Eコマースにおけるライフサイクルマーケティングにおいて、顧客セグメンテーション（Audience Segmentation）はコンバージョン率と顧客生涯価値（LTV）を最大化するための最重要エンジンです。全員への一斉配信（Batch & Blast）から脱却し、顧客の購買履歴や行動履歴に基づいたパーソナライズ配信を行うことで、開封率やクリック率の向上、配信停止率の抑制、そしてドメインの配信評価（レピュテーション）維持が実現します。しかし従来のセグメントビルダーでは、階層化されたドロップダウンメニューを行き来し、複雑なブール論理（ANDおよびOR条件）を組み立て、期間指定や数値条件を手作業で設定する必要があり、多大な労力と設定ミスのリスクが伴っていました。
こうした課題を解消するのが、Klaviyoが提供する「Segments AI（Define with AI）」です。自然言語処理（NLP）と生成AI技術を活用し、日常的な自然言語プロンプトを入力するだけで、システムが即座に高度な抽出条件へと自動変換します。本稿では、Segments AIの基本仕組み、高精度なプロンプトの構成方法、主要なEコマース施策でのプロンプト実例、および運用上の重要ポイントを詳しく解説します。
Klaviyo Segments AIとは
Segments AIは、Klaviyoのセグメントビルダーおよびキャンペーン作成画面に直接組み込まれたAIアシスタント機能です。マーケターが条件フィルターを一つずつ手動選択する代わりに、平易な文章やフレーズでターゲット像を入力するだけで、Klaviyoの抽出ロジックが瞬時に生成されます。
KlaviyoのAIモデルは、アカウント内の豊富なファーストパーティデータを正確にマッピングします：
- 行動イベント指標（Metrics）： Shopify、WooCommerce、BigCommerceなどのECプラットフォームと連携した「Placed Order（注文完了）」「Viewed Product（商品閲覧）」「Started Checkout（チェックアウト開始）」など。
- プロファイル属性（Profile Properties）： 居住地域、会員ランク、タグ、フォーム回答データなど。
- 予測分析指標（Predictive Analytics）： 機械学習によって算出される予測LTV、チャーン（離脱）リスク、次回予測注文日など。
- チャネル関与度履歴： メール開封・クリック実績、SMSクリック、オプトイン日時など。
Segments AIで作成されたオーディエンスは、固定的なリスト（Lists）ではなく、Klaviyo独自の**動的セグメント（Dynamic Segments）**として機能します。顧客が商品を購入したり閲覧したりするリアルタイムの行動変化に応じて、自動的にセグメントへ追加または除外されます。また、AIによって作成されたセグメントには自動的に klaviyo-ai タグが付与され、管理や監査が容易に行えます。
「Define with AI」の利用手順
有償プランのKlaviyoアカウントでは、以下の2つのルートからSegments AIにアクセスできます：
1. 「Lists & segments」画面から作成する場合
- Klaviyoのダッシュボード左側メニューから Audience > Lists & segments に移動します。
- 画面右上の Create New をクリックし、Create segment を選択します。
- セグメント名を入力します。
- 条件選択エリアにある星マークの付いた Define with AI ボタンをクリックします。
- 入力欄にターゲット層を説明する自然言語プロンプトを入力し、Enterキーを押すか提案をクリックします。
- AIが生成した条件プレビューを確認し、必要に応じて Open in builder をクリックして手動調整を行い、Create segment で保存します。
運用の注意点： Segments AIは「新規セグメント作成時」にのみ利用可能です。既存セグメントの編集中には呼び出せません。また、AIを実行するとエディタ上の既存条件が上書きされるため、手動条件を追加する前の「最初のステップ」として利用してください。
2. キャンペーン作成ウィザード（Campaign Wizard）から作成する場合
メールやSMSのキャンペーン作成フローを離れることなく、その場でセグメントを生成することも可能です：
- キャンペーン作成の Recipients（宛先） ステップに進みます。
- Send to（送信先） または Don't send to（除外先） の選択ボックスをクリックします。
- 既存リストを検索する代わりに、ターゲット像を表すプロンプトを直接入力します。
- ドロップダウンの一番下に表示される Generate new segment をクリックします。
- 生成された条件を確認後、セグメントが自動作成され、キャンペーン宛先として即座に紐付けられます。
成果を出すセグメントプロンプトの構成要素
「30日以内にアクティブだった顧客」のような単純なプロンプトでも動作しますが、精度の高い商用セグメントを構築するには、次の4要素をプロンプトに盛り込むことが推奨されます：
| 構成要素 | 役割 | プロンプトの記述例 |
|---|---|---|
| 対象者と同意（Consent） | チャネルのオプトイン状態を明確化 | "Profiles consented to receive email marketing..." |
| 主要アクション（行った行動） | 特定のトランザクションやエンゲージメント | "...who placed an order at least 2 times..." |
| 除外アクション（行わなかった行動） | 不要な顧客層や離脱顧客の除外 | "...and have NOT placed an order..." |
| 期間・数値制約 | 判定期間や累計金額の指定 | "...in the last 60 days with total order value > $150." |
最重要ルール：プロンプトに必ず「マーケティング同意」を明記する
生成AIは、ユーザーが指示しない限り「マーケティングへの同意（Consent）」条件を自動付加しません。例えば「過去30日間に靴を購入した人」とだけ入力した場合、AIは注文履歴のみを判定条件として設定します。その結果、プロモーション配信を拒否している顧客やゲスト購入者までセグメントに含まれてしまう危険性があります。特定チャネルへの配信を前提とする場合は、必ずプロンプト内に "profiles consented to receive email marketing"（メールマーケティング同意済み）や "consented to SMS marketing"（SMSマーケティング同意済み）を含めてください。
自然言語で構築する高度なEコマースセグメント4選
1. 高意向・未購買の閲覧離脱セグメント（Browse Abandonment）
- 施策目的： 直近で複数回閲覧しているもののカート投入や購入に至っていない顧客に、おすすめ商品や限定クーポンを届けて初購入を後押しする。
- プロンプト（英語入力）：
Profiles consented to receive email marketing who have viewed a product at least 2 times in the last 14 days, have not placed an order in the last 30 days, and have not started checkout in the last 7 days. - 変換される抽出ロジック：
- Can receive email marketing = True（メール配信同意）
- AND Metric: Viewed Product >= 2回（過去14日間）
- AND Metric: Placed Order = 0回（過去30日間）
- AND Metric: Started Checkout = 0回（過去7日間）
2. 高LTV・ロイヤル顧客セグメント（VIPリテンション）
- 施策目的： 購買頻度と客単価が高い最上位顧客に対し、新商品の先行予約案内やVIP限定オファーを案内する。
- プロンプト（英語入力）：
Profiles consented to email marketing who have placed an order 3 or more times over all time, with total order value greater than $300, and have opened an email in the last 45 days. - 変換される抽出ロジック：
- Can receive email marketing = True
- AND Metric: Placed Order >= 3回（全期間）
- AND Metric: Placed Order 累計金額 > 300ドル（全期間）
- AND Metric: Opened Email >= 1回（過去45日間）
3. 休眠リスク顧客の呼び戻しセグメント（Win-Back）
- 施策目的： 通常のリピートサイクルを超過し、放置すると完全離脱に至るリスクのある既存顧客へ復帰オファーを届ける。
- プロンプト（英語入力）：
Customers who placed an order between 60 and 180 days ago, have not placed an order in the last 60 days, and are consented to receive email marketing. - 変換される抽出ロジック：
- Can receive email marketing = True
- AND Metric: Placed Order >= 1回（60日前から180日前の期間）
- AND Metric: Placed Order = 0回（過去60日間）
4. メール・SMSマルチチャネル高関与セグメント（Cross-Channel VIP）
- 施策目的： 両方のチャネルで反応が良い顧客にセール情報をマルチチャネルで連動配信し、コンバージョンを最大化する。
- プロンプト（英語入力）：
Profiles consented to email and consented to SMS who have opened an email or clicked an SMS in the last 30 days and have purchased at least once in the last 90 days. - 変換される抽出ロジック：
- Can receive email marketing = True
- AND Can receive SMS marketing = True
- AND (Opened Email >= 1回（過去30日） OR Clicked SMS >= 1回（過去30日）)
- AND Metric: Placed Order >= 1回（過去90日間）
公開前の検証と運用のベストプラクティス
Segments AIは高速に論理の土台を作成しますが、最終的な配信精度とコンプライアンスはマーケターによる確認が不可欠です。
- ANDとORのブール結合を確認する： 各条件ブロックが正しくAND（すべて満たす）またはOR（いずれかを満たす）でグループ化されているか確認してください。特に複数チャネルのオプトインとエンゲージメントを組み合わせる際、OR条件の囲み方が崩れると意図せず該当者数が0になる原因となります。
- ストア固有のカスタムイベント名を確認する： ヘッドレス構成や特殊なサードパーティアプリを使用している場合、イベント名が標準と異なることがあります。AIが正しいメトリクス（例：標準のPlaced Orderか、独自実装のカスタムチェックアウトか）を選択しているか点検してください。
- 予測分析（Predictive AI）を手動で組み合わせる： プロンプトで骨格を作った後、Open in builder でエディタを開き、「Predicted Churn Risk is High（予測離脱リスクが高い）」や「Expected Date of Next Order（次回注文予測日）」を手動で追加することで、AI予測に基づいた定期補充フロー（Replenishment Flow）へ発展させることができます。
- 自動化フロー（Flows）のトリガーとして活用する： Segments AIで作成したセグメントは単発キャンペーンだけでなく、自動化フローの開始トリガーや条件分岐（Conditional Split）としても利用できます。顧客が条件に合致した瞬間にパーソナライズメールを自動送信する仕組みが簡単に整います。
自然言語による迅速なセグメント構築と的確な人的レビューを組み合わせることで、複雑な条件設定の負担を劇的に減らし、戦略的な施策の実行スピードを大幅に向上させることが可能です。
参考文献
- Customer Segmentation Tools for Smarter Audience Building - Klaviyo
- AI Workflow Automation Tools for Better Marketing & Customer Service - Klaviyo
- How to define segments with AI | Klaviyo Help Center
- Advanced segmentation reference | Klaviyo Help Center
- Define segments with AI | Klaviyo Academy
- Segments AI - Klaviyo