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人々がセグメンテーション変数に言及するとき、通常は次のいずれかに言及します。

• セグメントに人々を割り当てるために使用される単一の変数
• ある論理的関係に基づいて、人々をセグメントに割り当てるために使用される変数のセット
• 予測統計アルゴリズムで使用される変数のセット predict segmentation membership
• A set of variables that is used in the segmentation algorithm
• A variable in data file or database that records segment membership

A single variable that is used to allocate people to segments

Often.Of.Use of the single variable that is used to the segment, セグメントを定義するために、人々の1つの重要な特性が使用されます。 航空会社は、ステータス・クレジット（より長いフライトやより高価なフライトはより多くのステータス・クレジットを獲得する）に基づいて、利用者をセグメント（階層）に割り当てる。 銀行は、顧客が銀行に提供する可能性が高い利益に基づいて、顧客をセグメントに割り当てる。

論理的関係に基づいて人々をセグメントに割り当てるために使用される変数のセット

時には、顧客をセグメントに割り当てるときに利用できる少数の変数の間に論理的関係が存在することがあります。 ダイレクト マーケティング担当者は、顧客をセグメントに割り当て、これらのセグメントに、人々がどれだけ最近回答したか、どれだけ頻繁に回答したか、以前ダイレクト メール キャンペーンの結果として物を購入したときにどれだけ消費したか、に基づいて優先順位を付けます。 ネスレやユニリーバのようなパッケージ商品会社は、年齢、配偶者の有無、子供の数などに基づいて、人々をライフステージセグメントに分類している（例：,

セグメンテーションのメンバーを予測するために、予測統計アルゴリズムで使用される変数のセット

1 つの変数がセグメンテーションに有用であると認識されている場合もありますが、その変数の値は一部の人々には不明確です。 例えば、ある銀行は、その顧客がどれだけの利益を提供しているかを知っているかもしれませんが、銀行は、競合他社の顧客の潜在的な利益を知ることができません。 予測モデルは、年齢、住んでいる場所、配偶者の有無、人種など、他の変数に基づいて現在の顧客の利益を予測するために使用することができます。 これらの他の変数は、この文脈ではセグメンテーション変数と呼ばれることがあり、これらのセグメンテーション変数を使用して行われた予測は、他の銀行の顧客を優先する（たとえば、Facebook広告でターゲットにする）ために使用できる。

セグメント化アルゴリズムで使用される変数のセット

時には多数の変数が識別されて、k平均クラスタ分析や潜在クラス分析など、セグメントのアルゴリズムは、互いに類似する人々のグループを識別するのに使用されています。 この分析で使用される変数は、セグメンテーション変数と呼ばれます。

セグメントのメンバーシップを記録するデータファイルまたはデータベース内の変数

上述した方法のいずれかを使用してセグメントが形成されると、データベースまたはデータファイル内の人々がセグメントに割り当てられることになります。 たとえば、最初の人はセグメント 1 に、2 人目はセグメント 3 に、といった具合です。 このセグメントメンバーシップ情報を含むデータは、しばしばセグメンテーション変数とも呼ばれます。 しかし、同じ考え方が他の分析単位（世帯、国、機会などのグループ化）にも当てはまります。

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