デジタルマーケティングのSTP分析とは？やり方と注意点をわかりやすく解説

「デジタル施策を打っても、なぜ効果が出ないのかわからない」ということはありませんか？

デジタルマーケティングの施策が顧客に刺さらず、思うような成果が出ない…そんな悩みを抱える方は少なくありません。

そこで、今回はデジタルマーケティングにSTP分析を取り入れる具体的な方法について解説します。

この記事を読めば、誰に・何を・どう伝えるべきかが明確になり、成果に直結する施策設計のコツがわかるので、ぜひ最後まで読んで学んでください。

STP分析の各項目

STP分析は、マーケティング戦略の基本である「誰に・何を・どう伝えるか」を明確にするためのフレームワークです。

ここでは、S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）の各要素について、目的と意義を交えて解説します。

S：セグメンテーション

セグメンテーション（Segmentation）とは、市場を共通の特徴を持つ顧客グループに分ける作業を指します。

性別・年齢・地域などの属性だけでなく、行動パターンや価値観、購買動機など、より多角的な視点から市場を細分化することが重要です。

この工程の目的は全体市場に一括でアプローチするのではなく、ニーズや期待値が類似する集団に絞ることで、マーケティング施策の精度と効率を高めることです。

例えば、同じ商品でも10代と50代では求める価値が異なるため、分けて考えることが必要です。

セグメンテーションの主な軸には以下のようなものがあります。

これらの軸を複合的に活用することで、より精度の高いセグメントを構築できます。

現代ではデジタルツールの発展により、Web行動データなども加味した動的なセグメンテーションが可能になっています。

T：ターゲティング

ターゲティング（Targeting）は、セグメンテーションで分けた顧客グループの中から、自社の商品やサービスと最も親和性が高く、かつ収益性や拡張性が期待できるターゲット層を選定する工程です。

選定基準としては、市場規模、成長性、自社リソースとの適合性、競合の強さなどを総合的に判断します。

すべてのセグメントにアプローチするのではなく、「最も勝てる市場」に資源を集中させることが、効率的なマーケティング活動に直結します。

ターゲティングには以下の3つの基本戦略があります。

デジタルマーケティングでは、リターゲティング広告やパーソナライズされたメール配信など、選んだターゲットに合わせて精密に施策を展開できるため、ターゲティングの精度が成果に直結します。

P：ポジショニング

ポジショニング（Positioning）とは、選定したターゲット顧客の頭の中に、他社との差別化された価値を明確に印象づける活動を意味します。

「この商品は〇〇な人のための商品である」と認識してもらうことで、顧客の購買行動に影響を与えます。

ポジショニングには、価格・品質・機能・デザイン・利便性など、さまざまな要素が絡みます。

たとえば、同じ「シャンプー」でも、「美容室品質の高級志向」か「家族みんなが使えるコスパ重視」かで訴求内容がまったく異なります。

ポジショニングを明確にするには、以下の要素を整理するのが有効です。

これらを軸に、ターゲットの心に残る「ひと言」で自社の立ち位置を伝えることが、ブランド構築にもつながります。

デジタルマーケティングでSTP分析が活かせる理由

STP分析は、デジタルマーケティングの施策設計において「誰に・何を・どう伝えるか」を整理するうえで不可欠です。

ここでは、STP分析を活用することで得られる具体的な3つのメリットについて詳しく解説します。

顧客視点の明確化による訴求力の強化

デジタルマーケティングにおける最大の課題のひとつが、情報過多な中で「ターゲットに届くメッセージ」を届けることです。

STP分析を通じて顧客を細分化し、明確にターゲティングすることで、刺さる表現・価値訴求が可能になります。

たとえば、20代の独身男性に向けた化粧水の広告と30代の子育て主婦に向けた同商品では、訴求軸やビジュアルがまったく異なるべきです。

セグメントごとの悩みや期待を理解することで、言葉の選び方やデザインの設計にも差が出ます。

さらに、STP分析をもとにしたメッセージ設計は、広告・LP・SNS・メルマガなど、あらゆるデジタルチャネルの整合性を高め、ブランドイメージの一貫性を保つ効果もあります。

顧客に「自分ごと」として捉えてもらえるメッセージを届けることが、コンバージョン率やエンゲージメント向上の鍵となります。

効果的な広告運用やSNS戦略への応用

STP分析は、デジタル広告のパフォーマンス向上にも直結します。

Google広告やMeta広告では、ユーザー属性・興味関心・行動履歴などのセグメント条件をもとに配信先を細かく設定できますが、そこにSTPのロジックを組み込むことで精度が高まります。

たとえば、特定地域の20代女性に人気のあるブランドが、セグメントごとに別々の広告クリエイティブを用意し、適切なターゲットに適したメッセージを届ければ、クリック率・コンバージョン率の両方が向上します。

また、SNS戦略においてもSTP分析は重要です。X（旧Twitter）やInstagramでは、ユーザーごとの関心やライフスタイルに応じて投稿内容を変えることで、共感・拡散が生まれやすくなります。

ターゲット層がどのSNSをよく使い、どんな投稿に反応しやすいかを把握しておくことが、戦略的運用の基盤となります。

STP分析によって設計されたSNSコンテンツは、フォロワー増加だけでなく、ブランド好意度やシェア拡散の促進にも貢献します。

顧客ニーズに沿ったUX・コンテンツ設計

ユーザーエクスペリエンス（UX）やコンテンツ設計においても、STP分析の活用は欠かせません。

Webサイトやアプリの構成を考える際、ターゲットごとの課題や行動特性を理解していなければ、ユーザーにとって最適な導線をつくることはできません。

たとえば、BtoB企業のサイトであれば、「導入事例」や「ROIの根拠」を重視するセグメントに向けてコンテンツを配置すべきですが、BtoCでライトユーザーが中心であれば、「Q&A」や「口コミ」の充実の方が有効です。

また、同じ商品説明ページでも、ターゲットに応じて「スペック重視」か「感情訴求」かを使い分ける必要があります。

これは、STP分析で導き出したセグメントとポジショニングに基づいて設計されるべきです。

UXの良し悪しは、ユーザーの離脱率や回遊率に直接影響します。

STP分析に基づいて設計されたサイトやコンテンツは、「自分に最適化されている」と感じさせ、スムーズな購買行動へと導きます。

近年では、Googleもユーザー体験を重視するアルゴリズムにシフトしており、こうしたUXの質がSEO評価にも影響を与える重要な要素となっています。

STP分析のやり方と注意点

STP分析は、精度高く実行するために明確な手順と注意点を押さえる必要があります。

特に、データの収集・分析、ペルソナとセグメント設計の妥当性、そして先入観にとらわれない視点が重要です。

データ収集の重要性（Google Analytics、CRM等）

STP分析の第一歩は、信頼できるデータの収集です。セグメンテーションとターゲティングの精度を高めるには、実際のユーザー行動や属性を把握することが不可欠です。

Google Analyticsなどのアクセス解析ツールでは、ユーザーの流入元、滞在時間、コンバージョン率などを把握できます。

一方、CRM（顧客管理システム）を活用すれば、購買履歴や問い合わせ内容など、個別ユーザーに基づいた詳細なデータも取得可能です。

たとえば、ECサイト運営において「高頻度購入者」と「一度だけ購入したユーザー」を分けて分析することで、それぞれに異なるニーズや課題が見えてきます。

これをもとに訴求軸を調整すれば、リテンション施策や初回購入促進施策の精度が向上します。

正確なSTP分析は、「勘」や「経験則」ではなく、ファクトベースのデータに基づいて行うことが大前提です。

そのため、日頃からデータを蓄積し、活用できる環境整備が求められます。

ペルソナ作成とセグメント設計のコツ

STP分析において、ペルソナ設計とセグメンテーションは最も重要なプロセスのひとつです。

ペルソナとは、理想的な顧客像を具象化したもので、年齢、性別、職業、ライフスタイル、価値観、課題などを具体的に描きます。

良質なペルソナを設計するためには、実際のユーザーデータとインタビューを組み合わせるのが理想です。

Google Analyticsの数値に基づいた仮説を、アンケートやユーザーインタビューで検証することで、信頼性の高い顧客像が描けます。

一方で、セグメント設計では「切り口」を工夫することが重要です。性別や年齢だけではなく、「価値観」や「行動傾向」など心理的セグメンテーションも加味することで、より精緻な施策が可能になります。

例えば、同じ20代女性でも「価格重視型」と「トレンド重視型」では購買行動がまったく異なります。

ペルソナ作成とセグメントの視点を複合的に持つことが、マーケティング精度を高める鍵です。

「思い込みターゲット」に陥らない注意点

STP分析でよくある失敗が、「思い込みターゲット」に基づく施策設計です。

担当者の経験や社内の先入観だけでターゲットを決めてしまうと、実際のニーズや市場の変化を見落とすリスクが高くなります。

たとえば、自社サービスは「若者向け」と思い込んで広告を打っていたものの、実際には中高年層が購買層の中心だったというケースは少なくありません。

こうしたズレは、デジタル施策の費用対効果を大きく損なう原因になります。

このリスクを防ぐためには、定量データと定性データの両面から顧客を捉える必要があります。

定量的にはGoogle Analyticsや広告プラットフォームの属性データを確認し、定性的にはレビューや問い合わせ、SNS上の声を分析します。

さらに、STP分析は一度きりではなく、継続的に見直すことが重要です。

市場やユーザーの変化に応じて、ターゲットやポジションを柔軟に調整できる仕組みを整えましょう。

STP分析×デジタルマーケティングを成功に導くポイント

STP分析をデジタル施策に活かすには単にターゲットを設定するだけでなく、その後の訴求軸、コンテンツ設計、PDCAサイクルの運用までを一貫して最適化する必要があります。

ターゲットごとに訴求軸を変える

STP分析では、ターゲット層が明確になった段階で、それぞれのニーズに応じた「訴求軸」を設計することが極めて重要です。

どのセグメントにも同じメッセージを送っていては、誰にも響かないコンテンツになるリスクがあります。

たとえば同じ商品の広告でも、「コスパ重視の30代会社員」には費用対効果を強調し、「トレンド感度の高い20代女性」にはデザインや口コミ要素を強調するといった具合に、アプローチを変えることが必要です。

STP分析の「T（ターゲティング）」と「P（ポジショニング）」の段階で、ペルソナごとの価値観・課題・期待に基づいた訴求ポイントを洗い出しておくことが求められます。

この施策が機能すれば、広告のクリック率やLPの直帰率、コンバージョン率といったKPIも改善され、より少ない投資で高い成果を生み出すことが可能になります。

コンテンツ・導線の最適化

STP分析により導き出したターゲットとポジションに基づき、コンテンツとその導線設計も最適化する必要があります。

ユーザーの行動心理や接触チャネルを理解し、それに合わせた情報提供ができているかが鍵です。

たとえば、認知段階にいるユーザーには「お役立ち情報記事」や「SNS動画」での接点を設け、比較検討中のユーザーには「商品比較ページ」や「導入事例ページ」への導線を設定するといった具合です。

こうした設計は、「誰に・何を・どのように届けるか」を起点とするSTP分析と相性が非常に良く、CVへの貢献度も高まります。

また、ユーザー行動データをもとにCTA（Call To Action）の位置や文言を調整することも有効です。

STP分析に基づいた施策は、コンテンツ単体で終わらず、UX全体の設計までを見据えて改善していくことが成功の鍵となります。

PDCAでの継続的な改善手法

STP分析を活用した施策は、一度作って終わりではありません。

実行した施策が本当にターゲットに刺さっているか、ポジショニングが競合と差別化できているかを、定期的に見直す必要があります。ここで重要になるのがPDCAサイクルの導入です。

Plan（計画）ではSTP分析の結果を踏まえて仮説を立て、Do（実行）で広告やコンテンツ、SNS投稿などを展開します。

そして、Check（評価）でKPIデータを分析し、Action（改善）で施策の方向性を再調整します。

特にCheckの段階では、Google Analyticsやヒートマップツール、SNSのエンゲージメント分析などを活用すると効果的です。

たとえば、「若年層向けに作成した動画広告」が予想に反して40代に多く再生されていた場合、訴求内容を見直す、または新たなターゲット層として40代を取り込むなど、柔軟な対応が求められます。

STP分析は「固定化」ではなく「進化」させるべきプロセスであり、PDCAとの併用でその価値が最大化されます。

まとめ

今回の記事では、デジタルマーケティングにおけるSTP分析について解説しました。

STP分析は「思い込みのターゲット設定」に陥らないよう、必ず実際のデータに基づいて行動することが重要です。

当社は今回解説したようにデジタルマーケティングに関する情報を発信していますが、個別でデジタルマーケティングに関する相談を承っています。

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