2024.07.01

【解説】重要性が高まるパーソナライゼーションの考え方と活用例、AIによる進化

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デジタルマーケティングの世界では、企業が顧客ごとに商品やサービスを提案する「パーソナライゼーション」がこれまで以上に重要な要素となっています。現代の消費者は多様なニーズを持ち、それぞれのニーズに応じたカスタマイズされた体験を求めています。このような市場環境で他社との競争に勝ち、消費者から選ばれ続けるブランドになるためには、消費者一人一人に対して特別な体験を提供することが重要です。

本記事では、パーソナライゼーションの重要性、その実現方法、そしてAIを用いたパーソナライゼーションについて解説していきます。

パーソナライゼーションの重要性

消費者一人ひとりに対して最適な体験を提供することが求められる中で、パーソナライゼーションが重要視される理由をご紹介します。

顧客エンゲージメントの向上

顧客とのエンゲージメント向上は多くの企業にとって課題ですが、パーソナライゼーションがこれを解決する可能性があります。パーソナライゼーションによってユーザーは自分にとって価値のある情報や製品を多く受け取ることができるようになれば、ブランドコンテンツとの接触回数や接触時間が延びるため、結果的にエンゲージメントも高まります。

顧客満足度の向上

顧客満足度やロイヤリティの向上はLTVをビジネス指標として重視する企業にとっては大きな課題です。パーソナライゼーションは個別にカスタマイズされたコンテンツやサービスの提供を受けることで、顧客が自身の期待を超える体験をすることを目指すため、顧客満足度が高まる可能性があります。顧客は企業に対してより良い印象を持ちブランドへのロイヤリティが高まれば、リピート購入や口コミによる宣伝効果も期待できます。

パーソナライゼーションの活用例

サブスクリプション型映像配信プラットフォーム

映画やドラマを配信するサブスクリプション型映像配信プラットフォームは、ユーザーの視聴履歴や評価に基づいて次に視聴するコンテンツをレコメンドするシステムを採用しています。これにより、ユーザーが自分の好みに合ったコンテンツを簡単に見つけられるようにし、サービスの利用頻度を高めるように設計されています。

サブスクリプション型音楽配信プラットフォーム

音楽を配信するサブスクリプション型音楽配信プラットフォームもまた、ユーザーのリスニング履歴をもとにパーソナライゼーションされたプレイリストを作成しています。これにより、ユーザーは新しい音楽との出会いを楽しむことができ、長期的な利用を促進しています。

ECモール

ECモールではユーザーの閲覧履歴、購入履歴、検索履歴などを分析し、個別に最適化された商品レコメンデーションを提供します。例えば、「おすすめの商品」や「過去に閲覧した商品に関連する商品」といったセクションにおいて、ユーザーごとに異なる内容が表示されます。これによりユーザーの購買意欲を高め、コンバージョン率向上を目指しています。

パーソナライゼーションの導入方法

パーソナライゼーションはこのように、導入することであらゆるメリットをもたらすデジタルマーケティング戦略です。ではパーソナライゼーションの導入はどのように行われるのでしょうか。その具体的な方法について、3つのステップに沿って解説します。

データプラットフォームの構築

パーソナライゼーションの第一歩は、ユーザーデータの収集と一元管理です。企業はビジネスやマーケティングにおいて以下のような様々なユーザーデータを収集しますが、パーソナライゼーションを実現するにはこれらのデータを一元管理し活用できる状態にすることが重要です。

ウェブサイトのアクセスログ

ウェブサイト上でのユーザーの行動データやウェブ接客への反応データなどを収集します。また、スマートフォンアプリを提供している場合はそこでのアクションなども含まれます。

CRMシステム

実際に顧客がサービスを利用している場合に、そこで行われた購入履歴・サポート履歴・サービス利用履歴などがデータとして蓄積されます。ここにはオンラインサービスだけでなく、オフラインで行われたサービスに関する記録も含まれます。

ソーシャルメディア

ソーシャルメディア分析ツールを使用して、ソーシャルメディア上でのユーザーのエンゲージメントやフィードバックを収集します。

パーソナライズロジックのモデリング

収集したデータをもとに、以下のようなデータを使ってどのような顧客体験を提供するのかを設計します。ここではデータ分析だけでなく顧客体験（カスタマージャーニー）との連携が必要になります。

デモグラフィックデータ：年齢、性別、居住地、職業などのデータ
サイコグラフィックデータ：価値観、嗜好、興味、ライフスタイルなどのデータ
行動履歴データ：自社のサイトやアプリの利用、サービスやサポートの利用などのデータ

パーソナライズされたコンテンツやサービスの提供

モデリングされた内容に基づいて、ユーザーごとにコンテンツやサービスを提供します。

オンラインコンテンツ

レコメンドエンジンなどを用いてモデルを実装し、ウェブサイトやメール配信、アプリ上でパーソナライズされたコンテンツを提供します。モデルに基づき提供すべきコンテンツが不足している場合にはあらかじめコンテンツ自体を準備しておく必要があります。

オフラインサービス

各顧客に最適な内容をスタッフが確認し、それに基づいたサービスを顧客に提供します。スタッフが顧客情報を確認するためのツールの準備や、スタッフの業務フローの設計・スタッフへの教育、モデルに基づき提供すべきサービスが存在しない場合はサービス開発も行う必要があります。

AI技術の活用

AI（人工知能）技術は、パーソナライゼーションの推進において重要な役割を果たしています。機械学習アルゴリズムや自然言語処理（NLP）を活用することで、大量のデータを迅速かつ正確に分析し、ユーザーの嗜好や行動を予測することが可能です。これにより、より高度なパーソナライズが実現できます。

具体的には、AI技術はパーソナライゼーションにおいて以下のように活用されています。