パーソナライズとは

1. データ収集

顧客データは、さまざまなソース（ウェブサイトのタグ、アプリ、取引システム、ロイヤルティ・プログラム、カスタマー・サービスソフトウェアなど）から取得され、共通化された信頼性の高い顧客プロファイルとして利用することができます。しかし、このデータの収集が1ミリ秒でも遅れると、データは陳腐化し、有用でなくなる可能性があります。また、顧客の同意やプライバシーに関する考慮事項に反する場合は、そのデータを使用してはいけません。そうしたデータは、そもそも収集すべきではなかったとも言えます。

2. 分析

収集・処理されたデータは、顧客の状況をリアルタイムに把握するために分析する必要があります。このように、どんな顧客が、どのような期待をしているかを把握し、カスタマー・エクスペリエンスのパーソナライズや、ルールとアルゴリズムを組み合わせてオーケストレーションを行うことで、最高のエクスペリエンスを実現することができます。そして、顧客とのタッチポイントの全てのデータを集約し、機械学習 (ML)を活用することで、顧客共通のジャーニーの理解や意図の把握、求める成果の最大化を実現することができます。

3. アクティブ化

実際のエクスペリエンスの提供は、過小評価されるべきものではありません。適切なチャネルに、適切なタイミングで、適切なコンテンツを、大規模に配信するためには、自動化が必要不可欠です。さらに、パーソナライズする上で十分な情報がない場合（つまり、顧客がどのような人なのかについて十分な知識がない場合）は、パーソナライズせずに、デフォルトのエクスペリエンスに潔く舵を切ることも肝要です。

マーケティング・チームがパーソナライズを推進する理由の大部分は、レコメンデーションと提案を実現するためです。Webサイトの「こちらもおすすめです」というセクションがよく知られているのは、このためです。これらのソリューションは、大量のコンテンツのインベントリ管理を行い、ルールとアルゴリズムを活用して、さまざまなチャネルとプラットフォーム（Web、モバイル、電子メール、検索結果など）に適切なコンテンツをプッシュします。また、各チャネルで最適なレコメンデーションが一貫して行われるようにします。

カートの中の商品をお忘れですか？お問い合わせフォームがそのままになっていませんか？異なるチャネルにまたがる複数のキャンペーンをパーソナライズするには、オーケストレーションが必要です。オーケストレーションは、単なる管理ツールではありません。マーケティング用のメッセージだけでなく、カスタマー・サービスなど、お客様とのコミュニケーションにおいて使用されるシステム間の繋がりと依存関係を管理します。

オーディエンスや顧客ターゲティングは、パーソナライゼーション戦略における成功に寄与します。ある群にとって有効なエクスペリエンスが、すべての人に有効なものとは限りません。そのため、特定のオーディエンスをターゲットにすることで、画一的なアプローチをとるよりも高いリターンを得ることができるのです。マーケティング・チームは、パーソナライゼーション・ツールにあるダイナミック・テンプレートとフィルターを活用し、適切な属性に基づいて調整し、1対1レベルの適切なエクスペリエンスを提供することができます。

最もインパクトのあるパーソナライゼーション戦略を決定する上で不可欠なのは、A/Bテスト と 多変量テストの両方が必要です。テストは、ほぼすべての種類のパーソナライズされたエクスペリエンスに対して行うことができます。これには、Webサイトをどのようにカスタマイズするか、どのようなEメール・コンテンツが特定の顧客とのエンゲージメント・レベルを最も高くするか、といったことが含まれます。何を検証するにしても、直感だけでなく、データに裏打ちされた判断ができるような、しっかりとしたアプローチが必要です。

さらに、テストは以下のことを留意して行う必要があります。

• マーケターもマーケターでない人も簡単に設定・実行できること
• 見込み顧客や既存顧客の共感を得る上で必要なインサイトを提供できること
• 求められるレベルに即した顧客データ・プライバシーへの準拠
• アクション可能な結果を出せること

「測定できるものしか管理できない」というのは、ピーター・ドラッカーの言葉です。測定およびレポート作成ソリューションは、チャネル内またはチャネル間で、キャンペーンのバリエーション、成果の属性、機会の発見など、さまざまなレベルでデータを多面的に分析することができます。結果が出た後は、マーケティング担当者がステークホルダーと結果を共有し、全員が同じ見解を持つことで、正しい手順を踏んで、必要な軌道修正を行うことができるようにする必要があります。