パーソナライゼーション

パーソナライゼーションとは何か?

パーソナライゼーションとは、各個人のユニークな側面を考慮して、コミュニケーションや顧客体験をカスタマイズするプロセスのことです。 氏名、住所、購買習慣、購入商品、嗜好、行動データなどの顧客データにアクセスできれば、どのデジタル・チャネルでもパーソナライゼーションを適用できます。

パーソナライゼーションの種類

パーソナライゼーション戦略は、要求されるパーソナライゼーションのレベルによって異なります。 例えば、一部のパーソナライゼーションは1対1であり、顧客の特定の情報に直接関連していることを意味します。 また、パーソナライゼーションは、セグメント化されたアプローチを用いて適用されることもあり、この場合、一連の特性または顧客属性を定義します。 個人データによってこのセグメントに分類された顧客は、パーソナライズされた体験を受けることができます。

パーソナライゼーションは、Eメールにその人の名前を入れる「こんにちは、ジョン」ような簡単なものから、その人の最近の購入やウェブ閲覧の詳細をEメールに含めるような親密なものまであります。 また、その人の過去の購入履歴に基づいて、ウェブサイト上で特定の商品プロモーションを表示したり、SMSやモバイルアプリケーションで特別なプロモーションを送信したりすることもできます。

パーソナライゼーションの他の例としては、以下のようなものがあります

  • 過去の購入履歴やウェブ閲覧履歴に基づく商品の推奨
  • 訪問者の所在地に基づいたウェブサイト上での商品プロモーション
  • 特定の製品を所有している顧客セグメントへのEメールオファー
  • 顧客が購入を希望している商品のセールに関するSMS通知
  • 購入後に顧客とコミュニケーションをとり、購入した商品に問題がなく満足していることを確認する。

パーソナライズされた体験の構築

多くの消費者は、定期的に関わるブランドから、ある種のパーソナライズされた体験を期待している。 マッキンゼーの調査によると、76%の消費者はパーソナライズされたブランドから購入する可能性が高いです。 彼らが知りたいのは、そのブランドが自分たちのことやニーズを理解し、無関係なメッセージやオファーを送らないということ。 つまり、ブランドは顧客や見込み客にある程度のパーソナライゼーションを提供する必要があるということです。 そして、パーソナライゼーションを提供するためにはデータが必要となります。

ゼロ・パーティ・データとファースト・パーティ・データには、顧客とのやり取りから直接収集された各顧客に関する情報が含まれる。 顧客がブランドに対して、体験をパーソナライズするために利用することを期待しているのは、このデータです。セカンドパーティやサードパーティのデータは、パートナーやその他のサードパーティからもたらされます。 データソースとその信頼性にもよるが、ファーストパーティデータと慎重に組み合わせない限り、セカンドパーティデータやサードパーティデータをパーソナライゼーションに直接活用するのが必ずしも最善とは限りません。

小売業者とブランドにとってのパーソナライゼーションの課題

ブランドや小売業者は、いつ、どこで、どのように顧客体験をパーソナライズすべきか、しばしば議論されます。 ブランドが顧客や見込み客をストーキングしているように感じられるほど、体験をパーソナライズしすぎることがありますがその一方で、十分に行き届かないこともあります。 (例えば、Eメールに顧客の名前を入れることは、真のパーソナライゼーションではありません)。

企業は長年にわたってパーソナライズされた体験を提供し、さまざまな成功を収めてきました。 しかし、ウェブサイト全体で消費者を追跡するサードパーティ・クッキーの廃止という新たな課題に直面しています。 その結果、ブランドはパーソナライゼーション戦略を再考し、顧客が進んで提供するゼロ・パーティ・データとファースト・パーティ・データの収集と活用の重要性に焦点を当てなければならなくなりました。

利用可能な顧客データの継続的な増加に伴い、ブランドや小売業者は、顧客をよりよく理解し、顧客が知り、サポートされていると感じられるような方法で体験を改善する機会が増えています。 パーソナライズをまったくしないことを選択したブランドや小売業者は、すぐに利益と消費者のマインドシェアの両方を失うことになるでしょう。

Brian Carlson
Brian Carlson
Brian Carlson is the Founder and CEO of RoC Consulting, a digital consultancy that helps brands establish the optimal balance of content, technology and marketing to achieve their goals.

More To Explore

Stacks of Money

データ収益化の準備はできていますか?

テクノロジーを考慮することは最も重要だが、データ収益化を成功させるためには、データ&アナリティクスのリーダーシップの重要性を過小評価することはできない。