顧客セグメンテーション
PRO顧客を意味のあるセグメントに分類。行動、デモグラ、価値ベースのセグメント！
使用例
顧客データからセグメントを作りたい。RFM分析で…
スキルプロンプト
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このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| リーセンシースコア計算の遡及日数（小売90日、B2B 730日） | 365 | |
| K-Meansのクラスター数（エルボー法で決定、通常3-8） | 5 | |
| 高金銭的価値とみなす顧客のパーセンタイル閾値 | 75 | |
| 顧客をチャーン判定する非活動日数（SaaS:30日、年間契約:365日） | 180 | |
| 頻繁購入者と分類する最低購入頻度（業界により異なる） | 5 | |
| ターゲット顧客獲得コスト回収期間（月） | 12 |
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Comarch Customer Segmentation Guide Comprehensive 7-step segmentation strategy covering geographic, demographic, psychographic, behavioral, needs-based, and value-based approaches
- 8 Proven Customer Segmentation Frameworks Details 8 frameworks including 4A Model, 3C Framework, STP, RFM Analysis, 5W Framework, Persona Framework
- How to Perform Customer Segmentation: 5-Step Strategy Step-by-step implementation guide with real examples of demographic, geographic, psychographic, and behavioral approaches
- Ultimate Framework for Segmenting Customers Practical framework covering behavioral, psychographic, RFM segmentation across CRM, success, sales, and product teams
- Customer Segmentation in Python with Machine Learning Hands-on Python tutorial using K-Means clustering with EDA, feature scaling, and segment interpretation
- Customer Segmentation via Cluster Analysis Technical guide on K-Means, hierarchical, and density-based clustering methods
- Customer Segmentation Using K-Means Clustering Project-based tutorial covering EDA, feature transformation, elbow method, and cluster interpretation
- Machine Learning for Customer Segmentation in Retail Academic overview of ML techniques including clustering, classification algorithms, and retail case studies
- AI-driven Customer Segmentation in E-commerce Framework covering clustering algorithms, data integration, implementation case studies, and ROI measurement
- RFM Analysis Method for Customer Segmentation Detailed guide on Recency-Frequency-Monetary analysis and segment interpretation