音楽では明らかに「マジョリティ属性」な僕。

　マーケティングの基本戦略の一つにSTP（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）ってのがありますがセグメンテーションの難しさを思い出しました。って話を少しだけ。

　ざっくり表現すると、STP戦略って、
　「市場をどのように分類分けして（セグメンテーション）」
　「どのセグメントを狙って（ターゲティング）」
　「どのようにアプローチするか（ポジショニング）」
　ってことですが

　「市場を分類分け」をデーター分析する作業の立場で言い換えると、
　市場という存在をどのような「断面」でみるか、
　どのような「（評価・測定）軸」で整理するかってことになります。

　同じデータの塊も軸、断面を変えることで各サンプルが所属するグループに
　違いが出てきます。

　Xという断面で分けた時にAさんとBさんは赤組で CさんとDさんは白組だったのに
　Yという断面で分類するとAさんとDさんは黄組でBさんとCさんは緑組に分類されるみたいな。

随分昔になりますが、大量にある顧客データを使って顧客のセグメンテーションを「テクノロジーライフサイクル」的に分類してみよう。という議論をしました。

新しいテクノロジー、製品に対して顧客によって振る舞いが違う。その違いを軸に顧客データを
分類してみよう。ということです。



　ある先輩が疑問を投げかけました。その時は僕もなんだかその先輩の投げかけにポカン。。。でしたが後になって自分なりに掴めた気がします。

　その「データの塊の素性」（どのように集めたデータなのか）と
　　　「用途」（どんなアクションのためのセグメンテーションなのか）を冷静に見つめた上で議論しないと意味をなさないのではないか？ということです。

　例えば、製品の購入に関する行動パターン（属性）には
新製品の発売間も無く購入する人もいれば、
評判が上がって流行して触手が動く人もいます

ただ、その購入行動の属性は　対象となる製品カテゴリーが違えば、同じ人でも違う振る舞いを
するのではないだろうか。
つまり、一般的なデータを単純に分析分類して使うことは出来ないのではないか。ということです。

こんなことがたとえになるのかわかりませんが、映画、映像に関してはかなり市場の評判が定る前に
手に取る方だと思うのですが、音楽に関しては全くのマジョリティ（流行してから聴いている）です。

そんな僕がこの週末に一気にのめり込んだのがKing Gnu.
はい、今回も全くもっって大衆市場化した状態でその良さに気づいたことになります。

まあ、良いではないですか。良いものは良い。知った、気づいた時点で心地よいものに触れられれば。
どの属性に属しているのが良いとか、優れているかというわけではないですからね。