パーソナライゼーション
概要と重要性
パーソナライゼーションとは、データとアナリティクスを活用してカスタマー・エクスペリエンスを個人向けに最適化する取り組みです。購入履歴、人口統計データ、パターン認識データなどを用いることで、個人のエクスペリエンスを各人の唯一無二の好みに合わせて調整することができます。一人ひとりのニーズに最適な選択肢を提示することは、顧客が欲しいものを素早く見つける助けとなるため、よりパーソナライズされたエクスペリエンスの提供が実現し、理想的には顧客満足度の向上と売上の拡大へとつながります。
パーソナライゼーションの歴史
「パーソナライゼーションは完全に現代的な取り組みであり、テクノロジーによってのみ駆動される」と思われるかもしれませんが、それは真実とはかけ離れています。パーソナライゼーションは、最初の店舗オーナーが登場した頃から実践されてきました。
例えば、1800年代に男性が靴屋に入り、靴の新調を依頼したとします。靴屋は顧客カードを見てその男性の靴のサイズ、普段の支払額、立って活動している時間を確認した上で、つまりその男性の過去の顧客データに基づいて、新しい靴を作ることができました。小さな町や村の場合は特に、初期の製造小売店は顔なじみ客がほとんどで、特定の顧客が必要としているものをジャストフィットで制作できた可能性が高いでしょう。このレベルのパーソナライゼーションは産業革命の後には希少な取り組みとなりました。大量生産製品が手工業製品の大部分に取って代わったからです。初期段階のインターネットが登場したときも、パーソナライゼーションは依然として大きな関心事ではなく、ほとんどのマーケティング・チームはどの顧客にも同じ方法で対応していました。
しかしながら、AmazonのようなWebベースの企業が登場したとき、カスタマー・エクスペリエンスは一変しました。Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」というレコメンド機能により、Webパーソナライゼーションが初めて実践されたのです。そして、レコメンデーション・エンジンの時代が産声を上げました。これを活用すると、商品の好みに基づいて顧客セグメントをグループ化した上で、同じセグメントに属する顧客に対して他の顧客が購入した別の商品を提案することができます。今日、セグメンテーションは最も純粋な形のパーソナライゼーションとは見なされていませんが、初期の「パーソナライズされたエクスペリエンス」を実現し、このコンセプトの大々的な普及の口火を切ったのはセグメンテーションでした。
パーソナライゼーションは通信業界におけるカギであり、アナリティクスは当然の解決策です。
通信企業のTelenor Norwayはリアルタイム・データと機械学習をどのように活用して、顧客へのオファーのパーソナル化、ビジネス上の意思決定の強化、顧客サービスの改善、顧客ニーズへの継続的な適応を実現しているのでしょうか？
パーソナライゼーションの最新動向
パーソナライゼーションが今日、どのように利用されているかをご確認ください。
パーソナライゼーションとプラバシーのバランス調整
テクノロジーが高度化し、より多くの顧客データを収集し始めたことで、人々はプライバシーへの悪影響をますます心配するようになっています。セキュリティの侵害、行政による個人情報の利用、過剰にパーソナルなマーケティング・コミュニケーションにより、人々は自身の個人情報の共有の在り方について、さらなる緊張感を強いられています。その結果、マーケターにとっては「パーソナライゼーションの程度」と「プライバシー侵害だと感じさせる程度」との適切なバランスを把握することが難しくなっています。テクノロジーが普及するほど、企業には２つのことを示す能力が必要不可欠になっていきます。企業は「顧客を理解していること」および「顧客の個人情報を保護できること」を実証しなければなりません。
パーソナライゼーションの業種別用途
パーソナライゼーションは小売業に関して語られるのが一般的ですが、実際にはあらゆる業種で役立ちます。なぜなら人々は誰もが唯一無二だからです。全員に当てはまるような「型」は存在せず、だからこそ、パーソナライズされたオファーがこれほど成功しているのです。機械学習により、マーケティング・チームは人々の差異を考慮し、顧客データに基づき各人が欲しいものや必要としているものを予測した上で、それを個人別に提示することができます。
ハイプやイノベーションについて考えたとき、私の頭に思い浮かぶのは「人々を笑顔にすることによって、また、私が “摩擦のないカスタマー・ジャーニー” と呼ぶものを真に提供することによって、際立った存在となることができている企業」です。こうした企業は実際に利便性、パーソナライゼーション、タイミングを組み合わせて真の顧客満足を届けており、その能力が傑出しています。 Steven Hofmans Customer Experience, Analytics and Marketing Adviser SAS
NPOを支援するNPO：CNM（thecnm.org）
NPO（非営利組織／非営利団体）は、COVID-19によって多大な影響を被った多くの組織のひとつです。しかしながら、パーソナライズしたオファーを利用することで、危機下でもタイムリーに需要に対応し、さらなる取り組みを実施できているNPOもあります。アナリティクスの活用が、より安全かつ健康的なコミュニティを復興するための取り組みを可能にしたのです。このビデオでは、COVID禍におけるNPOの闘いの実態を知ることができます。
パーソナライゼーションの仕組み
今日におけるパーソナライゼーションは、主にアルゴリズムと機械学習によって成し遂げられます。アルゴリズムの複雑さは基本レベルから高度なレベルまで多岐にわたりますが、どれも何らかの差別化をもたらします。基本的なアルゴリズムは買い手に対し、新製品やベストセラー商品を提示するだけかもしれません。一方、より高度なパーソナライゼーション・アルゴリズムは、顧客ついて具体的な事項を識別した上で類似品目をレコメンドします。例えば、Netflixが利用しているアルゴリズムは、あなたが普段リアルタイムで視聴する番組を調べた上で、あなたの視聴データに基づき別の番組をレコメンドします。あなたの既知の関心対象に関連する作品をより多く見つけ出すべく、アルゴリズムは決定木を作成し、さまざまなパス（経路）へとあなたを誘導します。
多くの意味で、パーソナライゼーションは「卓越した顧客サービス」の “最新鋭版” と言えます。顧客はそれを期待しており、訪れたサイトにパーソナライゼーション機能が存在しない場合は困惑してしまう可能性さえあります。例えば、新規契約者向けの自動車保険の場合、保険会社はあなたについて子供の年齢や所有車の種類などの情報を把握するほど、より短時間でオファーをパーソナライズすることができます。
パーソナライゼーションには複数のアプローチが存在します。ここでは、企業において単独で、または任意の組み合わせで利用される可能のある４つのパーソナライゼーション手法を紹介します。
コンテキスト化
この形態のパーソナライゼーションは、各種の要因（例：居住地域や教育レベル）に基づき対象者の視点（物の見方）を知ることにフォーカスします。そのため、コンテキスト（文脈・状況）という言葉で表現されています。これにより、本人が見たいと思うコンテンツだけでなく、本人が置かれている状況に関連するコンテンツをレコメンドできるようになります。例えば、企業が閲覧者の居住地域を知っていれば、その閲覧者が買いたいシャツを在庫している最寄りの店舗を提案することができます。コンテキスト化を利用すると、インターネット上の情報の激流における舵取りを容易にする方法を顧客に提供できます。
ハイパーパーソナライゼーション
ハイパーパーソナライゼーションは、その言葉通りの極めて高度な手法です。パーソナライズしたオファーの有用性を高めるべく、通常のパーソナライゼーションよりも多くの顧客データを検討するために、機械学習を利用します。これにより、企業のWebサイトはリアルタイムで反応できるようになり、例えば、顧客がWebページを移動するたびに、移動先ページのコンテンツをその顧客に合わせてその場で細やかに調整することが可能になります。
カスタマー・ジャーニーのためのリアルタイム・インタラクション
パーソナライゼーションはマーケティング以外の領域にも拡張することができ、営業／サービス／サポートのような顧客対応業務のための資産にもなりえます。洗練されたアナリティクス駆動型の意思決定エンジンは消費者／企業間における双方向の対話型エンゲージメントをオーケストレート（連携調整）できるため、企業は顧客ニーズを即座に満たせるようになります。こうした「次の最良エクスペリエンス」をリアルタイムで提示するためには、顧客データ・プラットフォーム、高度なアナリティクス、機械学習、自動化されたプロセス、業務システムとの統合などを通じて魅力的なカスタマー・エクスペリエンスを創出する必要があります。
顧客認識プログラム
最近は、顧客認識プログラムもかなり広く利用されています。ほとんどの企業は既に、顧客行動分析が顧客ロイヤルティの五大推進要因のひとつであることを知っています。その結果、多くの企業がリワードシステム（例：ポイント還元制度）やロイヤルティ・プログラム（例：購入実績ベースの優遇プログラム）のような取り組みを導入しています。こうした取り組みは顧客と企業の双方にメリットをもたらします。なぜなら、顧客認識プログラムには「リピート利用を続けて還元や優遇を受けたい」という高揚感とモチベーションを顧客にもたらす効果があるからです。
次のステップ
ぜひポッドキャスト「Reimagine Marketing」をチェックしてください。カスタマー・エクスペリエンスのテクノロジー面がどのように高度化しているのかについて理解を深めることができます。
パーソナライゼーション・ソリューション
カスタマー・エクスペリエンスは、あらゆるビジネスの重要な構成要素です。「カスタマー・ジャーニー・アクティベーションのためのSAS® ソリューション」を活用すると、最新のテクノロジー、機械学習、戦略を駆使して顧客理解を深めることで、自社の事業をトップレベルへと推進できるようになります。SASのソリューションなら、大量のパーソナライゼーション・オプションを個人別に調整できることに加え、より的確に顧客が欲しいもの／必要とするものを予測することができます。
