マーケティング

最終更新日: 2021.08.16 (公開: 2021.08.10)

デモグラ(デモグラフィックデータ)とは?サイコグラフィックとの違いも解説!

デモグラ(デモグラフィックデータ)とは?サイコグラフィックとの違いも解説!

マーケティングには様々な手法がありますが、なかでも「デモグラフィックデータ」を使用する方法は王道です。そこでこの記事では、デモグラフィックの基本や活用方法について紹介していきます。

デモグラフィック/サイコグラフィックデータとは

デモグラフィック/サイコグラフィックデータとは

古典的ながら、現在でも積極的にマーケティングに活用されているデモグラフィックと、対になるサイコグラフィックまでマーケット・セグメンテーションの基本をおさらいしましょう。

デモグラフィックデータとは

デモグラフィックは「人口統計学」のことで、デモグラフィックデータとはその名の通り年齢・性別・家族構成などといった人口統計学的なデータのことを指しています。

デモグラフィックデータはマーケティングにおいては、生活者を分類分け(セグメンテーション)する際に用いられたり、広告配信時の配信先を特定する変数として用いられることが多いです。

デモグラフィックデータの特徴

デモグラフィックデータの特徴は入手が比較的容易なことが挙げられます。

政府や研究機関は統計情報を定期的に調査しているので、インターネットからデモグラフィックデータが手に入ります。また独自でアンケートを行なったり、ヒアリングを実施したりすることでもデモグラフィックデータを収集できます。

しかし一方で、デモグラフィックデータは要因分析にはあまり役に立たないという特徴もあります。というのも、例えば男女の割合や居住地のデータが得られたとしても、それが「なぜ」そうなっているのかはわかりません。

サイコグラフィックデータとは

デモグラフィックと対になる概念として、サイコグラフィックデータというものがあります。サイコグラフィックデータとは、心理学的なデータを指していて、「嗜好性データ」と呼ばれることもあります。

サイコグラフィックデータが対とされているのは、データの特徴にあります。デモグラフィックデータは年齢や性別、家族構成など「目に見える」データであるのに対して、サイコグラフィックは個人の内面に関わる「目に見えない」データであると言えます。

このことから、サイコグラフィックデータはデモグラフィックの対として考えられています。

サイコグラフィックデータの特徴

サイコグラフィックデータは、総務省などが提供してくれるデモグラフィックデータと違って、手に入れにくいという特徴があります。というのもサイコグラフィックデータは個人の内面に関わっているため、直接本人にアンケートを取らなければならないなど収集が難しいです。

また、仮に運よく手に入ったとしても、それが果たして自社の顧客にも当てはまるのか、については注意が必要です。

例えば「30代の女性の過半数は仕事よりも家庭に喜びを見出している」というデータがあったとしても、スーツを販売している会社の顧客となっている30代の女性が、必ずしも「家庭に喜びを見出している」とは限りません。スーツを購入する顧客に会社員が多いとしたら、「働くことに喜びを見出している」かもしれません。

このように、自社の顧客に当てはまるデータを入手するなら、自社で自発的にインタビューやアンケート調査といった手法を用いて収集する必要があります。

代表的なデモグラフィックデータの種類

代表的なデモグラフィックデータの種類

デモグラフィックデータの特徴について知っていただけましたら、ここからは代表的なデモグラフィックデータの種類について説明していきます。マーケティングでよく用いられるデータなので、覚えておくと便利です。

性別

代表的なデモグラフィックデータの一つが性別です。マーケティングにおいてもよく用いられるデータで、様々な観点から用いられています。

例えば男女の意識の違いの一つに、購買行動の違いがあります。生まれつきの脳の違いで、男性は「目的を達成する」ため、女性は「共感し深く理解する」ためにインターネットを利用する傾向にあると言われています。

そのためマーケティングにおいては、男性にはニュースなど役立つ情報を入り口にして、女性にはトレンドなどの情報を入り口にして商品を購入してもらうというように、性別によって手法を変えることができます。

年齢

もう一つの代表的なデモグラフィックデータが年齢です。年齢は前述の性別と掛け合わせて用いられることが多いです。

例えばマーケティング業界では「F1層」や「M1層」といったセグメントで分けられることがあります。F1層のFは女性(Female)を表し、1層とは年齢別の区分を表していて、以下のようになっています。

  • F1層……20~34歳の女性
  • F2層……35~49歳の女性
  • F3層……50歳以上の女性
  • M1層……20~34歳の男性
  • M2層……35~49歳の男性
  • M3層……50歳以上の男性

職業

また、マーケティングにおいては職業に関するデモグラフィックデータも重要です。大まかな分類では、学生と社会人といった大まかな括りで活用されるケースが多いです。

例えば、商品を購入している顧客データを収集する際に、アンケートを取ることがあります。職業に関しては学生と社会人に分類し、社会人に対してはさらに会社員なのか個人事業主なのかなど、さらに細分化して尋ねることもあるでしょう。

学生と社会人では収入が大きく違うので、どのような流れで商品を購入しているのか顧客の購買行動を理解する重要な情報です。

未婚・既婚

商品やサービスによっては、「未婚・既婚」デモグラフィックデータは重要です。現在で活用されるケースとしては、子供向け製品やサービスにおいては重要なデモグラフィックデータとなり得ます。

例えば子供がいない未婚の女性と子供がいる既婚女性とでは、出費の内訳が異なります。女性は「美容健康・ファッション」への出費が多い傾向にありますが、後者の方が前者に比べて「美容健康・ファッション」への出費は減少します。その代わりに子供の洋服代や子供の保育費などが増えます。

このように、未婚と既婚では出費の内訳が変わってくるので、デモグラフィックデータにおいて重要です。

家族構成

また上記の項目と近いのですが、子供の有無やその子供の年齢といったデータが活用されることがあります。

例えばママを対象としたアパレルブランドでは、子供とペアルックで着れる洋服を販売したり、家族でのお出かけをテーマにした商品を展開するなど、子供や家族を巻き込んだ商品を展開すると反応があることが多いです。

住所

そして住所もデモグラフィックデータのひとつです。デモグラフィックデータの中でもジオグラフィックデータと呼ばれ、別で切り出して分析したりすることもある重要なデータです。特に有店舗業態など地理的な制約が存在する業界においては非常に重要です。

例えば店舗を出店する際に、ジオグラフィックデータを活用することがあります。地域別に自社商品に対して反応がいいエリアを抽出することで、効率よく出店地域を絞り出すことができます。

デモグラフィックデータの活用例

デモグラフィックデータの活用例

デモグラフィックデータには様々な種類があり、目的によって使い分けられることをお伝えしました。ここからはデモグラフィックデータの活用例について紹介していきます。

活用例①性別毎にLPを出し分け

1つ目の活用例は、性別毎に出し分ける方法です。デモグラフィックデータの「性別」の段落でも述べたように、男性と女性によって購買行動は異なります。

特に男女両方のサービスラインが存在する場合などは、男女それぞれのLP(ランディングページ)を用意するといったコンテンツの出し分けが有効です。コンテンツを男女で出し分けることによって、男女それぞれの趣向に合った訴求を行うことができ、CVRを向上させることができます。

活用例②学生向けに広告を集中投下

2つ目の活用例は、学生向けに広告を集中投下する方法です。特にアルバイトを募集するページに関しては、学生というデモグラフィックデータを用いて広告を集中投下することがあります。

その理由は、すでに正社員として就業しているユーザーへの広告出稿は費用隊効果の悪化を招くことがあるからです。そのため、アルバイト募集の広告は学生に限定して打ち出すことで、CPA(顧客獲得単価)を最適化することができます。

活用例③ジオグラフィックデータとサイコグラフィックデータを掛け合わせてダイレクトマーケティングに応用

3つ目の活用例は、ジオグラフィックデータとサイコグラフィックデータを掛け合わせてダイレクトマーケティングに応用する方法です。

例えば居住地のエリアとそのサイコグラフィックデータをかけあわせて、どんな人が住んでいる地域かを分析することがあります。子育て中の家庭が多い地域で、子供への教育が熱心な人が多い地域であれば、子供への教材や学習塾などの情報が刺さりやすいでしょう。

こうした地域を特定せず、ランダムにアプローチをしても効率がよくありません。あらかじめ顧客となる見込みが高い地域にアプローチをかけることで、販促活動の効率化が期待できます。

このように、既存のポスティング(ダイレクトマーケティング)を地域ごとに最適化することで費用対効果を上げることができます。

まとめ

まとめ

今回はデモグラフィックの概要やデータの種類、活用方法について解説していきました。

デモグラフィック(データ)はオーソドックスなセグメンテーションです。それ単体で用いるよりも、サイコグラフィックデータと組み合わせて使うとより効果的です。マーケティングの手法としてぜひ取り入れてみてください。

ニュートラルワークスでは費用対効果を高めるための分析と設計から実行まで行っています。また無料相談も行なっているので、ぜひご連絡ください。

著者紹介

石田 哲也

石田 哲也

取締役CMO

株式会社ニュートラルワークス 取締役CMO。1984年生まれ。高校卒業後にISD株式会社にて起業。株式会社オプトにてWebマーケティングを学び、株式会社メタップスなど複数のベンチャー企業にて事業立ち上げを経験。前職はワンダープラネット株式会社にてゲームプロデューサーとしてスマホアプリゲームの制作に従事。2018年に地元の神奈川へ戻り、ニュートラルワークスにジョイン。SEO/Web広告運用/サイト分析・改善など、Webサイトの運用改善~ゲームアプリ制作や数十万フォロワーのSNSアカウントの運用経験などWebビジネス全般を守備範囲とする。

■経歴
2003年 ISD株式会社/起業
2009年 株式会社オプト/SEMコンサルタント
2011年 株式会社メタップス/シニアディレクター
2013年 ライブエイド株式会社/執行役
2016年 ワンダープラネット株式会社/プロデューサー・BizDev
2018年 株式会社ニュートラルワークス/取締役CMO

■得意領域
Webサイト改善
SEO対策
コンテンツマーケティング
リスティング広告