デモグラフィックとは？活用シーンやデータ取集方法を解説

「誰に届けるか」があいまいなまま、マーケティング施策を進めていませんか？

広告の成果が伸びない、コンテンツが刺さらない。

その背景には「ターゲット設定の粗さ」が潜んでいるケースが少なくありません。特にWebマーケティングにおいては、顧客の性別や年齢、職業、居住地域などの属性情報を的確に捉えることが、成果に直結します。

そうした「属性データ」の分析・活用に欠かせないのが、デモグラフィック（demographic）です。

マーケティングにおける基本のセグメンテーション手法として、STP分析・広告運用・ペルソナ設計など、あらゆる施策の土台となる概念です。

本記事では、「デモグラフィックとは何か？」という基本から、具体的な活用シーン、そして実務で使えるデータ収集・分析方法までをわかりやすく解説します。

デモグラフィックとは

デモグラフィックとは、人口統計学で使われる属性のことです。

マーケティング施策を決定する際、ユーザーの属性を性別・年齢・居住地域・所得・家族構成などの切り口によって分けて分析しますが、この時の切り口を指したり、こういった人口統計学上の分類を使用したターゲティングをデモグラフィックターゲティングと言います。

これらの切り口によってユーザーや市場をセグメント化し、マーケティングのターゲットを明確にします。

マーケティングや広告において、デモグラフィックデータは、自社ターゲットを識別し、効果的なコミュニケーション戦略を策定するために使用されます。このデータを活用することで、広告主は消費者のニーズや行動パターンを理解し、適切なメッセージを伝えることができます。

デモグラフィックの特徴

デモグラフィックデータには以下の特徴があります。

• 客観性：デモグラフィックデータは客観的な事実に基づいており、測定が容易です。年齢、性別、収入などの情報は明確であり、データの収集が比較的簡単です。

• 分かりやすさ：デモグラフィックデータは直感的に理解しやすく、広範な分析やマーケティング戦略の構築に利用できます。

• 多用途性：製品開発から広告配信、ターゲティング戦略まで、さまざまなマーケティング活動に応用可能です。

デモグラフィックと他のセグメンテーションの種類と違いを比較

サイコグラフィックとの違い

デモグラフィックとサイコグラフィックは、消費者の属性を理解するための異なるアプローチを提供します。

サイコグラフィックは心理的変数とも言われ、ライフスタイルや趣味、価値観などの心理学的データに基づく分類です。

デモグラフィックデータは具体的で測定が容易であり、ターゲットの基本的な属性を把握するために使用されるのに対し、サイコグラフィックデータはデモグラフィックよりも深いレベルで消費者を理解し、行動や購買動機に影響を与える要因を把握するために使用されるというのが大きな違いです。

また、サイコグラフィックデータはの内容は個人の内面に関わることなので、データの収集が難しいという一面もあります。

ジオグラフィックとの違い

ジオグラフィックターゲティングとは、居住地域・気候・国・都市・地方など、地理的な属性に基づく分類手法です。

デモグラフィックが「人の個人情報属性」に着目するのに対し、ジオグラフィックは「場所に関する属性」に着目するため、切り分け方がまったく異なります。
例えば、東京都に在住の30代女性、30代男性、10代男性の家族をデモグラフィックで分類すると全員が違うセグメントに分類されます（年齢と性別で分類した場合）が、ジオグラフィックで分類すると、全員が同じセグメントに入ることになります。

実務上の使い分けとしては、不動産広告や実店舗の集客など、場所の特性が重要なケースではジオグラフィックが有効です。一方、ネット広告やターゲティング広告では、デモグラフィックとジオグラフィックを組み合わせることで、より精度の高いセグメント設定が可能になります。

行動変数/ビヘイビアルとの違い

ビヘイビアル変数（行動変数）とは、商品の購入頻度や利用タイミングなど、ユーザーが「何をしたか」に基づく分類を指します。

デモグラフィックが「どんな人か」に着目するのに対し、ビヘイビアルは「何をしたか」に着目するという点が異なります。年齢や性別だけでは把握できない「ニーズ」や「関心」「購入確率」といった
ユーザー行動情報を補完できるのが特徴です。

例えば「30代男性」だけだとリーチ範囲がかなり広いですが、「30代男性 × 毎月旅行サイトを見る」とするとかなりターゲット像がはっきりしてきます。このように、デモグラフィック×ビヘイビアルでターゲティングすることで。より精緻にターゲットを設計できます。

ビヘイビアルデータは取得に時間がかかるものの、広告配信の精度を高めやすく、デモグラフィックなどの他の変数と組み合わせることで、誰が・何を・どのように買うかを立体的に理解することが可能です。

セグメンテーション手法の選び方と組み合わせ例

セグメント手法は目的に応じて最適なものを選ぶ必要があります。

例えば、新商品を広く認知させたい場合は、デモグラフィックを使ってざっくり絞るのが有効です。この場合、リーチ範囲が広い方が目的を達成できるからです。
購入理由や志向が多様な場合は、サイコグラフィックをつくのが向いています。例えば「ジムに通いたい」というニーズがあったとして、その理由は「筋肉をつけてモテたいから」「夏に向けて体を引き締めたいから」「健康診断で引っかかったから」「ストレス発散になるから」など様々です。こういった時に、サイコグラフィックに基づいて切り分けたセグメントごとにクリエイティブを出し分けると効果的です。また、リピート施策や広告配信には、ビヘイビアルやCRMデータの活用が向いています。

複数のセグメントを組み合わせると、より精緻なターゲティングが可能です。具体例としては、以下のような掛け合わせが考えられます。

例1：20代女性 × 都心在住 × 健康志向（デモグラフィック × ジオグラフィック × サイコグラフィック）

例2：30代男性 × アプリ課金経験あり（デモグラフィック × ビヘイビアル）

STP分析でよく行われる組み合わせパターンとしては、「まずデモグラで切ってから、サイコグラフィックや行動で深掘りする」手法が一般的です。この順序でセグメントを設計することで、効率的かつ精度の高いターゲティングが可能になります。

デモグラフィックのマーケティング活用シーン

デモグラフィックデータは、具体的に以下のようなシーンで活用することができます。

ターゲティング・ペルソナの設定

デモグラフィックデータに基づいて、ターゲット顧客を絞り込んだり、ターゲット層の確認を行うことができます。

例えば、20代～30代の女性向け化粧品を販売している場合は、この年齢層の女性が多い地域に広告を出稿したり、女性向けの雑誌に広告掲載したりすることができます。

また、ターゲット層の確認は、既存のユーザーをセグメンテーション分析することで可能になります。

例えば、初期の段階で20代女性をターゲットに据えてマーケティングを行っていた商品が、実際は40代女性から支持を得ていたとします。その場合、20代女性をターゲットとするマーケティングを続けていると大きな機会損失となります。

既存顧客のデモグラフィック分析をすることで、どのような人物が顧客に多いのかを把握しすることができます。そこで得たデータを基に、ターゲットを絞り込んだり、すでに自社が行っているマーケティング施策が適切であるか確認を行い、必要に応じて修正と改善を繰り返すことで、無駄なくコンバージョン率を最大化することができます。

広告の配信媒体の特定

デモグラフィックデータを活用して、広告を配信するのに最適な媒体を特定することができます。

ユーザーの属性によって、よく使うSNSや時間が異なります。自社と関連性の高いデモグラフィック属性を持つユーザーが多く集まるプラットフォームやWebサイトを選定することで、効率的に広告を届けることができます。

10代~20代女性であればほかのSNSと比べてInstagramをよく見る傾向がありますし、40代男性はInstagramよりもFacebookのほうがよく使う傾向にあります。また、多くの会社員は土日休みのため金曜の夜から日曜にかけてSNSを使う時間が増えますが、業種によっては火曜や木曜が休みのこともあります。

このように、デモグラフィック分析を行うことで、ターゲット層の傾向を把握し、広告を配信する媒体や時間を絞ることができます。

ターゲットがどこにいるかを把握することで、広告を打つ場所を絞ることができるので、より費用対効果の高いマーケティングが可能となります。

製品開発

デモグラフィックデータの活用は、製品開発においても効果的です。デモグラフィックデータを基に、ターゲットのニーズや嗜好を理解し、新製品やサービスの開発に役立てます。

顧客の年齢、性別、職業、居住地などのデータを分析することで、ターゲット層のニーズや好みをより深く理解することができ、製品の開発や改善が可能となります。

デモグラフィックデータに基づいた製品開発は、顧客の満足度を向上させるだけでなく、競争力の強化や市場シェアの拡大にも繋がります。また、消費者インサイトを活用することで、新規市場の開拓や既存顧客層のロイヤルティ向上も期待できるため、非常に重要です。

特定の属性を持つ消費者に対して魅力的な製品を提供することで、マーケットシェアの拡大を図ります。

デモグラフィックデータの収集方法

デモグラフィックデータの収集方法として代表的なものに「顧客データの分析」「アンケート調査」「Webサイトの分析」の3つがあります。

以下でそれぞれ解説していきます。

顧客データ分析

デモグラフィックデータの収集方法には、CRMや会員管理システムなどに蓄積された既存の顧客データベースを分析し、年齢、性別、購入履歴などのデモグラフィック情報を抽出するやり方があります。

企業がCRM（顧客関係管理）システムや会員管理システムを使って蓄積したデータベースには、顧客の年齢、性別、購入履歴などの情報が含まれています。これらのデータを分析することで、実際にどのような層が自社の商品やサービスを購入しているのかを把握することができます。

また、顧客データを継続的に分析することで、時期やトレンドによって変わる顧客の動向を捉えることができ、新たなマーケティングの機会を逃さずに対応できます。特に、購入履歴などの詳細なデータは、リピーターや特定の商品に興味を持つ顧客層に対する効果的なアプローチを見つけ出す手助けとなります。

アンケート調査

自社に十分な顧客データがない場合や、まだ多くの顧客にリーチしていない段階では、アンケート調査を行うことで必要な情報を収集することができます。アンケート調査では、ターゲットに直接質問を投げかけることができるため、ターゲット層の基本的なデモグラフィック情報を確実に収集することができます。

調査項目には年齢、性別、収入、職業などの基本情報を含め、消費者の属性を詳細に把握します。また、アンケートの質問項目に、消費行動に影響を与える要因や趣味、ライフスタイルに関する質問を加えることで、ターゲット層の行動パターンや購買意欲をより具体的に理解することができます。

アンケート調査の実施方法としては、インターネットを利用したオンライン調査や店舗での対面調査などが一般的です。

オンライン調査では、手軽に多くの人にアプローチできるため、幅広いデータを短期間で集めることが可能です。一方で、対面調査では回答者と直接コミュニケーションを取ることができ、より深い理解を得られる場合があります。

Webサイト解析

Webサイトの解析ツールを使用して、訪問者のデモグラフィック情報を収集する方法もあります。Webサイト解析は、デジタルマーケティングにおいて重要な役割を果たす手法であり、訪問者に関するデモグラフィックデータを収集するのに役立ちます。

例えば、Google Analyticsなどの解析ツールを使用することで、Webサイトに訪れたユーザーの年齢層、性別、居住地域などの情報を簡単に取得できます。データを取得し、サイトのパフォーマンスを分析します。

こうしたデータを基に、実際にどの年代や性別の人が多くサイトを訪れているのかを分析することで、ターゲット層に合ったコンテンツを提供することが可能です。

若年層が多く訪れている場合、その層に訴求力のあるカラフルなデザインや流行のコンテンツを強化することで、パフォーマンスの向上が期待できます。さらに、訪問者の居住地域を分析することで、特定の地域に対する広告展開やキャンペーンを行うための貴重な情報源となります。

デモグラフィックをWebマーケティングに落とし込む手順

ここからは、マーケティング施策の中でも特にWebマーケティングに焦点を当て、デモグラフィック情報を活用する具体的な流れを解説します。

STEP1：データの収集

最初のステップは、属性データ（デモグラフィック）の収集です。対象となるのは 年齢・性別・職業・家族構成・居住地域 といった基本的な顧客情報です。
取得方法としては大きく二種類あります。

• 自社保有データ：顧客管理ツール（CRM）、会員登録情報、既存顧客へのアンケート、Webサイトの解析データ（Google Analyticsなど）

• 外部データ：統計データ（総務省統計局など）、調査会社のレポート、広告媒体が提供するオーディエンスデータ

この段階では「どんな属性の人が顧客になり得るのか」を把握することが目的です。

STEP2：ターゲティング設計

集めたデータをもとに「どの層を狙うのか」を定義します。ここで役立つのが STP分析 の流れです。

• セグメンテーション：顧客を年齢・性別・職業などの切り口で分ける

• ターゲティング：分けた中から狙うべきセグメントを選ぶ

• ポジショニング：選んだターゲットにどういう立ち位置で訴求するかを決める

例えばBtoCの場合、「20代男性会社員 × 都心在住」というターゲット設定が考えられます。BtoBであれば「従業員数50名以下の中小企業経営者」など、組織規模や業種が基準になります。

STEP3：広告・チャネル選定

ターゲットが定まったら、次は広告媒体を選びます。代表的なチャネルと、指定できる属性の例は以下のとおりです。

• Google 広告：年齢、性別、地域、デバイス、興味関心

• Meta広告（Facebook/Instagram）：年齢、性別、地域、趣味、行動履歴

• LINE広告：年齢、性別、地域、興味カテゴリー、利用行動

ターゲットが若年層ならInstagram、シニア層ならLINE、BtoBならGoogle検索広告など、属性とチャネルの相性を見極めることが重要です。

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STEP4：コンテンツ・LP制作

広告を出稿するだけではなく、ターゲットに合わせたコンテンツやランディングページ（LP）の設計が必要です。

• シニア層：文字を大きめに、操作をシンプルに、安心感のある表現

• 女性向け：共感性を重視したコピー、ビジュアルにこだわる

• ビジネス層：数字や実績、合理的なメリットを前面に出す

このように、同じ商品でも「誰に向けるか」によって訴求軸やデザインは大きく変わります。

デモグラフィック活用時の注意点

デモグラフィックはあくまで「表面的な情報」にすぎず、購買動機や価値観までは把握できません。そのため、以下の点に注意が必要です。

• サイコグラフィック（価値観・ライフスタイル）やビヘイビアル（行動データ）と掛け合わせて分析する

• 属性による決めつけやステレオタイプに陥らない（例：「シニア＝保守的」と断定するのは危険）

結論として、複数のデータ軸を組み合わせて顧客像を立体的に描くことが、成果につながるターゲティング設計の鍵となります。

まとめ

デモグラフィックは、人口統計学で使われる統計の総称のことです。マーケティング領域では、ターゲットを明確にするための指標として活用されています。

デモグラフィックデータは「ターゲティングの設定」「広告配信媒体の特定」「製品開発」などのシーンで活用することができます。

また、データの集め方としては、「顧客データの分析」「アンケート調査」「Webサイトの分析」の3つが一般的です。

デモグラフィック分析を活用することで、無駄なく効率的な広告運用ができるようになります。

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