪問は継続。適切なトリガーで復帰する可能性が高い

セグメント別施策の設計

発見した新セグメントに対し、専用の施策を設計：

• ·「静かな推進者」→アンバサダープログラムへの招待
• ·「未来の上位顧客」→ウェルカムシリーズの強化とVIP体験の提供
• ·「休眠復帰候補」→限定オファーによる再購入促進

結果

• ·新セグメントへの専用施策でLTVが平均42%向上
• ·全体のマーケティングROIが25%改善
• ·顧客離脱率が15%低下

まとめ

AIクラスタリングは、RFM分析の延長ではなく「顧客理解の次元を変える」ツールです。15以上の変数を同時に分析することで、人間の直感では発見できない顧客セグメントを科学的に特定できます。