顧客満足度を高めるハイパー・パーソナライゼーションとは 

顧客満足度を高めるために、多くの企業がパーソナライゼーションを取り入れています。パーソナライゼーションは、顧客に適した商品・サービスを提案する手法です。

例えば、ECサイトで表示される「あなたへのおすすめ商品」などのレコメンド機能や、一斉送信メールに件名や本文中に名前を記入する機能などが該当します。

しかし、多くの企業がパーソナライゼーションの取り組みを実施したことで、それだけでは競合企業との差別化が難しくなってきました。そこで注目されているのは、ハイパー・パーソナライゼーションです。

本記事ではマーケティングで悩んでいる経営者に向けて、ハイパー・パーソナライゼーションの概要や効果をわかりやすく解説します。

ハイパー・パーソナライゼーションとは

ハイパー・パーソナライゼーションとは、顧客の行動データをリアルタイムで収集・分析し、一人ひとりに最適化した顧客体験を提供する概念です。

パーソナライゼーションをビッグデータやAIなどの技術で発展させたのが、ハイパー・パーソナライゼーションといえます。

ハイパー・パーソナライゼーションの具体例

ハイパー・パーソナライゼーションといわれても、どのようなサービスが該当するのかイメージが沸かない方もいるでしょう。そこで、具体例を2つ紹介します。

・画像認識AIの活用

顧客がECサイトで商品を購入カートに入れた際、その商品画像から画像認識AIでどのような商品に興味があるのかを分析します。顧客の行動データと組み合わせることで、類似の商品のなかから興味のありそうな商品・サービスを提案する方法です。

・行動データをもとにしたメール通知

顧客が買い物をよくする時間をオンライン・オフラインの行動データからAIにより分析します。その時間に、興味のありそうな商品・サービスをメールやスマホ通知機能で訴求する方法です。訴求するタイミングを一人ひとりの行動パターンから最適化することで、効果を高められます。

従来のパーソナライゼーションとは

従来のパーソナライゼーションとは、顧客の属性や行動履歴などから興味のありそうな商品やサービスを提案するマーケティング手法です。ハイパー・パーソナライゼーションとの違いは、「情報の鮮度」と「個別化の深度」の2点が挙げられます。

・情報の鮮度

ハイパー・パーソナライゼーションは収集したリアルタイムのデータをAIにより分析し、反映できるのが特徴です。一方、パーソナライゼーションは過去の顧客データをもとにしています。

・個別化の深度

ハイパー・パーソナライゼーションは顧客のオンライン・オフラインの行動データや好みなど、個別化した情報を活用します。一方、パーソナライゼーションで主に活用するのは年齢や性別、職業などの属性の情報です。

従来のパーソナライゼーションの課題

近年、ハイパー・パーソナライゼーションが注目される背景は、パーソナライゼーションの2つの課題が関係しています。

・属性による分類の限界

1つ目のパーソナライゼーションの課題は、属性ごとに分類し分析する手法に限界があることです。

従来のパーソナライゼーションは、属性の情報をもとにおすすめ商品を提案します。例えば30代の男性がECサイトを訪問すると、「30代」と「男性」の属性の顧客データをもとにして、おすすめ商品が提案されます。

このような方法は興味のありそうな商品を提案できるものの、必ずしも興味があるとは限りません。つまり、顧客一人ひとりの嗜好に合わせることが困難な点がパーソナライゼーションの課題です。

・人気商品の固定化

2つ目のパーソナライゼーションの課題は、人気商品が固定化することです。

一般的にパーソナライゼーションを活用したおすすめ機能は、商品が売れるとおすすめ商品として掲載され、さらに売れるとますます露出が増える仕組みとなっています。

このサイクルを繰り返すことで、人気商品が固定化してしまい、新たな商品を投入しても埋もれてしまいやすくなります。

ハイパー・パーソナライゼーションで期待できる効果

ハイパー・パーソナライゼーションは、顧客のリアルタイムの行動データを収集・分析することで、パーソナライゼーションの課題を克服することが可能です。具体的には、より精度の高いおすすめ商品の提案ができるようになります。そのため、導入することで3つの効果が期待できます。

・顧客の購入体験の向上

1つ目の効果は、顧客一人ひとりの趣味や状況に応じたおすすめ商品を提案することで、購入体験が向上できる点です。

・成約率の向上

ハイパー・パーソナライゼーションはおすすめ機能の確度が高くなるため、成約率の向上が期待できます。顧客の嗜好に適した商品を販売することで、購買意欲を高められるためです。

・顧客単価の向上

おすすめ機能の確度が高いと、顧客が購入時に別の商品も購入しやすくなるため、顧客単価の向上も期待できます。

ハイパー・パーソナライゼーションを成功させるポイント

ハイパー・パーソナライゼーションの導入を成功させるポイントは以下の3つです。

• 複数のデータを組み合わせて確度を高める
• ターゲット層に適した方法を選択する
• 定期的に検証し改善する

顧客満足度を高めるために、各ポイントについて押さえておきましょう。

ポイント①複数のデータを組み合わせて確度を高める

ハイパー・パーソナライゼーションの導入を成功させるには、顧客一人ひとりの嗜好や状況に応じて対応する必要があります。そのためには、複数のデータを組み合わせることがポイントです。

例えば購入履歴だけの情報では、既存の顧客が購入した商品しか提案できません。しかし、行動履歴の情報が加われば、閲覧数の多い商品を提案することもできるでしょう。

このように、データの種類が多いほど提案できる幅が増え、確度を高めやすくなります。

そのためハイパー・パーソナライゼーションを成功させるには、属性などの基本情報だけではなく、オンライン・オフラインのさまざまな情報を組み合わせて分析するのがポイントです。

ポイント②複数のチャネルに対応する

ハイパー・パーソナライゼーションはWeb上のおすすめ機能だけと思うかもしれませんが、以下のようにさまざまなチャネルで実現できます。

• Web
• アプリ
• メール
• SNS
• LINE

複数のチャネルでの展開が必要な理由は、顧客により最適なチャネルが異なるためです。

例えばメールはよく確認するけれど、LINEは利用していない顧客もいるでしょう。このような顧客への訴求は、メール配信が有効な手段です。

また、訴求するタイミングも重要です。顧客の行動データから、チャネルやタイミングを最適化することが成功するためのポイントといえます。

ポイント③定期的に検証し改善する

顧客のニーズは変化するため、ハイパー・パーソナライゼーションの導入後は定期的に効果を検証し、必要があれば改善します。例えば、属性の分類方法を見直したり、配信するタイミングを変更したりといった具合です。改善を繰り返すことで、顧客に対してより確度の高い提案ができるようになるでしょう。

ハイパー・パーソナライゼーションで差別化を図ろう

従来のパーソナライゼーションは多くの企業が実施しているため、競合企業と差別化を図る手段としては向いていません。顧客の満足度を高めつつ、競合企業との差別化を図りたい経営者は、ハイパー・パーソナライゼーションの導入を検討しましょう。