2026年版AI顧客セグメンテーションツールの選び方

佐藤健一

更新日：2026-02-10

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SaaSやB2B企業の中には、営業活動に入る前の段階で、すでに顧客のニーズを的確に把握している企業があります。

たとえばSaaS企業では、企業規模に応じてオンボーディングの内容を最適化することが可能です。

また物流企業であれば、エンタープライズ向けに個別の料金体系を提示するといった対応も行えます。これらはいずれも「顧客セグメンテーション」という考え方に基づくものです。実際、顧客セグメンテーションによってコンバージョン率が50%向上することが示されています。

本記事では、顧客セグメンテーションツールがビジネスの成長戦略にどのような変化をもたらすのかを解説します。あわせて、業界別にセグメンテーションを効果的に導入するための実践ポイントや、目的に合ったツールの選び方も紹介します。

顧客セグメンテーションツールとは？ビジネスへの影響

顧客セグメンテーションツールの概要

共通する特徴を軸に顧客を複数のグループに分ける手法を、顧客セグメンテーションと呼びます。これを手作業で行う場合、時間や工数がかかるだけでなく、新規顧客を誤ったグループに分類してしまうなどのリスクも高まります。

出典：ideascale

こうした背景から、分析作業を効率化するための専用ソフトウェアの活用が欠かせません。顧客セグメンテーションツールは、以下のようなデータを高速に処理します。

属性データ
購買履歴
行動データ
反応指標
心理特性

これらの分析には主にAIが活用されます。大量のデータを解析することで、最適な顧客グループを自動的に抽出できる点が特長です。

近年のAI顧客セグメンテーションツールは、単純な属性分類を行う従来型とは異なります。機械学習アルゴリズムを用い、数百万規模のデータをリアルタイムで処理できるようになりました。

その結果、人の目では見つけにくい行動パターンや傾向を把握できるようになっています。

なぜ顧客セグメンテーションが重要なのか

顧客セグメンテーションが重視される理由や得られる効果については、後のセクションで具体例とともに整理します。

出典：geeksforgeeks

まずは、顧客セグメンテーションが重要とされる主な背景を整理していきます。

適切なターゲットに向けて施策を届けることで、マーケティング効率を向上できる。
顧客ニーズに合わせたメッセージやオファーを設計することで、コンバージョン率を高めることができる。
顧客の行動や期待を先回りして捉え、満足度の高い接点を提供することで、顧客維持率を強化できる。
ユーザーの行動データや嗜好をもとに、意思決定に活かせるインサイトを企業に提供できる。
セグメンテーションを活用する企業は、市場の変化や顧客の期待に素早く対応できるため、競合他社に対して明確な競争優位性を持つことができる。

主な活用シーン

顧客セグメンテーションの理論を理解することは重要です。

具体的には、実際のビジネス現場でどのように活用するかが成果を左右します。ここでは、企業が重要なシーンで顧客セグメンテーションツールをどのように活用できるかを紹介します。

パーソナライズドマーケティング施策：全顧客に同じ内容を配信するのではなく、セグメンテーションを活用することで、各グループの嗜好に合った最適なコミュニケーションが可能になる。

顧客維持率の向上：エンゲージメント状況やサポート対応履歴、プロダクトの利用傾向を分析することで、離脱リスクの高い顧客を事前に把握できる。
ダイナミックプライシング戦略：高度な顧客セグメンテーション分析により、価格重視か利便性・品質重視かといったセグメントごとの優先軸を把握できる。その結果、最適な価格設計が可能になる。

プロダクト開発の指針：オーディエンスセグメンテーションに対応した顧客分析ツールを活用することで、特定グループにおける未充足ニーズを把握できる。これにより、プロダクト改善や新機能開発に活かすことができる。

顧客セグメンテーションツールを徹底解説

市場には、企業規模や用途に応じて活用できる多様な顧客セグメンテーションツールが存在します。

ここでは、代表的な顧客セグメンテーションツールを紹介します。

1.Mailchimp

Mailchimpは、特にメール領域に強みを持つ顧客セグメンテーションツールです。メールマーケティングツールとして高い知名度を誇ります。

エンゲージメント状況や属性情報、購買履歴をもとに、メールリストを柔軟にセグメントできる点が特長です。操作のしやすさと豊富な外部連携機能も評価されています。

Mailchimpは、業種や企業規模を問わず、セグメント配信を行うメールマーケティングに活用できます。なかでも、中小規模の企業にとって導入しやすい点が特徴です。

一方で、Mailchimpはメール配信に特化したツールです。より高度な顧客セグメンテーションを行う場合は、他のセグメンテーションツールとの併用が想定されます。

2. Intempt

Intemptは、顧客データ、分析、詳細なセグメンテーション機能を1つのダッシュボードで管理できる統合型プラットフォームです。

Webやアプリ、CRMなど、複数のデータソースを扱う必要があるSaaS企業やEC事業者を主に想定しています。

Intemptの大きな強みは、リアルタイムセグメンテーション機能にあります。ユーザーの行動やニーズに応じて、マーケティングコンテンツを即時にパーソナライズできます。

さらに、詳細な分析機能により、顧客行動とビジネス成果の関係を可視化できます。StripeやShopifyとの連携にも対応しており、データ収集や分析を効率化できる点も評価されています。

3. Amplitude

Amplitudeは、プロダクト分析とセグメンテーション分野で高い評価を得ているツールです。顧客行動の把握やコンバージョンの追跡に加え、AIを活用したエンゲージメント予測を支援します。

Audiences機能を活用することで、行動ベースのセグメントを作成できます。複数チャネルに展開することで、コンバージョンの最大化を図れます。

また、詳細なリテンションレポートやカスタマージャーニー分析により、マーケティングファネルやユーザー体験の最適化を後押しします。

機能は非常に充実していますが、操作画面は多機能です。少人数のチームでは、使いこなすまでに一定の学習コストがかかる場合があります。

4. Survicate

Survicateは、アンケートを通じて顧客データやフィードバックを収集する企業に適した顧客セグメンテーションツールです。

リアルタイムでインサイトを取得できるため、顧客の声をもとに素早く戦略を調整できます。

顧客フィードバックを重視したセグメンテーション施策を行う企業に向いています。単体で完結させる必要はありません。

他の顧客プロファイリングツールやセグメンテーションツールと組み合わせることで、より高い成果が期待できます。

5. Heap

Heapは、カスタマージャーニー分析にかかる手間を大きく削減できるツールです。クリックやスクロール、タップ、ページビューといった主要なユーザー行動を自動でトラッキングします。

特徴的なのが、過去データをさかのぼって分析できるリトロスペクティブ分析機能です。蓄積されたデータを活用し、精度の高いユーザージャーニーや行動セグメントを構築できます。

ノーコード機能も充実しています。技術的な知識が少ないマーケターやデザイナーでも、コンバージョン最適化を行えます。

ただし、Heapは自動で大量のデータを収集します。情報が整理されていない状態で表示される場合もあり、小規模なチームでは負担に感じることがあります。

6. Mixpanel

Mixpanelは、イベントベースのトラッキングに強みを持つ、実績豊富な分析プラットフォームです。分析分野で長年培ってきた知見を背景に、顧客セグメンテーション機能も継続的に進化してきました。

特徴の一つが、リアルタイムでのデータ可視化とノーコードで操作できるダッシュボードです。顧客インサイトを即座に把握でき、ユーザーが自社ブランドのどこに価値を感じているのかを理解しやすくなります。

こうした迅速かつ信頼性の高い分析結果は、顧客維持や事業成長に向けた施策立案にも役立ちます。

主要なCRMやCDPと簡単に連携できる点も、企業規模や業種を問わず支持されている理由です。ただし、イベントベースのトラッキングはコストが高くなりやすいため、料金体系が予算に合うかは事前に確認しておく必要があります。

7. Qualtrics

Qualtricsは、ターゲットグループの作成から分析までを一元管理できる統合型プラットフォームです。AIを活用した分析機能により、新たな顧客セグメントを発見し、それに適した戦略立案を支援します。

顧客セグメントごとにマーケティング施策を最適化したい企業や、調査・リサーチを強化したい組織に適したツールです。アンケート作成機能や自動クラスタ分析などを活用し、精度の高い顧客プロファイルを構築できます。

一方で、多機能な分、操作に慣れるまでに一定の時間を要する点には留意が必要です。

8. Google Analytics

Google Analyticsは、Googleマーケティングプラットフォームの一部として提供されているツールです。ウェブ解析ツールとして広く知られていますが、顧客セグメンテーションにも活用できます。

ユーザーの行動や属性に基づくユーザーセグメントに加え、特定イベントを軸にしたセッションセグメントやイベントセグメントを利用できます。

ユーザー・セッション・イベントを条件にしたカスタムセグメントを設定することで、より柔軟な分析が可能になります。データ収集や分析に優れている一方で、活用には一定の技術的理解が求められます。

9. Monetate

Monetateは、コンテンツセグメンテーションを軸に、パーソナライズされた顧客体験を提供するプラットフォームです。顧客満足度の向上を目的とした点が、他の顧客セグメンテーションツールとは異なる特徴です。

コンバージョンに至る前の段階でターゲットオーディエンスを細かくセグメントできる点が特徴です。顧客接点の早い段階から最適な体験を提供したい企業に向いています。

最適なマーケティング施策を見極めるには、A/Bテストを実施し、コンバージョン率を継続的に改善していくことが重要です。

Monetateでは、行動データやデモグラフィック情報、地理情報に加え、利用技術情報やニーズベースなど、複数の顧客セグメンテーション手法をカバーしています。

10. EngageLab

EngageLabは、顧客セグメンテーションとマルチチャネルコミュニケーションを高度に統合したプラットフォームとして、注目を集めています。

統合型の顧客セグメンテーション
行動・嗜好・エンゲージメントデータを一元管理し、同一プラットフォーム上で詳細な顧客プロファイルを構築。
フル機能のオムニチャネルエンゲージメント基盤
メール、SMS、プッシュ通知、WhatsAppを通じた顧客アプローチが可能。
マーケティングオートメーション機能
セグメント別キャンペーンを自動化するマーケティングオートメーションを標準搭載。
データドリブンなキャンペーン運用
複数ツールに依存せず、マーケティングと営業の効率化を支援。
最新のオムニチャネルマーケティング設計
競争の激しい市場環境での成果創出を前提に設計。

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こうした特長により、EngageLabはマーケティングチームと分析チーム間で生じやすい分断を緩和します。

その結果、適切な顧客セグメントに対して最適なメッセージを届ける、一貫性のあるマーケティング戦略を実行しやすくなります。

主要ツール比較表：EngageLabと主要競合サービス

ここまで多くのツールや情報を紹介してきましたが、すべてを把握する必要はありません。

自社の要件に合った顧客セグメンテーションツールを選択することが重要です。以下の表では、主要な顧客セグメンテーションツール5つの違いを整理しています。

機能	EngageLab	Mixpanel	Amplitude	Intempt
主な強み	マルチチャネル施策の実行を前提とした、実践的な顧客セグメンテーション	プロダクト分析とコホート分析	ユーザー行動分析とリテンション分析	顧客ライフサイクルの自動化
顧客セグメンテーション	リアルタイム対応のマルチチャネル顧客セグメンテーション	イベントベースの顧客セグメンテーションに強み	行動コホート分析とマーケティングファネル	ルールベースで柔軟に設定可能
リアルタイムセグメンテーション	対応	対応	対応	対応
統合型カスタマーエンゲージメント	対応（メール、プッシュ通知、SMS、WhatsApp）	外部ツール連携が必要	外部ツール連携が必要	メールのみ対応
予測分析・AIインサイト	予測分析を活用したレコメンデーション機能を搭載	AIによる分析インサイトを提供	AIを活用したユーザー行動分析に基づくセグメンテーション	機能は限定的（設定内容に依存）
使いやすさ	専門的な技術知識がなくても、マーケター・アナリスト双方が利用可能	プロダクトチーム向けに直感的	機能は豊富だが、一定の学習が必要	操作難易度は中程度
連携・API	CRM、CDP、BIツール、API、SDKに対応	豊富な連携オプション	幅広いエコシステムを構築	連携範囲は中程度
料金体系	利用量ベース	無料プランあり（イベント数に応じて拡張）	無料プランあり（利用量に応じてスケール）	中価格帯から開始
おすすめの利用シーン	即時に活用できる顧客セグメンテーションと施策実行を重視するチーム	機能利用状況やファネル改善に取り組むプロダクトチーム	プロダクト主導の成長戦略やリテンション分析	ライフサイクルマーケティングと自動化

顧客セグメンテーションツール選定で陥りがちな落とし穴と解決策

顧客セグメンテーション向けの市場分析ツールに関する情報は数多く存在しますが、プラットフォーム選定の過程で判断を誤り、結果として高いコストを伴う失敗につながってしまう企業も少なくありません。

まずは、顧客セグメンテーションツールを選定する際によく見られる代表的な落とし穴を整理していきます。

機能数の多さだけで判断してしまう： 多機能であることが、必ずしも最適な選択とは限りません。不要な機能が増えることで、かえってコストだけが膨らんでしまうケースもあります。AI顧客セグメンテーションツールを選ぶ際は、自社の業務内容やチームの要件に本当に合致しているかを見極めることが重要です。
既存システムとの連携を軽視する： データ収集や整理を効率化するためには、ツールの連携機能が欠かせません。CRMやMAなど、現在利用しているワークフローやシステムと無理なく連携できるかを、事前に確認しておくと安心です。
事業成長を見据えた視点が不足している： 現在の要件だけでなく、将来的な拡張にも対応できるツールを選ぶことが重要です。例えばEngageLabのように、利用量ベースの料金体系を採用したプラットフォームであれば、事業の成長に合わせて柔軟にスケールできます。
統合型プラットフォームを選ばない： 2026年以降のマーケティング環境では、複数チャネルにまたがるデータ活用が前提になります。マルチチャネルのデータ分析と顧客エンゲージメントを一元的に管理できるプラットフォームを選ぶことが、成果最大化の鍵となります。