No. 23 2023

学会賞
学会賞
銀行の個人向け資産運用サービスにおける顧客セグメンテーションとアプローチ方法の検討 *Customer Segmentation and Approach Methods for Bank’s
Personal Financial Services
法政大学経営大学院イノベーション・マネジメント研究科特任研究員／株式会社みずほ銀行
武笠 直子/Naoko MUKASA
キーワード（Keywords）
個人向け金融サービス（Personal Financial Services），顧客セグメンテーション（CustomerSegmentation），データドリブンマーケティング（Data-Driven Marketing）

1 ．背 景年金問題，働き方の変化，物価上昇などにより，資産運用のニーズは高まっている．政府は，iDeCo や新 NISA といった制度を拡充し，それに合わせて，金融機関も，貯蓄から投資への取り組みを強化している．しかしながら，「銀行への資産運用相談意向」はそれに比例して高まっていない現状がある．この背景には，「銀行からのニーズに合わないセールス，タイミングの悪いアプローチ，対面／非対面の好みのミスマッチ，商品自体の難解さ」などから生じる，顧客のネガティブな感情が存在し，影響を与えていると考える．
2 ．研究の目的と対象顧客ごとに最適なアプローチを行うためには，顧客がどのセグメントに所属するかを事前に予測することが必要である．顧客セグメントの予測にあたっては，従来からの「年齢，預金残高，勤務先などの基本属性のみ」で行うのではなく，「個人のパーソナリティや取引意向」を加味した分析を行う必要がある．検証結果をもとに，マーケティングプランを作成し実務に応用することで，タッチポイントでの顧客のネガティブな感情を最小限に抑え，強固なリレーション構築を行う方法を明らかにすることを目的に研究を行う．

＊

対象顧客は，銀行との長期取引の契機を得ることが重要との視点から，20 代～ 50 代の現役世代とし，銀行の個人向けサービスの中から，「資産運用サービス」に焦点をあて研究をすすめる．
3 ．研究Ⅰ
3 ．1 仮説設定
研究Ⅰでは，顧客理解を深めるための知見を得ることを目的とし，以下の仮説を検証する．
仮説 1-1 「個人向け金融ビジネスに対する印象の悪さが，投資行動を抑制している」
仮説 1-2 「安定性やわかりやすさを求める顧客は店頭での取引を希望し，コストの低さや制度を活用した長期分散投資を求める顧客はネット取引を希望する」
仮説検証には，日本証券業協会実施「証券投資に関する全国調査」（ 2021 年）の 7,000 名の個票データを入手し，ロジスティック回帰分析により行った．

本論文は要約論文．

― 55 ―

3 ．2 検証結果
研究Ⅰ，仮説 1-1 の検証をとおして，「資産を増やす」「面白そう」「積極的である」「身近である」といった，証券投資／証券会社に対して，ポジティブな印象を持つ回答者は，証券投資が必要ファイナンシャル・プランニング研究であると感じ，「お金持ちがやるもの」「あまり信頼できない」といった，ネガティブな印象を持つものは証券投資に必要性を感じていないことが明らかになった．
研究Ⅰ，仮説 1-2 の検証をとおして，「店頭での取引を好む顧客は，リスクの低さや安定性，分配金，商品内容のわかりやすさを求め，インターネットでの取引を好む顧客は，長期分散投資の意向があり，手数料などのコスト，NISA・iDeCoといった制度の活用を重視する」ことが明らかになった．言い換えれば，店頭では，コストや制度を重視した長期分散投資を求める顧客のニーズを満たすサービスが提供できていないといえる．もしくは，店舗での対面サービスは，コストが高い，少額での積立投資の相談をするには敷居が高いといった認識が顧客に存在すると考えられる．店舗を持つ銀行は，こういったニーズを持つ顧客に対して，どのような方法でサービスを提供していくかを検討する必要があることを示唆している．
以上より，仮説 1-1，仮説 1-2 は支持された．
4 ．研究Ⅱ
4．
1 仮説 2，3 への発展
研究Ⅱでは，新しい視点として，パーソナリティや価値観といった基本属性には表れない変数を加味して分析を行った．その際に考慮したことは，銀行の資産運用サービスにおいて，資産運用に関心のある潜在顧客を増やしたとしても，銀行へ資産運用相談が行われなければ，本研究の最終的な目的達成とはいえないという点である．
4．
2 仮説設定以下の仮説を設定した．
仮説 2 「過去のネガティブな金融取引経験，金融知識，パーソナリティが，銀行への資産運用相談意向へ影響を及ぼす」
仮説 3 「金融商品の関心度，銀行チャネル別の取引頻度，パーソナリティの違いによって最適なアプローチ方法とその組合せが異なる」
4．
3 検証方法はじめに，パーソナリティに関する質問の作成および有効性の確認のため，大学院の学生および卒業生を対象にプレ調査を行った．プレ調査の結果から，パーソナリティに関する 25 問を決定した．次に，経験，知識関心，相談方法，サービス利用意向に関する質問項目を決定し，本調査用の調査票を作成した．本調査は全 8 質問群からなり，すべて 7 段階により回答を得た．中間の選択肢は数値のみとし，量的尺度として分析が可能となる― 56 ―ように設計した．
［調査概要］⃝ プレ調査（n = 60）
調査時期 2022 年 9 月 10 日～ 9 月 20 日
⃝ スクリーニング（n = 3,000）
調査時期 2022 年 10 月 3 日～ 10 月 4 日⃝ 本調査スクリーニングの結果から抽出した 1,853 人
調査時期 2022 年 10 月 17 日
調査方法 Freeasy 社を利用したインターネ
ットアンケート 標本数 600 人
抽出方法 各年代の男女に均等に割当て（75 人× 8 = 600）
仮説 2 は「銀行への資産運用相談意向」へ，どのような変数が影響を及ぼすのかを分析するために重回帰分析を利用した．仮説 3 は回答者のセグメンテーションのため，階層クラスター分析を利用した．またセグメントを予測し適したアプローチを行うための重要な項目を明らかにするために，決定木による検証を行った．仮説 2，仮説 3
ともに質問群を因子分析によりまとめてから分析を行った．
4 ．4 検証結果
4 ．4 ．1 仮説 2 の検証結果
金融知識，過去の経験を説明変数とした重回帰分析の結果，「銀行への資産運用相談意向」を高めるためには，セミナー等で金融経済教育の機会を提供し，資産運用を自分ごと化させる必要があること，面倒で手間のかかる手続きのサポート，手続きの簡単さのアピールが有効であることが示
唆された．
パーソナリティに関しては，説明変数を因子分析により 4 つの因子「おしゃべり」「他者参照」「慎重」「効率非対面」にまとめてから重回帰分析を行った．その結果「おしゃべり」「他者参照」に関する因子が，「銀行への資産運用相談意向」へ正の影響を与えることが明らかになり，「対面コミュニケーションを好む顧客」「他人の意見が気になる顧客」は，「銀行への資産運用意向」が高まるという結果が得られた．一方で，「非対面チャネルに抵抗がない」「効率性や利便性を求める」「自ら情報収集し慎重に判断する」に関連する変数は，「銀行への資産運用相談意向」への影響がみられなかったため，これら顧客を満足させる商品・サービスについて検討の余地があることが示唆された．
また，AIC による変数選択を行った結果，「他人がやるより，自分がやった方がうまくいく」という質問が「銀行への資産運用相談意向」へ正のNo. 23 2023

影響を与えたことは意外性がある結果である．自分で考えた資産運用の方法を他人に説明して評価を得たいという意識から生じる結果であると推測される．検証の結果，仮説 2 は一部支持された．
4．
4．
2 仮説 3 の検証結果「相談方法の好み」「銀行サービスの利用意向」に関する質問をそれぞれ階層クラスター分析により分類した結果，相談方法の好みと利用意向の大小から，15 の顧客セグメントの存在と，大きく 3つのターゲットに分かれることが示唆された．
続いて，関心度，取引頻度，パーソナリティに関する質問を因子分析した結果を説明変数として，決定木による分析を行った．その結果，「サービス利用意向は高いものの，非対面取引を好む顧客（＝従来からのアプローチ方法が適さない顧客）」を予測するために重要な要素は，NISA やiDeCo への関心，銀行担当者との相談頻度であることが示唆された．また，顧客が資産運用に求めるものに関する，「コツコツ」「積極」「安定」因子が，セグメントを予測するうえで重要であることが明らかになった．さらに，「店員との会話を好むかどうか」といったパーソナリティの違いを理解すること，取引頻度に関する既存データを加味することが，最適なアプローチを行うために重要であることが示唆された．分析モデルの精度を検証した結果，顧客がどのセグメントに属するかを予測する際の，有効な手段となることが確認された．
検証の結果，仮説 3 は支持された．

得したデータと，銀行取引データに含まれる「銀行チャネル別の取引頻度」を組合せて，顧客のタイプ（セグメント）を診断し顧客にも診断結果を提示する．セグメントの予測結果は，銀行の顧客管理システムに反映させ，アプローチ時や接客時に活用することを想定する．
さらには，日誌や面談記録などのテキストデータをもとに「心配だ」「教えてほしい」「つまらない」といった，パーソナリティや価値観に関する単語の分析が進めば，顧客に直接質問を行うことなく，セグメントの予測が可能となるビジネスモデルへの発展が期待できる．
6 ．結 論6 ．1 本研究から明らかになったこと
本研究では，「銀行への資産運用相談意向を高めるための重要な変数」，「パーソナリティを加味したセグメンテーションおよびその予測方法」が明らかとなった．これら研究結果は，銀行の資産運用サービスにおいて，顧客に対して，最適なアプローチを行い，強いリレーションを築くための有効な手段の一つとなることが示唆された．

5 ．実務への応用
最後に，研究成果をビジネスへ応用するための，マーケティングプラン作成を行った．
顧客ごとに最適なアプローチを行うためには，事前に顧客がどのセグメントに所属するかを予測する必要がある．しかし，検証の結果，セグメントを予測するために重要な変数であることが明らかになった，「金融商品の関心度」「パーソナリティ」は，現状の銀行データには直接含まれていない．そこで，それら変数を確認するための「診断コンテンツ」を公式ホームページや銀行アプリ内に設置し，データを取得する方法を提案した．取― 57 ―

6 ．2 今後の課題
分析結果に，基本属性を加味することで，各セグメントの特徴がより明確になり，効果的なマーケティングプランが実施できると考えられる．また，資産運用に対する考え方や，相談方法の好みなどは，ライフイベントの発生時に大きく変化することが予想される．時系列変化の視点を加味した分析を行うことで，より最適なタイミングで，顧客へのアプローチを行うことが可能となると考えられる．
銀行では，今回対象としたデータ以外にも多種多様なデータを蓄積しているため，顧客のセグメンテーションに関しては様々な切り口から分析が可能である．検証方法に関しても，機械学習の活用，テキストデータの活用など，さらなる分析を行う余地が大いにある．よって，今後も，本研究をもとに，セグメンテーションの研究および，個人向け資産運用サービスへの応用を行っていきたい．