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ターゲティングとは、セグメンテーションで分析した情報をもとにターゲットを決定することです。

ターゲティングはセグメンテーション同様、STP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）分析の段階です。STP分析はマーケティング戦略を立てる際のフレームワークの一種で、他社との差別化を図りながら市場における自社の立ち位置を明確にするために使われます。

セグメンテーションが正しく行われなければ正しいターゲティングはできません。また、ターゲット市場における自社の立ち位置であるポジショニングも決定できません。ユーザーニーズやアプローチ方法が多様化する現代において、セグメンテーションの重要性はますます増しています。

デモグラフィック変数とは、性別、年齢、職業、収入や家族構成など、人口動態に関する分類です。分類の具体例としては、「40代男性」「30代で子どもが一人の夫婦」「年収500万円以上」などがあります。

ジオグラフィック変数とは、国や地域、都市などの地理的な条件の分類です。分類の具体例としては、「東京都在住」「勤務先が大阪府」などがあります。

サイコグラフィック変数とは、嗜好性や価値観などの心理的趣向や状態に関連する分類です。分類の具体例としては、「趣味が旅行」「愛飲者」などがあります。

ビヘイビアルは、行動パターンによる分類です。分類の具体例としては、「商品の購入経験あり」「購入後一カ月のユーザー」などがあります。

事業戦略やマーケティング戦略にもとづいて優先度が付けられているかを評価します。優先度を評価する際には、事業への貢献度や競合他社との比較が必要です。

規模の有効性の評価は、セグメントが市場規模として十分であるか確認することです。規模が小さく参入しても自社の売上や利益に貢献しない場合、参入には不適切という判断になるでしょう。

到達可能性とは、ターゲットセグメントに自社の商品やサービスが届くのか、その難易度を調査することです。流通はもちろん、プロモーションなどがセグメントに届けられるのかという観点でも評価します。

セグメントが測定可能であるかどうかを評価します。セグメントの規模やマーケティング施策の効果を測定できるかどうかを確認しましょう。

前述した4Rの原則を満たさない内容で設定してしまうと、せっかく施策を行っても売上や利益に貢献しないものになってしまう恐れがあります。特に、セグメントを細かく分類しすぎると4Rの原則を満たさない可能性があるため注意が必要です。

測定可能である必要性は4Rの「測定可能性（Response）」で解説したとおりですが、客観性を欠くセグメントは設定に適していません。セグメントの定義が揺らがないよう、市場規模や特性が特定できるセグメントであるか確認することが重要です。

セグメントを分類してもターゲットする層への施策の実行が難しい場合には、セグメンテーションをした意味がなくなります。

そのため、ターゲットとして適切であるか、どのような施策をどのようなチャネルをもちいて行うかを考えながらセグメンテーションをしましょう。

Sales Cloudでは、顧客情報の一元管理が可能です。自社のクライアントの分析を可能にすることでセグメンテーションを容易にし、営業活動の効率化を図ることができます。

Service Cloudでは、顧客が利用する全チャネルのサービスややり取りを一元管理できます。スピーディーな顧客サポートを実現し、顧客ロイヤリティの向上に貢献します。

Account Engagement では、Webサイトの行動から見込み度合いの高い顧客を見極めることができます。確度の高い見込み客に共通する行動などを分析できるため、セグメンテーションを容易に行うことが可能です。

Tableauはデータを可視化できるBIツールのため、データに精通していない方でも加工から分析までを行えます。また、多くの図表を備えており、分析したい目的に合わせて変更できるためセグメンテーションに必要なデータ分析を効率的に行えます。

BtoB企業が、ターゲット市場を正しくとらえるためには企業情報を正しく把握する必要があります。
日本最大級の企業情報データベースuSonarでは、セグメンテーションに使用可能な企業属性情報も提供されるためさまざまな観点でのセグメンテーションを可能にします。