ウェブサイトやWEBプロモーションの大きな利点は獲得した顧客情報のセグメンテーションにある。消費者との関係を築き，マーケティング戦略を立案する上で，個別の消費者の特徴を知ることは不可欠だ。さまざまなエントランスからサイトを訪れる不特定多数のユーザーをダイレクトなマーケティング活動につなげるために，ユーザーのセグメンテーションを意識したプランニングが必要だ。

セグメンテーションを行い，マーケティング活動に有効なユーザーを抽出するためにはインセンティブを通じた登録を行う。登録の際に取得する情報によりユーザーを分類・抽出するだけでなく，集客の段階で欲しいユーザー層のターゲティングを行っておくべきだ。

プロフィール，個人情報によるセグメンテーション

まず，基準となるのがそのユーザーのアイデンティティである。年齢，性別，居住地，職業，家族構成などの情報をベースにそのユーザーがターゲットの購買層にマッチするかを知ることができる。また，どういったユーザーが提供するサービスや製品に対して積極性を持っているかということもわかる。しかしこのようなプロフィールデータはアクティブなインターネットユーザーに偏っている事をあらかじめ想定しておくべきである。取得する項目は必ず何らかの調査やコンタクトのアクションにつながるものを選ぼう。無駄なデータの取得はユーザーの参加に対するハードルや不正確なデータ取得につながりかねない。

個人情報の取得に際しても必要最低限のものを取得しよう。後にユーザーにコンタクトを取る際に必要がある項目のみ取得するべきだ。また，後に特定のフォーマットにデータを合わせる事を想定し，名前や住所などは分けた形で取得しよう。

自己申告によるロイヤルティ測定や意識調査の不正確さ

ユーザーを購入に関するロイヤルティや製品・サービスに対する意識によってセグメントする場合，購入履歴を参照するか，自己申告をしてもらう必要がある。（⁠後に述べるターゲティングとフィルタリングという方法もある）自己申告のアンケートから情報を取得する際はその「不正確さ」を考慮するべきだ。

アンケートに対し，ユーザーは正しい答えを提供する義務はなく，多くの場合そのモティベーションすら無い。答える面倒臭さに加え，インセンティブを提供して行うアンケートに対しては当選に対する意識も回答内容を左右させかねない。回答の不正確さはこういったアンケートだけでなく，プロフィール等にも発生する。生まれ年や居住地が長いプルダウンからの選択である場合，ユーザーが正しい答えを選択してくれる可能性は落ちる。データの取得項目の設定はもちろんだが，その回答方法も可能な限りユーザーが答えやすいように設定するべきだ。

意識調査のアンケートに対しもうひとつ気をつけるべき点は競合他社の存在である。ウェブ上で特定の製品特長などへの関心をユーザーに問うことで販売戦略上重視されているポイントを明らかにしないよう注意しよう。

取得項目例：

• 製品，競合製品の購入・消費頻度
• 製品カテゴリー購入理由
• 製品，競合製品選択理由・基準
• 関心・意識の高い関連トピック，度合い