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成功事例をもとに、パーソナライゼーションを行おう

パーソナライゼーションとは、顧客の属性をあらかじめ分析し、その興味・関心・嗜好に合わせて自社のサービスを最適化していくマーケティング手法です。
顧客のインターネットの検索結果や、ECサイトの「おすすめ商品」など、身の回りのあらゆるものは、顧客の好みに合わせてパーソナライズされています。パーソナライゼーションの狙いは、顧客の興味・関心・嗜好を理解し、製品やサービスの顧客体験を最大化することです。

パーソナライゼーションは、日本語ではどういう意味?

1 個人的なものにすること。個人に応じて変更したり作り変えたりすること。
2 インターネットなどを通じて各ユーザーの情報を取得・解析し、その人に合った広告を配信したり、商品やサービス、コンテンツを紹介したりすること。ポータルサイト、ECサイト、サーチエンジンなどで採用される。パーソナライゼーション。→ターゲティング広告

出典 小学館

ネットの普及は個人発の価値観や趣味嗜好を生み出し、それを発信することでトレンドを作ることも可能にしました。結果として、従来以上に多くの価値観が生まれ、それが尊重される気風も形成されてきました。こうした層に対しては、画一化されたマスマーケティングが効果を及ぼすことはできません。そのために、個々人に対する個別のアプローチの重要性が増していったのです。

パーソナライゼーションとカスタマイゼーションの違い

パーソナライゼーションと間違われやすいマーケティング用語が「カスタマイゼーション」です。

「ユーザーの興味を引く」という目的は共通ですが、この目的に到達するまでの道のりが異なります。カスタマイゼーションは顧客自らが自分の希望に合うように設定することを指すのに対し、パーソナライゼーションは企業側がバックエンドで行うものを意味します。パーソナライゼーションは顧客からの注文を受けず、個々の顧客のニーズを解析し、そのニーズを満たすために多種多様な製品やサービスを供給していくことを指します。

マーケティングにおけるパーソナライゼーション戦略とは

マーケティングのパーソナライゼーションは、企業が顧客と1対1でつながるために使用する戦略です。

マーケティングのパーソナライズには多くのメリットがあります。 顧客の信頼と忠誠心を築き、見込み客を顧客に変え、そして既存の顧客との結びつきがより強くなります。パーソナライズされたマーケティングには、プッシュベースとプルベースの2つのタイプがあります。

プッシュ通知などパーソナライズマーケティング広告

プッシュベースのマーケティングでは、企業は顧客に関するデータ(人口統計、収入レベル、職業、購買習慣、好み)を収集して分析し、個別のコンテンツを作成します。

・パーソナライズドWebプッシュ通知サービス
プッシュ通知戦略にとって最も重要な要素は、パーソナライズです。

最近あなたが受け取ったプッシュ通知はクリックするきっかけになりましたか?プッシュ通知は非常に個人的なものです。クリックした後、関連するサービス内ページ等へと直接リンクさせる必要があります。そうすることでコミュニケーション間のギャップを埋め、シームレスな顧客体験を提供します。

・メールマーケティング
メールマーケティングは、プッシュベースのコンテンツマーケティングです。

「パーソナライズ」を行い、個々に適したコンテンツを届けることでコンバージョン率やエンゲージメントを高めることが可能です。メールマーケティングでは、4つのパーソナライズの方法があります。
・宛先のパーソナライズ
・コンテンツのパーソナライズ
・タイミングのパーソナライズ
・行動結果のパーソナライズ

Webサイト訪問などプルベースのパーソナライズマーケティング広告

現在のWebサイトは、単なるネット上に置いたカタログではなく、マーケティングツールに進化しています。離脱を防ぐため、ユーザーごとに表示内容を最適化したり、訪問回数によって広告を出し分ける必要があります。ある来訪者が特定のキーワードを検索して流入した際、そのキーワードに関連するコンテンツにすぐアクセスできるように、トップページ上のバナーなどを、その人が来訪したタイミングでパーソナライズして提示しましょう。

Webサイトのパーソナライズは自社で仕掛けたマーケティング施策に反応してくれた人にこそ、最も効果を発揮します。ブラウズ行動、ロケーション、参照元URLなどをもとに、コンテンツ、メッセージ、広告をリアルタイムでパーソナライズして、サイト訪問者のコンバージョンを増加させていくことが必要です。また、デスクトップパソコン、ノートパソコン、モバイルなど、どの種類のデバイスであってもレスポンシブに表示されるように、一貫した顧客体験を提供していきましょう。

パーソナライゼーションを行うために必要な情報

企業がパーソナライゼーションを行う際、次の3つの情報を活用しています。
消費者の属性を把握し、消費者が利用する日時、場所、行動などの状況に添ってタイミングをうまく捉え、それに対応した商品やサービスなどを提供することで、購買意欲を効率的に高めましょう。

デモグラフィック(人口統計学的属性)

性別、年齢、居住地域、所得、職業、家族構成など人口統計学的な属性の総称です。これらの属性をもとに市場を分類し、マーケティングのターゲットを明確にするための指標とします。アプリのインストール時や、ショッピングサイトの会員登録時に、ユーザー自身で個人情報を入力してもらう方法が一般的です。最近はTwitter、Facebook、LINEなどのSNSと連携して、間接的に情報を得る手法も広く使われています。

コンテキスト(背景情報)

コンテキストとは、消費者行動の背景となる情報のことです。ユーザーがサービスを利用する時間帯、アクセスするデバイスの種類、住んでいる地域などです。

・Googleのパーソナライズド広告
ユーザーが過去に検索した結果をもとにユーザーの好みに合いそうな広告を表示するようにシステム側が適切な広告を選んでいます。オンラインのユーザーデータをもとにしたパーソナライズド広告に関して、Googleは「個人的な苦難」、「アイデンティティや信条」、「性的な興味や関心」といった繊細なカテゴリーに基づくターゲティングを禁止しています。

ユーザーの行動履歴(ビヘイビアー)

もっともパーソナライゼーションの効果が高いのが、ビヘイビアーと呼ばれるユーザーの過去の行動履歴です。どんなページを閲覧したのか、どんな商品を購入したのかといったデータまで、これらのデータを自在に組合せ、多様な切り口でセグメントを作成します。
最低限、確認しておくべきポイントは、
1)リピート率・滞在時間・閲覧ページ数
2)流入経路・コンバージョンルート
です。
価値ある情報発信ができているか、テーマ設定が的外れになっていないかなど、コンテンツ制作の成果と改善点がわかります。また、検索・SNS・メルマガ・広告など、Webサイトへの流入経路はさまざまです。サイトに繰り返し訪問してくれる顧客は、コンテンツを自分にとって有益な情報と感じている可能性が高いです。

ユーザーの購買履歴

ECサイトの商品レコメンドをユーザーごとにカスタマイズしたり、Web接客ツールを使って顧客ごとに最適なプロモーションを行うEC事業者が増えています。
ショッピングカート画面や購入確認画面で、関連商品や、その商品を買った他の顧客がよく買う商品をレコメンドし、併せ買いを促します。1回あたりの購入金額が、”送料無料”の金額を超えるように追加で他の商品を提案するのも良いでしょう。

パーソナライゼーションにAI(人工知能)を活用

ネットの普及とともにデータを活用して、個々に適した情報を提供することが可能になりました。パーソナライゼーションを進めるにあたって、「誰に」「どんなメッセージを」「どのタイミングで」を設計することが、重要です。人間の場合、膨大なパターンを考えセットして検証するのに時間がかかりますが、AIは無数のパターンを試行して最適化し、人間では考えつかない結果を一瞬で引き出してくれます。パターンの検証、高度な分析が加味されたパーソナライゼーションは、AIによって実現できます。とはいえ、「どういうことを伝えたいのか」といった根本的な問題を、AIが肩代わりすることはありません。顧客と直に接する人間の知識を活かしつつ、パーソナライゼーションにAIを活用しましょう。

パーソナライゼーションの事例

パーソナライゼーションにより、上質な顧客体験を提供している事例を紹介します。

Google、Twitter、Facebook

Googleでは、同じキーワードで検索をかけても、ユーザーによって表示される結果が異なります。これは、個々のユーザーの閲覧履歴から、興味・関心が高いと推測されるものを優先して表示するためです。同様のしくみはGoogleが買収したYouTubeにも使われており、ユーザーが興味を抱きそうなコンテンツを「おすすめ」として表示してくれます。

Twitterのパーソナライズの中で良いところは、ユーザー側の設定によってパーソナライズ・情報収集ともに停止することができることです。
加えて詳細なプライバシー設定は約10項目あり、ツイートの公開非公開をはじめ、様々なプライバシー保護手段の設定ができる点はユーザーにとって安心して使えます。

Facebookでタイムラインを閲覧している際に「知り合いかも?」で共通の友人が表示されたことがあるかもしれません。Facebookでは、登録されたユーザー情報、インポートした連絡先情報などに基づき、個々人ごとに別々の情報が表示される仕様となっています。

Amazon 

Amazonは、購入履歴や閲覧履歴に基づいてどのような本がユーザーの好みに合いそうかを学習し、パーソナライズし、ユーザーが購入しやすいように「あなたへのおすすめ」を提案してくれます。「よく一緒に購入」「この商品を買った人はこんな商品も買っている」などのおすすめが表示されます。パーソナライゼーションにより購入プロセスが加速し、顧客が何度も購入しやすくなります。Amazonのワンクリック購入は最も顧客フレンドリーな例です。

Netflix 

Netflixが過去の閲覧履歴を元に表示している「あなたへのおすすめ」もまたパーソナライゼーションのひとつです。Netflixサービスを使用するたびにフィードバックを収集し、アルゴリズムを繰り返し鍛え続けることでお客様が最も視聴する作品を予測する正確さを向上しています。 Netflixのデータやアルゴリズム、算出システムは引き続き相互的に働きかけ、お客様が楽しめる商品を提供できるよう新鮮なレコメンド機能を作っています。

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Adobe 

Adobeは、顧客のプライバシーに配慮しながら、パーソナライズされた体験をリアルタイムで提供可能にする業界初のプラットフォームを提供しています。Adobe Experience Platformは、顧客プロファイルなど顧客体験管理に必要なデータの統合管理から顧客とのコミュニケーションにつなげるアクティベーションまでを一貫して提供する、データガバナンス機能を搭載したCXMプラットフォームです。

ユーザーにあなた好みの顧客体験を届けるために、パーソナライゼーション戦略を立てよう

企業と顧客との接点は、あらゆるところに存在します。チャネルとデバイスをまたぎ、デジタルとアナログの両面にわたっています。これらの接点で交わされるコミュニケーションのすべてを個々の顧客の好みに合わせてパーソナライズすれば、上質な顧客体験を提供できます。まずは、自社内で情報を入手するところから始めましょう。

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