人口統計とは、年齢、性別、収入などに基づいてグループ化された人々のグループの特徴です。 企業、組織、および政府は、意思決定を行うために人口統計データを分析する必要があります。 たとえば、企業はこの情報を使用してマーケティング プランを作成し、政府はこの情報を使用して公共政策を実行に移すことができます。 この投稿では、人口統計について話し、彼らのマーケティング計画がどのように機能するかについてのアイデアを提供しました.
人口統計学の意味?
人口のさまざまな特性は、その人口統計と呼ばれます。 人口統計の例には、調査中の人口の年齢、性別、人種などが含まれます。 人口統計データは、人口の社会経済的状況に関する統計的な詳細です。
人口統計データの使用方法
公共部門と民間部門の両方のアナリストは、これまで以上に多くのデータにアクセスできるようになりました。 これにより、人口統計データを使用することがこれまで以上に重要になります。 以下は、人口統計データが使用される主なカテゴリの一部です。
＃1。 マーケティング戦略
ほとんどの企業のビジネス モデルは、クライアントを知ることに依存しているため、ターゲット オーディエンスを理解するには人口統計データが役立ちます。 これは、企業が年齢、性別、収入、文化、購買習慣によって市場をセグメント化するのに役立ちます。
＃2。 経済分析
金融、ヘルスケア、不動産、さらには投票の決定に人口統計データを利用するには、経済学をしっかりと理解している必要があります。 したがって、小売売上高と雇用データを使用して、アナリストはビッグデータと予測アルゴリズムを使用して、経済指標と消費者行動に関する正確なレポートを作成できます。 これにより、社会がどのように運営されているかをよりよく理解することができます。
＃3。 政府の政策
地方自治体、州政府、および連邦政府は、人口統計データを使用して公共政策を策定し、公共サービスに費やす金額を決定できます。 また、政府および経済調査を国勢調査局の人口および住宅データと組み合わせることで、重要な社会統計が得られます。
人口統計マーケティング
市場セグメンテーションは、消費者をより管理しやすく、焦点を絞ったグループに分割するための手法であり、デモグラフィック マーケティングはそのような手法の XNUMX つです。 これらの人口統計の消費者がマーケティング イニシアチブにどのように反応するかについて詳しく知るには、これらのカテゴリの特徴を使用します。 マーケティング担当者は、さまざまな年齢層のオンライン アクティビティのピーク時に関連する広告をターゲットにすることもできます。
デモグラフィック マーケティングが重要な理由
人口統計学的マーケティングは、広告主が顧客に似たさまざまなグループの人々のニーズと欲求の違いを伝えることができるため、重要です. マーケティングをより成功させるには、デモグラフィック マーケティングが重要なタイプの広告です。 デモグラフィック マーケティングが重要である理由と、マーケティング キャリアをどのように前進させることができるかについて、いくつかの理由を以下に示します。
＃1。 コストを削減
組織に関心を持つ可能性が高い人に広告を表示すると、各オンライン広告のクリック単価を下げることができます。 これにより、マーケティングの全体的なコストが削減され、お金が節約されます。
＃2。 質の高いリードは変換されます
デモグラフィック マーケティングは、ビジネスがより質の高いリードを獲得するのに役立ちます。 これは、あなたの商品に興味を持っている個人があなたの広告をより早く見て購入したり、オンラインで詳細を調べたりできるためです。
＃3。 ブランドの特定
多くのマーケティング担当者は、一般的な広告よりも競合他社とのブランドの差別化を図るために、オーディエンスの人口統計または関心グループごとに独自の広告を作成しています。
＃4。 忠誠心を高める
デモグラフィック マーケティングを通じて獲得した顧客は、ターゲットを絞ってパーソナライズされたオンライン広告を見たことがあるため、ビジネスに対してより忠実である可能性があります。
＃5。 ニッチを満たす
若い親や特定の年齢以上の健康な女性など、特定のニッチに販売したい場合は、人口統計マーケティングが重要です。 これは、これらのグループに関するデータを使用して、効果的で魅力的な広告を作成し、適切な時間に表示できるためです。
＃6。 あなたの努力を集中させます
特定の人口統計へのマーケティングを行うと、オーディエンス ベース内の主要なオーディエンスに労力を集中させることができます。これにより、オーディエンスのすべてのクライアントに同時に宣伝しようとした場合よりも、あなたとチームが集中しやすくなる可能性があります。
デモグラフィック マーケティングの例
以下に、マーケティング対象となる人口統計の XNUMX つの例とそれぞれの説明、およびその方法の例を示します。
＃1。 年
見込み客とクライアントの年齢は、マーケティングの際に考慮できる人口統計の XNUMX つです。 マーケティング チームは、ターゲット市場を子供、XNUMX 代、若者、成人、高齢者などの年齢グループに分けて、これらのグループごとに、またはこれらの年齢グループの人々の親に年齢固有のアイテムを宣伝することがよくあります。
＃2。 性別
マーケティングの対象となる可能性があるもう XNUMX つの典型的な人口統計は、性別です。 これは、市場調査によると、さまざまな性別のニーズ、態度、関心により、一部のコマーシャルにさまざまな方法で反応する可能性があるためです。 マーケティングのターゲット市場として性別を使用する場合、固定観念を避けることが重要です。
＃3。 収入の範囲
マーケティング活動を展開するときは、ターゲット ユーザーの財務レベルも考慮する必要があります。 これには、多くの場合、Web データを使用して、会社の製品と同じ価格帯の製品に関心のあるリードをターゲットにする必要があります。 誰かのソーシャル メディア活動やインターネット検索履歴にこの情報が含まれる場合があり、広告をサポートするさまざまなプラットフォームでそれらを追跡するために使用できます。
＃4。 地理的エリア
あなたの会社がローカライズされた製品割引を提供したり、限られた地元の顧客に対応したりする場合、地理的な場所は、マーケティング キャンペーンで活用できる有用な人口統計です。 検索履歴と IP アドレスから取得した情報を使用して、潜在的な消費者をその場所で簡単にターゲティングし、地理的な境界によって広告がリーチするオーディエンスを制限できます。
＃5。 家族構成
家族構成のおかげで、商品に関してさまざまな要求や欲求を持つリードをターゲットにすることができます。 これは、子供がいる人や、より良い生活を送るために特定の商品が必要なさまざまなタイプの関係を持つ人に広告をターゲティングするのに役立ちます.
＃6。 民族性と宗教
宗教や民族などの人口統計を使用して、特定の文化的および宗教的要求を持つ顧客に売り込むことができます。 特定の人種や宗教の人が多い地域向けのローカライズされた広告は、このカテゴリに分類される可能性があります。 この方法を使用して、宗教的または文化的なお祭りで商品を販売したいときに人々に売り込むこともできます.
＃7。 職業と学歴
個人の仕事や教育レベルへのマーケティングは、特定の分野の人々や教育を必要としている人々にリーチする方法です。 この情報を使用して、教育やキャリアを促進するための仕事関連のトレーニング プログラムや大学を提案できます。 多くの人がソーシャル メディア アカウントに自分のキャリアと教育レベルを含めています。
人口統計データとは
人口統計データには、特に人口、人種、収入、教育、雇用に関する情報が含まれており、これらは測定可能であり、多くの場合、特定の場所と時間に関連付けられています。 人口統計データでは、地域に住んでいる人の数、人口増加率または出生率、民族性、密度、広がりなどの情報を見つけることができます。 仕事に関して言えば、雇用率と失業率があり、これらは性別と人種に関連している可能性があります。
政府および商業の国勢調査組織は、人口統計データを頻繁に収集し、マーケティング、研究、および環境と人々の進歩に利用する場合があります。 政府は、人口、雇用、および密度、民族性、性別などのすべての関連カテゴリなどのデータを使用して、道路、病院、法執行機関などのインフラストラクチャの成長を計画できます。 マーケティング担当者や営利企業も、人口統計情報を利用して、広告や製品の配布をターゲットにしています。
人口統計データの重要性
Web 分析とオンライン マーケティングでは、人口統計情報を使用して、Web サイトのターゲット ユーザーについて詳しく調べたり、そのユーザーに応じたバイヤー ペルソナを作成したりします。 一方、人口統計データは、企業の業績に関するビジネス調査やレポートに使用できます。 それは主に戦略的な物資をターゲットにするのに役立ちます。
人口統計データの例
人口統計調査では、次の情報を求めることができます。
＃1。 年
最も重要な人口統計学的特徴の XNUMX つは年齢です。 これは、Web サイトを訪問するユーザーの人口統計と、最も多くの購入を行う年齢層の信頼できる予測因子です。 特定の年齢層にアピールする素材の詳細と、その可能性がどこにあるのかを明らかにします。
＃2。 性別
性別に関する情報は、Web サイトのどのセクションまたはどの製品が男性または女性により適しているかを明らかにします。 男性または女性をターゲットとするイニシアチブの計画は、性別による訪問の分類に基づくことができます。
#3 教育
たとえば、教育に関するデータは、ユーザーが大学に進学したかどうかを明らかにします。
＃4。 所得
たとえば、収入情報を使用して、高収入の個人を簡単にターゲットにして、ハイエンド製品を販売することができます。
＃5。 興味
ユーザーの関心に関する情報は、Web サイトの訪問者が関心を持っているトピックを明らかにし、彼らの購買習慣に関する推論を可能にします。 たとえば、広告主は、特定の製品カテゴリに対する個人の好みに合わせた広告をデザインできます。
＃6。 国
ユーザーの出身地、都市、国は? 広告活動を特定の地理的マーカーに適切にターゲティングするには、この質問が重要です。
さらに、人口統計データを使用することで、ユーザー グループのセグメント化が可能になります。 たとえば、特定のテーマや趣味を持つ 18 歳から 24 歳までの人をつなぐことができます。 この種のターゲティングは、リマーケティングの取り組みに大きなメリットをもたらします。
人口動態に影響を与える 3 つの要因とは?
変化の XNUMX つの要素は、移住、誕生、そして死です。 自然上昇または自然変化は、出生と死亡によって引き起こされる人口の変化を表すために使用される用語です。 削除されるよりも多くの個人が追加されるかどうかに応じて、人口は増加または減少します。 人口が変化している理由と速度を理解することは、その地域が歴史的に自然変化と移住をどのように組み合わせてきたかによって異なります。 したがって、これらの要因には次のものが含まれます。
＃1。 自然な変化
人口の自然な変化は、出生と死亡の違いです。 また、自然変化は多くの場合有益です。つまり、死亡する人が減り、より多くの子供が生まれます。 この増加は、この有益な自然な変化を表しています。 ユタ州のソルトレイクシティ大都市圏は、自然成長が起こった米国内の多くの場所の 19,100 つです。 ソルトレーク シティでは、6,400 年から 2014 年の間に約 2015 人の出生と 12,700 人の死亡がありました。ソルトレーク シティでは、死亡よりも約 12,700 人の出生があったため、年間を通じて約 XNUMX 人が自然に増加しました。
＃2。 移行
ある場所から別の場所に移動するとき、人々は移動します。 純移動、または場所に出入りする人の数の差は、それを説明する一般的な方法です。 移動する人が移動する人よりも多い場合、人口はプラスの純移動を経験します。 国内および国外の移動は、移動を分類するために使用する 2014 つのカテゴリです。 国内移住、または米国内での移動は、人口変化の主な原因の 2015 つになることがよくあります。 440,000 年から XNUMX 年の間に、約 XNUMX 人が南部の州に移動し、そこから出て行った人よりも多く、南部は純国内移動が最も多い地域になりました。
国際移住とは、米国に出入りする人々の移動であり、海外で雇用されている米国市民やさまざまな国からの外国生まれの移民など、幅広い個人が含まれます。 フロリダ州のマイアミ大都市圏のような一部の地域では、純国際移動が成長に貢献しています。 70,000 年から 2014 年の間に約 2015 人増加した純外国人の移動は、マイアミの人口増加に大きく貢献しました。
＃3。 大きな絵
変化の要素を理解することは、米国の人口が時間とともにどのように変化しているかを理解するのに役立ちます。 全国の郡を調べると、主に移住の結果として拡大する郡のグループと、自然増加の結果として拡大する郡のグループを見つけることができます。 マップ 1 では、2014 年から 2015 年の純移住の増加の結果として主に増加したクラスターが、フロリダやテキサスなどの場所で見られる場合があります。 地図 1 に描かれている他のクラスターは、主に自然の拡大の結果として、同じ期間中に拡大しました。これには、カリフォルニア、ユタ、およびバージニアからニューヨークまでの東海岸に沿ったものが含まれます。
人口統計の例は何ですか?
以下は、人口統計データのサンプルです: 年齢、人種、民族、性別、婚姻状況、収入、教育、および雇用。 この種のデータは、アンケートの質問によって簡単かつ適切に収集できます。
人口動態に影響を与える XNUMX つの要因とは?
人口統計学者は、人口規模の変化を予測しようとする際に、出生率、死亡率 (平均余命)、人口の開始年齢プロファイル (そもそも比較的高齢か若年か)、および移動という XNUMX つの重要な変数に集中することがよくあります。
参考文献
- 国勢調査.gov
- 質問プロ.com
- indeed.com
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