マーケターのためのWeb3顧客セグメンテーション戦略：オンチェーンデータとコミュニティ活用の実践
変化する顧客像とWeb3時代のセグメンテーションの重要性
Web3の登場により、顧客とブランドの関係性は大きく変化しつつあります。これまでのマーケティングでは、デモグラフィック情報や購買履歴、Webサイト上での行動といったデータに基づいて顧客をセグメント化し、アプローチするのが一般的でした。しかし、Web3の世界では、ユーザーは単なる消費者ではなく、プロジェクトやコミュニティの一員として、トークンやNFTを所有し、意思決定に参加し、コンテンツや価値を共創する存在となり得ます。
このような変化に伴い、従来の顧客セグメンテーションの手法だけでは、Web3時代の顧客像を十分に捉えきることが難しくなっています。顧客の真のエンゲージメントやロイヤリティは、Webサイト上の行動だけでなく、ブロックチェーン上の活動（オンチェーンデータ）や分散型コミュニティでの貢献といった新しいデータによっても測られるからです。
本記事では、Web3時代においてなぜ新しい顧客セグメンテーションが必要なのか、そして具体的にどのようなデータを活用し、どのように実践していけば良いのかを、マーケティングマネージャーの皆様向けに解説いたします。Web3技術に詳しくない方でも理解できるよう、専門用語は丁寧に補足しながら進めてまいります。
Web3時代の顧客セグメンテーションとは：従来の壁を超える新しい視点
Web3時代の顧客セグメンテーションは、従来のオフラインやWeb2領域で収集できたデータに加え、オンチェーンデータとオフチェーン（Web3固有）データを組み合わせることで、より多角的かつ深い顧客理解を目指すものです。
- オンチェーンデータ: ブロックチェーン上に記録された、誰でも閲覧可能な公開データです。具体的には、特定のウォレットアドレスのトークン（暗号資産やプロジェクト固有トークン）の保有量、NFTの種類や数、トランザクション（取引）の頻度や金額、DeFi（分散型金融）プロトコルの利用履歴、DAO（分散型自律組織）への投票参加履歴などが含まれます。これらのデータは改ざんが不可能であり、透明性が高いという特徴があります。
- オフチェーン（Web3固有）データ: ブロックチェーン上ではないものの、Web3プロジェクトやコミュニティにおけるユーザーの活動データです。例えば、DiscordやTelegramといったコミュニティプラットフォームでの発言頻度、貢献度に応じたロール（役割）の獲得、フォーラムでの提案内容、オンライン/オフラインイベントへの参加履歴（POAP: Proof of Attendance Protocolのような参加証明NFTの保有など）などが該当します。これらはコミュニティ内でのエンゲージメントや影響力を示唆します。
これらの新しいデータを活用することで、単なる購買力や属性だけでなく、「プロジェクトへの熱意」「技術リテラシーの高さ」「コミュニティでの貢献度」「特定のデジタル資産への関心」といった、Web3ネイティブな顧客の特性を捉えたセグメンテーションが可能になります。
Web3データを活用したセグメンテーションの実践ステップ
では、具体的にWeb3データを活用した顧客セグメンテーションはどのように進めれば良いのでしょうか。以下のステップで実践を進めることをお勧めします。
ステップ1：セグメンテーションの目的設定
まず、何のために新しいセグメンテーションを行うのか、その目的を明確にします。 * 例： * 最もロイヤリティの高い熱心なファン層（コアコミュニティメンバー）を特定し、特別な特典を提供する。 * 特定のNFTを保有している顧客グループに限定したプロモーションを行う。 * 新規コミュニティ参加者の中から、将来的に貢献度が高まりそうな層を見つけ出し、オンボーディング施策を最適化する。 * プロダクトの利用頻度が高い（オンチェーンでのトランザクションが多い）ユーザー層に新しい機能のベータテストを依頼する。
目的を明確にすることで、収集すべきデータや分析の方向性が定まります。
ステップ2：収集・分析すべきデータの特定
設定した目的に応じて、活用すべきWeb3データを特定します。
- 特定のNFTホルダー向け施策であれば、対象NFTのコントラクトアドレスに基づいたホルダーリスト（オンチェーンデータ）が必要になります。
- コミュニティの活性度に基づいたセグメントであれば、Discordやフォーラムでのアクティビティデータ（オフチェーンデータ）が重要になります。
- プロダクトのヘビーユーザーを特定したい場合は、サービス利用に伴うオンチェーンでのトランザクションデータが中心となります。
既存の顧客データ（メールアドレス、Webサイト行動など）と紐付け可能な場合は、それらと組み合わせて分析することで、よりリッチな顧客像を描くことができます。ただし、Web3の世界ではウォレットアドレスは匿名性が高いため、従来の顧客データとの紐付けは容易ではない場合が多いことに留意が必要です。
ステップ3：データ収集と分析方法の検討
特定したデータをどのように収集・分析するかを検討します。
- オンチェーンデータ分析ツール: Dune Analytics、Nansen、Etherscan（やPolygonscanなど各チェーンのエクスプローラー）のようなツールを活用することで、特定のコントラクトやウォレットアドレスに関する様々なオンチェーンデータを収集・可視化できます。APIを提供しているツールもあります。
- コミュニティデータ分析ツール: Discordなどのプラットフォームには、メンバーのアクティビティを追跡・分析できるBotやツールが存在します。また、POAPのようなNFTを利用することで、特定のイベント参加者を把握することも可能です。
- データ統合と分析: 収集したオンチェーンデータとオフチェーンデータを統合し、分析するための基盤が必要です。専用の分析プラットフォームや、既存のBIツールとの連携を検討します。ウォレットアドレスをキーにデータを統合する手法などが考えられます。
ステップ4：セグメントの定義と施策への応用
収集・分析したデータに基づいて、具体的な顧客セグメントを定義します。単にデータを眺めるだけでなく、「このデータを持つ層はどのような特性を持ち、どのようなニーズがあるか」という仮説を立てることが重要です。
- 例：「特定のガバナンストークンを〇個以上保有し、かつDiscordの特定のチャンネルで週に〇回以上発言しているユーザー」を「高エンゲージメント・高貢献度セグメント」と定義する。
- 例：「特定のユーティリティNFTを複数保有しており、かつ直近1ヶ月でサービス関連のオンチェーン取引が〇回以上あるユーザー」を「ヘビーユーザー・NFTホルダーセグメント」と定義する。
定義したセグメントに対して、それぞれ最適なマーケティング施策を企画・実行します。限定コンテンツの提供、特別なイベントへの招待、フィードバック収集、セグメントに合わせたメッセージでの情報発信などが考えられます。
実践事例（概念的な説明）
いくつかの概念的な事例を挙げて、Web3セグメンテーションの応用イメージを掴んでいただきます。
- NFTプロジェクト: 特定のレアリティの高いNFTホルダーに対して、Discord内で特別なロールを与え、限定チャンネルへのアクセス権や次回ミントの優先権を付与する。これはオンチェーンデータ（特定のNFT保有）とオフチェーンデータ（Discordロール）を組み合わせたセグメンテーションです。
- 分散型アプリケーション（dApp）: サービス利用頻度（オンチェーン取引回数）や、特定の機能の利用状況に基づいてユーザーをセグメント分けし、利用状況に応じたチュートリアルや機能紹介をパーソナライズして提供する。
- DAO: DAOのガバナンストークン保有量や、過去の投票参加履歴、フォーラムでの提案・議論への貢献度を分析し、アクティブな貢献者層とパッシブな保有者層にセグメント分けする。貢献者層にはより多くの権限や責任を委譲し、DAO運営への関与をさらに促す施策を実施する。
これらの事例のように、Web3固有のデータポイントを活用することで、従来のセグメンテーションでは見えなかった顧客の側面を捉え、より効果的なアプローチが可能になります。
導入における課題と考慮事項
Web3セグメンテーションを導入する上で、いくつかの課題と考慮事項があります。
- データの匿名性: ウォレットアドレスは基本的に匿名です。従来の顧客データと紐付けることは、ユーザーの同意なしにはプライバシー侵害につながる可能性があります。ユーザーの同意を得た上で、慎重にデータ連携を進める必要があります。
- データ収集・分析ツールの習得: オンチェーンデータ分析ツールやコミュニティ分析ツールは比較的新しいものが多く、その使い方やデータ解釈には慣れが必要です。専門知識を持つ人材の確保や育成が求められる場合があります。
- プライバシーとセキュリティ: ブロックチェーン上のデータは公開されていますが、特定のウォレットアドレスと個人を結びつけることはデリケートな問題です。ユーザーのプライバシーを最大限に尊重し、適切な同意取得とセキュリティ対策が不可欠です。
- ツールの進化: Web3領域のツールや技術は日々進化しています。常に最新の情報を取り入れ、最適なツールを選定する必要があります。
これらの課題を踏まえつつ、まずは小規模なプロジェクトや特定の目的のためにWeb3セグメンテーションを試行的に導入し、その効果を検証していくアプローチが現実的でしょう。
まとめ：Web3セグメンテーションが拓く顧客理解の新しい地平
Web3時代の顧客セグメンテーションは、オンチェーンデータとコミュニティデータを活用することで、従来のフレームワークでは捉えきれなかった顧客の行動やエンゲージメントを深く理解するための強力な手段です。
匿名性の課題やツール習得のハードルは存在しますが、これらの新しい視点を取り入れることで、よりパーソナライズされた、そして顧客が真に価値を感じるマーケティング施策を展開することが可能になります。Web3プロジェクトにおいては、コミュニティの活性化や真のロイヤリティ向上に不可欠な考え方となるでしょう。
マーケターの皆様には、ぜひこの新しい顧客理解の概念に触れ、自社のマーケティング戦略にどのように応用できるかを検討していただければ幸いです。Web3時代の顧客と強固な関係性を築くための一歩として、本記事の内容がお役に立てれば何よりです。