テクノグラフィック・セグメンテーションとは何か、なぜ重要なのか？

テクノロジーは今後なくなることはあるでしょうか？

現状の流れを見ると、その可能性はありません。実際、テクノロジー業界は毎年5-6%の成長パターンを示しています。その結果、様々な種類のソフトウェアやテクノロジーにアクセスできる人々の数も増加しています。

蓄積されたデータを活用して、適切な顧客をターゲットにし、マーケティングアプローチを調整し、さまざまな種類のマーケットセグメンテーション手法を発展させることができるようになりました。

テクノグラフィックセグメンテーションは、ユーザーの技術的およびデジタルな習慣を理解するためにテクノグラフィックデータを使用する、そのようなマーケティング手法の一つです。

テクノグラフィックスとは何ですか？

テクノグラフィックスは、お客様が現在使用しているテクノロジースタックに関する洞察を提供します。

例えば、ユーザーが使用しているデバイス、オペレーティングシステム、ウェブブラウザ、ソフトウェアについて知ることができます。

しかし、これは最も基本的な形のテクノグラフィックスです。

前述の情報に加えて、テクノグラフィックスは以下の3つの重要な質問に答えるのに役立ちます：

• お客様/組織はどのように技術資産を使用していますか？
• お客様/組織はいつこれらの資産を取得しましたか？
• 将来的にどのような他の形態の技術を使用する可能性がありますか？

これらの質問への回答により、マーケティング活動を強化するために、潜在的および既存の顧客を成功的にセグメント化することができます。

テクノグラフィック・セグメンテーションとは何ですか？

テクノグラフィック・セグメンテーションは、顧客が使用するツールやテクノロジーに基づいて顧客を分類する顧客セグメンテーション手法の一種です。

「テクノロジー」と「デモグラフィクス」を組み合わせて作られた言葉で、21世紀の重要な市場セグメンテーション戦略として使用されています。

簡単に言えば、テクノグラフィック・セグメントは、顧客が過去に使用したテクノロジースタック、現在使用しているテクノロジー、そして将来使用したいと考えているテクノロジーに基づいています。

テクノグラフィック・セグメントを作成するための属性

デモグラフィック・セグメンテーションでは、通常、年齢、性別、場所などの属性に基づいて購買者をセグメント化します。ファーモグラフィックスでは、企業規模、収益、業界に基づいてクライアントをセグメント化します。

同様に、以下のような要因を使用してテクノグラフィックデータから顧客セグメントを作成できます：

• デバイスタイプ（例：スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、デスクトップ）
• ソフトウェアの使用（例：オペレーティングシステム）
• アプリケーションタイプ（例：CRM、マーケティングオートメーションツール、ウェブ分析ツール）
• クラウドサービス（例：データストレージ、管理、コラボレーション）
• ソーシャルメディアの利用（例：ソーシャルメディアプラットフォーム）
• Eコマース活動（例：オンラインショッピング、取引、決済ゲートウェイ）

これにより、潜在的な購買者を効率的にセグメント化し、優れた顧客体験の提供に注力することができます。

テクノグラフィックセグメンテーションの利点

サイコグラフィックセグメンテーションは、お客様の心理を delve することを可能にします。テクノグラフィックセグメンテーションも、技術との関わり方という観点で見込み客を理解するのに役立ちます。

これらの技術習慣は、しばしばあなたに有利な情報を明らかにします。

#1 顧客セグメンテーション

テクノグラフィックセグメンテーションは、理想的な顧客プロファイル（ICP）を作成するために、詳細な方法でオーディエンスをセグメント化するのに使用できます。

これにより、彼らの技術支出と使用状況を推測することができます。現在の購入者について多くを知ることができるだけでなく、理想的な顧客に適合する見込み客を特定することもできます。

高度に焦点を絞ったオーディエンスセグメントを作成することで、会社は潜在顧客のニーズと課題を特定できます。これらのデータポイントにより、チームはマーケティングと営業活動でそれらのニーズに対応することができます。

#2 パーソナライゼーション

具体的な顧客プロファイルができたら、それに基づいてマーケティングキャンペーンと営業提案をパーソナライズすることができます。

企業はこの情報を使用して、ターゲット市場向けにカスタマイズされた製品やサービスを作成することもできます。

さらに、顧客の技術的な好みを理解することで、カスタマイズされたコンテンツ、関連性の高いマーケティングメッセージの作成、顧客体験の向上に役立ちます。これにより、より良い見込み客と販売機会につながります。

#3 競合分析

テクノグラフィック情報は競合分析に使用でき、業界内の新しい技術トレンドについての貴重な洞察を提供します。

このデータを使用して競合他社を研究し、彼らが使用しているテクノロジースタックを発見し、弱点を特定して、それを活用することができます。

さらに、競合他社の買い手をターゲットにし、彼らが競合他社から購入する動機を理解し、それに応じて販売とマーケティングの取り組みを調整することもできます。

#4 リード獲得

顧客が好む技術の種類について十分な理解が得られたら、より良いマーケティングファネルを作成できます。

これにより、顧客journey の各段階で買い手に対応し、質の高いリードを生成することができます。顧客が選択した技術で見込み客とエンゲージすることで、高い変換率を達成し、コストを削減し、マーケティングROIを改善することもできます。

#5 販売コンバージョン

テクノグラフィックスを使用して、セールスピッチをカスタマイズし、コンバージョンを達成し、インタラクションごとの最大価値を提供することができます。

また、営業チームが質の高い見込み客をターゲットにし、コンバージョンの可能性が最も高い見込み客に焦点を当て、売上を生み出すことも容易になります。

最も重要なのは、各顧客に独自のアプローチをとり、質の高い会話を行うことができることです。

#6 顧客維持

理想的な顧客を特定し、彼らにあなたから購入してもらうためにできることをすべて行った後、彼らを維持することは困難な作業です。

テクノグラフィックプロファイリングは、カスタマーサービスと営業チームにリスクのあるアカウントに関する情報を提供することで、この作業を容易にします。チームはこれらの顧客とコミュニケーションを取り、問題に対する解決策を提案することができます。

また、製品開発チームは顧客に人気のある製品や機能を特定し、顧客維持と満足度を支援するために同様の製品を導入することができます。

#7 新しい市場機会

ファーモグラフィックセグメンテーションと併用すると、テクノグラフィックスにより市場のギャップと新製品やサービスの機会を特定することができます。

また、市場を試し、既存のシステムとシームレスに統合される互換性のある、または競争力のあるソリューションを発明する機会を企業に提供します。

新しいニッチを特定し、市場調査を行った後、お客様ペルソナ を作成し、それらを中心にマーケティング戦略を開発することができます。

テクノグラフィックデータはどのように収集されますか？

テクノグラフィックデータは、顧客フィードバック、業界レポート、アンケート、ウェブスクレイピング、サードパーティのデータプロバイダーを通じて収集できます。

1. 顧客フィードバック

顧客フィードバックは、顧客の行動と満足度を理解するための優れた方法です。提供するソリューションを顧客が好み、継続して使用するかどうかを特定することができます。

テクノグラフィックデータに関して、G2やCapterraなどのオンラインディレクトリは、B2CおよびB2B顧客が使用しているテクノロジーについての貴重な洞察を提供します。また、企業が使用するソフトウェアやツールのレビューや評価も提供しています。

また、顧客インタビューやフォーカスグループを実施することでも顧客フィードバックを得ることができます。

2. アンケート調査

マーケターとして、コールドコールやメールを使用してターゲットオーディエンスを理解するための多くの調査を実施したことがあるでしょう。

顧客として、それらに回答したことがあるかもしれません。

したがって、コールドコールやメールが必ずしも欲しい情報を提供するとは限らないことをご存知でしょう。回答されないか、顧客を完全に会社から遠ざけてしまう可能性があります。

それでも、電話やメールによる調査は、クライアントやビジネスが使用するテクノロジーに関するテクノグラフィックの洞察を提供できます。

アンケートを作成し、クライアントに日常的に使用しているテクノロジースタックとそれをマーケティング活動の強化にどのように活用しているかについての情報を提供するよう依頼します。

3. 業界レポート

業界レポートは、特定の業界（例えば広告業界）で何が起きているかを俯瞰的に見ることができます。

B2Bクライアントの場合、彼らが属する業界のテクノロジートレンドと展望を理解するための最適な手段です。

これらの業界はグローバルまたはローカルである可能性があります。

業界レポートを使用して、特定の業界の企業や組織が使用するテクノロジースタックに関する大量の情報を収集できます。

4. ウェブスクレイピング

ウェブスクレイピングは、基礎となるHTMLコードを抽出してウェブサイトのコンテンツとデータを収集するプロセスです。

これは、異なる企業が使用しているテクノロジーの種類を特定する比較的信頼できる方法です。見込み客がGoogle Analyticsを使用している場合、それがわかります。HubspotやSalesforceを使用している場合も（適切な技術と人材があれば）分かります。

ウェブサイトスクレイピングで得られるテクノグラフィックデータは、スクレイピングされたコードやデータが古くない限り、ほとんど正確です。

5. サードパーティのデータプロバイダー

サードパーティのデータソースを簡単に使用して、使用しているテクノロジーを含む、様々な企業に関する情報を取得できます。

これらのプロバイダーはデータ収集プロセスを迅速化し、マーケティング戦略に実装するための十分な時間を提供します。

ただし、唯一の欠点は、すべてのサードパーティベンダーが有用な十分なデータセットを持っているわけではないことです。サードパーティプロバイダーからテクノグラフィックデータを購入する場合は、信頼できるデータセットを持つベンダーを選択してください。

6. ソーシャルメディア

上記の従来の方法に加えて、LinkedInやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームを使用して、見込み客が関心を持っているテクノロジーについての大まかな考えを得ることもできます。

クライアントのプロフィール、投稿を調べ、ソーシャルメディアでの更新を定期的に読んでください。

テクノグラフィックデータの正確性と品質は、使用されているデータソースの品質に依存します。したがって、マーケティング目標の達成に役立つオプションを選択してください。

テクノグラフィックセグメンテーションの課題

多くの利点がある一方で、テクノグラフィックセグメンテーションには独自の課題があります。

• テクノロジーセグメントは急速に時代遅れになる可能性があります。
• SiriusDecisionsの調査によると、ユーザーの50%が3年以内に新しいソリューションに切り替えています。これは、テクノロジー採用率が急速に変化していることを意味します。
• テクノロジー使用状況に関する正確なデータの収集は非常に困難です。
• マーケターは顧客セグメンテーション戦略に実装する際、データ品質に苦労しています。
• サードパーティベンダーの信頼性が高くない限り、収集されたデータがマーケティング活動に役立つ可能性は非常に低いです。
• また、特定のデータコンプライアンス基準（欧州連合のGDPRやカリフォルニア州のCCPA など）を満たす必要があります。

テクノグラフィックセグメントを定期的にテストおよび改善し、テクノロジーの使用状況と採用率に関する正確なテクノグラフィックデータを収集し、信頼できるデータソースを選択することで、これらの問題を解決できます。

さらに、顧客のプライバシーを維持するために、ベンダーが生データを収集する際にデータプライバシー規制に従っていることを確認してください。

テクノグラフィック・プロファイリングの用途

テクノグラフィック・プロファイルは現在、ソフトウェア開発、Eコマース、通信、金融業界で、B2C顧客の理解だけでなく、B2B顧客へのアプローチにも活用されています。

以下にいくつかの具体的な使用例を示します：

アカウントベースドマーケティング（ABM）において

アカウントベースドマーケティング（ABM）は、データを活用して潜在顧客をより深く理解し、価値の高い顧客アカウントをターゲットにするB2B戦略です。

ABMでテクノグラフィックスを活用することで、セールスキャンペーンのパーソナライズ化、購買意図の把握、見込み客の特定が可能になります。ABMにテクノグラフィック情報を含めることで、優良リードを優先付けし、その認識価値と転換可能性を簡単に確認できます。

これにより、セールスキャンペーンを調整し、最大の効果と投資収益率（ROI）を得るためにリードの優先順位付けができます。

インバウンドマーケティングにおいて

テクノグラフィックデータを使用してインバウンドマーケティングファネルを最適化できます。

顧客をテックスタックに基づいて分類することで、上部、中部、下部ファネルのコンテンツを提供し、カスタマージャーニーマップを構築できます。

カスタマージャーニーには以下のようなものがあります：

• 互換性のあるテクノロジーを持つクライアント向けの補完的なジャーニー
• 現在ソリューションを持っていない見込み客向けの教育的なジャーニー
• 競合製品を使用しているクライアント向けの競争的なジャーニー

購買者のジャーニーをカスタマイズすることで、リードを育成し、コンバージョン率を向上させるためにインバウンドマーケティングファネルをさらに改善できます。蓄積されたデータは、マーケティングチームがターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成するためにも活用できます。

サイバーセキュリティにおいて

テクノグラフィックセグメンテーションは、ネットワークアクセス制御システムやサイバーセキュリティを含むネットワークセキュリティ対策も強化できます。

テクノロジーデータを活用することで、企業のテクノグラフィックプロファイルをよりよく理解し、これらのセキュリティシステムを計画し、特定のユーザーへのアクセスを制限し、セキュリティリスクを評価することができます。

その後、サイバー脅威が発生した場合に備えて、企業の資産を保護し、事業継続性を維持するための堅牢なネットワークセキュリティ戦略を構築できます。

ペルソナ生成時のテクノグラフィックデータの収集と活用方法

BuiltWithやWappalyzerなど、様々な企業が使用しているテクノロジーを発見するためのオンラインツールが多数あります。多くの企業が自社のテックスタックを非公開にしようとするため、提供されるデータの正確性は様々です。

一つの選択肢として、これらのプロバイダーからデータを購入し、ペルソナ生成プロセスの一部として使用することができます。

あるいは、Delve AI によるペルソナを使用することもできます。これは人工知能を使用して企業、競合他社、ソーシャルメディアのオーディエンスのデータ駆動型ペルソナを作成するプラットフォームです。

Delve AI によるペルソナには、顧客企業が使用しているテクノロジーを推測する組み込みモジュールがあり、目標、課題、モチベーション、コミュニケーション設定、ビジネス関心事に関する洞察を提供する以外に、生成された各ペルソナが使用しているテクノロジーの概要を提供します。

以下は、Delve AI自身のビジネスのためにDelve AI によるペルソナプラットフォームによって生成されたサンプルペルソナの一部です。

テクノロジーモジュールが強調しているように、このペルソナが代表するセグメントの顧客は、Google Analytics、HubSpot、PayPal、Google Cloud、Shopifyなどのテクノロジーを使用する可能性が非常に高いというテクノグラフィックスに関する洞察が得られます。

このデータは、もちろん、私たちの顧客の大部分を占めるマーケティング専門家のほとんどが使用している一般的なツールと一致しています。

Delve AIのような自動ペルソナ生成プラットフォームを使用することで、バイヤーペルソナはデータ駆動型で、絶えず進化するテック環境における新興テクノロジーの包含に基づいて自動的に更新されるため、より正確になります。

まとめ：

テクノグラフィックスを活用することで、ターゲット市場を定義し、効果的なマーケティングキャンペーンを作成することができます。人口統計、サイコグラフィック、ファーモグラフィックデータと共に使用することで、異なる市場セグメントに合わせたマーケティングのパーソナライズが可能になります。

このデータは、バイヤーペルソナの作成に使用でき、カスタマーサービス、製品開発、セールスチームに役立ちます。

テクノグラフィックセグメンテーションは、販売促進だけでなく、デジタルトランスフォーメーションのプロセスにも役立ちます。