AIは顧客セグメントの作成に大きな進化をもたらす。

あなたの会社の顧客セグメントはおそらく次の４つのデータのいずれかを軸として用いて区分しているはずです。

（１）属性データ（年代、性別、住所など）
（２）意向データ（アンケート回答の内容など）
（３）行動データ（購入履歴、購入頻度、サイトアクセス履歴など）
（４）上記３の情報を統計分析したデータ（主成分分析、クラスター分析など）

一般的には（１）（２）（３）のデータを用いて顧客セグメントをする企業が多いと思います。しかし中には、社内に統計分析専門の社員がいるような一部の企業においては（４）の統計分析をしたデータをもとに顧客セグメントを作成している企業もあると思います。

また、当然ですが（４）の統計分析したデータによって顧客セグメントした方が高度であり有益な顧客セグメントが出来る可能性が高くなります。なぜなら、（１）（２）（３）のようなデータで顧客セグメントしても各セグメント内の人たちが同じような行動するわけではないからです。

分かりやすく言えば、昔なら「年代」のデータによってセグメントすれば大体同じような思考と行動をする人を抽出することが出来たのですが、現在では「年代」でセグメントしたところで同じような思考と行動をする人を抽出することは出来ないということです。「年代」でセグメントしてもその中には様々な思考を持った人が存在し様々な行動をする人たちが含まれ「年代」でセグメントしても有益な施策に結び付けられなくなったからです。

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