顧客のニーズが多様化している現代において、インターネットを介して顧客の興味関心に合った商品を提供することが期待されています。
それを可能にするのがパーソナライゼーションなのです。
今回は、パーソナライゼーションについて基礎知識をつけて購入率を上げていきましょう！
パーソナライゼーションとは
パーソナライゼーションとは、企業側が顧客の属性や行動・購入履歴のデータを基に、顧客のニーズやライフスタイルに合わせて商品やサービスを提供するマーケティング手法のことです。
主に顧客満足度の向上や購入単価を挙げる目的で活用されます。
例えば、購入した商品と関連のある商品を表示したり、顧客の購入・行動履歴からおすすめの商品を表示させて購入率を上げるというものがあります。
パーソナライゼーションの必要性について
パーソナライゼーションはなぜ重要視されているのでしょうか。
現代のマーケティングとして必要とされている理由を知っていきましょう。
顧客が商品・サービスを選ぶようになったから
インターネットの普及により、企業側から提供されたものを使うのではなく、顧客が自ら調べて比較検討しながら商品・サービスを選ぶ時代にシフトしました。
これにより、企業側は顧客に選んでもらえるようなサービス・商品を提供すると共に、購入に至るまでの導線も工夫していく必要が出ているのです。
価値観が多様化している
多くの情報を個人で手に入れることができる今、顧客の価値観も様々になってきています。
SNSなどで実際の口コミを目にしたり、インフルエンサーからのおすすめを探したりと、商品・サービスの探し方も多様化している今、顧客一人一人に合わせたアプローチ方法を選んで行かないと顧客満足度や購入単価を上げるのは難しくなっています。
顧客体験を重視するユーザーが増えている
顧客体験とは、購入前の企業の対応から購入後のアフターサービスなど、その商品・サービスに対して体験した全ての出来事のことを言います。
商品・サービスの価値だけでなく、それに付随する対応なども重要視するユーザーが増えているため、パーソナライゼーションを行って顧客それぞれが満足する体験を与えることが重要になってきています。
また、パーソナライズ化された商品・サービスは顧客満足度が高く、リピート率も高くなっています。
顧客それぞれのニーズに合わせるような方法をとっていかないと、他社に差をつけられてしまうのです！
パーソナライゼーションを行うメリット
顧客満足度、リピート率の向上
一番のメリットは、顧客満足度が上がりリピーターの定着が期待できることです。
顧客に合わせた商品・サービスを提供できることで、ミスマッチがなくなり顧客からの信頼度がアップします。
さらに、顧客体験にも満足してもらえればリピーターにも繋がります。
リピーターになってもらえれば周りにもおすすめしてもらえて、口コミからさらに新規顧客の獲得にも繋がるでしょう。
費用対効果が高い
その商品・サービスに興味がある顧客に対してピンポイントに情報を届けることが出来るため、不特定多数に広告を表示するマーケティング方法よりも購入確率が高いです。
無駄な広告費をかけなくていいためコスト削減にも繋がり、費用対効果が良いと言えるでしょう。
潜在顧客を見つけられる
顧客の購入・行動履歴に沿っておすすめの商品・サービスの情報が提供されるため、今までアプローチできていなかった層であってもピッタリの商品・サービスを提供できます。
潜在顧客にもアプローチできることで、今までなかった商品が生まれたり一気に広まっていく可能性を秘めています。
パーソナライゼーションを行うデメリット
顧客の情報の管理が難しい
顧客の情報や趣味趣向のデータを管理してそれに合わせた商品・サービスを提供するのが重要ですが、人の趣味趣向やトレンドは変わりやすく、顧客が多い場合は把握するのがかなり困難です。
管理している情報が古いものだと、一気に顧客の気持ちが離れてしまうので、逐一確認して変更されていないか監視する必要があります。
多用すると新規顧客獲得が難しくなる
特定のジャンルに興味をもつユーザーはそれほど変化しないので、広告配信を繰り返しても同じ相手にしか届かず広告費だけがかさむという事態に陥る恐れがあります。
新規顧客を増やしたい場合は他のマーケティング方法も試してみてください。
必要なデータ要素は３つ！
パーソナライゼーションでは、データが重要になってきます。
特に重要なデータ要素は
- コンテキスト
- デモグラフィック
- ビヘイビアー
の３つです。
コンテキスト
背景情報のこと。
ユーザーサービスを利用する時間帯や使用デバイス、住んでいる地域などの情報を指します。
コンテキストデータは顧客情報のベースになり、利用時間帯に合わせて情報を送ったり、住んでいる地域にある店舗をピックアップして提供できます。
デモグラフィック
顧客属性のこと。
性別や年齢、興味関心のデータのことを指します。
これらのデータも、顧客に合った情報を提供する際に欠かせないものです。
登録時に入力してもらうのが一般的です。
ビヘイビアー
行動データ履歴のこと。
サイトでどのような商品を閲覧しているか、クリックしたバナーはどのようなものか、購入履歴など、ユーザーのサイト内での動きを教えてくれるデータになります。
ユーザーの行動や興味関心に直接関係してくるため、3つの中でも一番パーソナライゼーションに必要不可欠なデータになります。
パーソナライゼーションを成功させるポイント
パーソナライゼーションを成功させるためには、どのような点を重要視するのがいいのでしょうか。
早速見ていきましょう！
データや分析情報の最適化をする
上記で上げたデータ要素をバラバラに使うのではなく、組み合わせて使うことでより顧客に合った情報を提供することができるため、購入やリピーターに繋がりやすくなります。
また、データ分析も行うことで顧客の興味関心の移り変わりも察知できるようになり顧客満足度の向上に繋がります。
配信方法にも配慮する
顧客によって配信方法も変えていく必要があります。
LINE・SNS・SMS・メールなど、情報提供手段は様々なので、顧客が良く使うツールを把握し、そこで情報提供を行えばクリック率も高まることでしょう。
タイミングを図る
顧客に情報を提供するタイミングを考えるのも重要です。
収集データを基に顧客がサービスを利用する時間帯を把握し、それに合わせて情報を送ることで見てもらいやすくなります。
ABテストを繰り返し、常に最善策を見つけていく
AとBの異なるパターンの情報提供を行い、反応がいい方を採用していきます。
これは一度だけでなく何度も行っていくことで、顧客が見やすい状態での提供方法を見つけることができるのです。
課題発見と改善を繰り返していかないと顧客の興味が薄れていく恐れがあります。
パーソナライゼーションの事例を見て学ぼう
アマゾン
購入履歴や閲覧履歴に合わせておすすめの商品を表示したり、購入した商品と関連の商品を「よく一緒に代われている商品」や「この商品を買った人はこのような商品も買っています」という内容で表示してくれます。
関連商品を提示してくれるため、まとめて購入するきっかけとなります。
ネットフリックス
ネットフリックスには、ユーザーが興味のありそうな作品をピックアップして表示してくれる「レコメンド機能」というものがあります。
この機能は、ネットフリックスの利用状況、同様の趣味趣向を持つ他メンバー、視聴時間帯、視聴デバイス、視聴時間の長さなどのデータを全てインプットしてアルゴリズムで処理し、最適な作品紹介を行ってくれます。
YouTube
YouTubeでは、よく見ている動画と関連する動画を表示してくれます。
トップページを開くと、今まで自分が見てきたYouTuberの別の動画が出てきたり、興味のあるジャンルの別の動画が出てくるので、自分で探さなくてもすぐに見ることができるのです。
このように、大手サービスもパーソナライゼーションを使って顧客満足度を上げ、ファンを増やしていっているところが多いです。
それほどまでにパーソナライゼーションは顧客獲得に必要不可欠になっているのです！
まとめ
パーソナライゼーションの重要性が分かったでしょうか。
まだ自社サービスでパーソナライゼーションを行っていない場合は、今すぐにでも始めましょう！
顧客が求める情報を常に提供できれば、使いやすいサービスとして顧客数が増えていくことでしょう。
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