パーソナライゼーションとは、顧客データを元に一人ひとりに合わせた商品やサービスを提案する手法です。近年、重視される理由や企業の実践例を紹介します。
パーソナライゼーションとは？重視される理由や実践例も紹介
現代は、顧客ニーズの多様化やビッグデータ活用の簡易化などを受け、個人に向けて最適化する取り組み「パーソナライゼーション」が重要になっています。パーソナライゼーションを活用することで、顧客の体験価値が高まり、顧客満足度を向上させることができるでしょう。 今回は、パーソナライゼーションの概要やメリットのほか、実践する上で重要となるデータを紹介します。また、パーソナライゼーションを効果的に活用した、企業の実践例についても見ていきましょう。
パーソナライゼーションは、顧客データを分析し一人ひとりに合わせる手法
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履歴を分析し、顧客一人ひとりに合わせた商品・サービスなどを提供していく手法です。顧客の体験価値を高め、顧客満足度の向上につなげることを目的としています。 サイトや動画サイトで「あなたへのおすすめ」が表示されるのも、パーソナライゼーションを活用したもの。あなたの購入履歴や視聴履歴などから関心・嗜好を推測し、個人向けにカスタマイズされたコンテンツが表示されているのです。
カスタマイゼーションとの違い
パーソナライゼーションと混同されがちな言葉として「カスタマイゼーション」がありますが、パーソナライゼーションは企業側が行うのに対し、カスタマイゼーションは顧客自身が行うという違いがあります。
カスタマイゼーションとは、顧客が自分で、自身の興味や好みに合った商品やサービスを選択することです。興味や関心のあるものを最適化するという点ではパーソナライゼーションと共通しますが、行うのは顧客自身であるという点が異なり、まったく別の手法になります。
パーソナライゼーションが重視される理由
近年、顧客へのプロモーション手法として、パーソナライゼーションが重視されています。それは、次のような背景があるためだと考えられます。
顧客のニーズや価値観の多様化
パーソナライゼーションが重視される理由として、顧客のニーズや価値観の多様化があります。 近年は、インターネットの普及により個人が多種多様な情報へのアクセスが容易になったことや、生活スタイルや行動様式が多様化したことにより、市場にモノやサービスがあふれ選択肢が大幅に増加しました。 そのため、顧客のニーズや価値観も多様化し、単一の価値を提供するだけで売上を上げることが難しくなっているのが現状です。売上の安定化につながる顧客満足度や顧客体験価値を高めるには、顧客一人ひとりのニーズに適した商品・サービスを提供することが求められています。
プロモーション方法の多様化
1人1台スマートフォンを持つのが当たり前になり、ウェブ広告やSNS、動画サイト、企業アプリなど、企業がとれるプロモーション方法が多様化していることも、パーソナライゼーションが重視される理由のひとつです。商品やサービスを購入した顧客がSNSで情報を発信することも多く、口コミは新規顧客の購買行動に大きな影響を及ぼしています。 テレビ、ラジオ、新聞、雑誌ぐらいしか情報を伝える手段がなかった時代は、マスマーケティングが効果絶大で、それ以外のマーケティングはあまり活用されていませんでした。 現在のように、顧客がさまざまなチャンネルから情報を得ている中で興味や関心を引くには、個々の顧客に合わせた手法・内容でプロモーションを行うことが重要だといえます。
従来型プロモーションの限界
従来型プロモーションの限界も、パーソナライゼーションが重視されるきっかけといえます。 以前のプロモーションでは、ターゲットとなるペルソナを設定してカスタマージャーニーマップを作成することで、顧客とのタッチポイントを最適化していました。
パーソナライゼーションを行うメリット
パーソナライゼーションを実践することで、企業はさまざまなメリットを得られます。主なメリットには、下記のようなものがあります。
プロモーションの効率化
顧客一人ひとりに合わせて商品やサービスを提案できるので、効率的にプロモーションを行えることがパーソナライゼーションを行うメリットです。デジタルツールを活用すれば自動的に実践できるので、手間もかかりません。例えば、顧客のヘルスデータを獲得することにより、生命保険の引受査定に活用したり、健康状態に応じた商品をすすめたりすることが可能になります。
顧客満足度の向上
顧客一人ひとりに最適化された顧客体験を提供するので、顧客満足度の向上につなげられることもパーソナライゼーションを実施するメリットといえます。その人に合ったコンテンツやサービスを提供することで顧客満足度を向上させ、顧客離れも防げるはずです。また、顧客満足度の向上はリピート率やSNSでの口コミの増加にもつながりやすく、最終的には安定した売上の増加が見込めるでしょう。
潜在顧客の獲得
パーソナライゼーションを行うメリットには、最適化した情報提供が顧客自身も気づいていなかった潜在的なニーズを自覚させることにより、新規顧客の獲得を期待できる点も挙げられます。そのような新規顧客と長期的な関係を築いていければ、安定した売上の増加にもつながるでしょう。
パーソナライゼーションを実践する上で重要な3つのデータ
パーソナライゼーションを実践するには、顧客情報を集めて、「興味・関心が何に向いているのか」「どんな商品やサービスを求めているのか」を分析するプロセスが欠かせません。 顧客情報の収集・分析を行う上で、特に重要なのは次の3つのデータです。
コンテキスト（顧客の環境）
コンテキストとは、顧客を取り巻く環境に関する情報です。使用デバイスの種類やサービスの利用時間帯、住んでいる地域など、顧客が商品・サービスを利用する背景情報全般を指します。 データを収集・分析することで、顧客の目に止まりやすいタイミングや媒体での情報提供が可能になります。また、顧客のヘルスデータを分析し、その人の健康状態に応じた病院や薬局といったヘルスケア情報をピックアップして、顧客に提供することもできるでしょう。
デモグラフィック（顧客の属性）
デモグラフィックは、顧客の年齢や性別といった人口統計学的属性データです。収集・分析することで、顧客の関心のある情報を提供できる精度が高まります。 収集するには、会員登録時に基本情報を入力してもらうといった手段をとるのが一般的です。最近では、サービスをSNSに連携することで、登録情報を取得する例も増えています。
ビヘイビアー（顧客の行動データ履歴）
ビヘイビアーとは顧客の行動データ履歴のことで、顧客のサイト閲覧履歴やバナーのクリック履歴、購買履歴といった情報が該当します。収集・分析することで、自身が高頻度で閲覧している特定ジャンルに関連する商品を紹介したり、購買履歴から関心を持ちそうな商品を紹介したりするといった顧客へのアプローチが可能になります。
パーソナライゼーションを行う際の注意点
パーソナライゼーションを実践する上で、いくつか注意すべきポイントがあります。取り扱いを間違えると、反対に顧客離れにつながってしまう可能性もありますので、しっかり確認しておきましょう。
個人情報の取り扱い
パーソナライゼーションは顧客の個人情報の収集・分析なしには成り立ちませんが、その情報の取り扱いには細心の注意を払う必要があります。 万が一情報漏洩が発生すると、信頼の失墜や顧客離れにつながるだけでなく、状況によっては個人情報保護法違反に問われる場合もあるため、管理体制やセキュリティ対策は万全にしておかなくてはいけません。 特に、海外の顧客と取引が必要になる会社であれば、「EU一般データ保護規則（GDPR）」やアメリカの「医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）」、スイスの「改正データ保護法」といった、データ保護およびプライバシー法を遵守しているかを問われる可能性もあります。 また、近年、自分のパーソナルデータを企業に利用されることに対して、顧客自身の関心が高まっていることも見過ごせません。個人情報の利用用途が不透明だと顧客からの不信感につながりかねないので、利用用途は明確にしておきましょう。
提供する情報に偏りがないかをチェックする
顧客の興味や関心にもとづいて発信すると、提供する情報が同じようなものばかりになってしまう可能性があることにも注意が必要です。いくら自分が興味・関心のある情報でも同じものばかりだと飽きてしまうでしょう。 また、古い情報を参照していて、顧客の好みの変化に対応できていないといったことも起こりがちなので、情報に偏りがないかチェックすることを忘れないでください。
自社のサ－ビスや製品への理解
パーソナライゼーションを行うには、自社の商品やサービスについて深く知り、実際にどのような人に、どのような価値を求めて利用されているのか、深く理解しておくことが大切です。 多様な商品・サービスの中から個々の顧客について最適化したプロモーションをするパーソナライゼーションは、元々の商品・サービスが限定的で多様な嗜好に合わせられなかったり、どの商品・サービスがどんな顧客に向いているのかが曖昧だったりする場合、うまく行うことができません。
定期的な設定の見直し
顧客満足度を高く保ち、売上を安定させるためには、状況の変化に応じたパーソナライゼーションの設定の見直しが必要です。 現代は変化のスピードが極めて速く、一度パーソナライゼーションを始めたからといって、放置していてはうまくいきません。常に最新情報にアンテナを張りながら、必要な手直しを加えていくことで、初めてうまく運用することができるでしょう。
パーソナライゼーションの実践例
パーソナライゼーションを効果的に活用し、高評価を得ている企業は多くあります。ここでは、成功したパーソナライゼーションの実践例をいくつかご紹介します。
Amazon：ビッグデータを活用したレコメンド機能
Amazonは、顧客の購入履歴や閲覧履歴を分析することで、関連商品やおすすめの商品を提示するレコメンド機能をショッピングサイトに搭載しています。Amazon側が販売促進しやすいだけでなく、自分の欲しい商品を見つけやすくなるというメリットもある機能のためユーザー側にも支持を受け、リピーターの獲得に貢献しているといえます。
Google：検索エンジンが導入するパーソナライズド検索
Googleは、過去の検索履歴や閲覧履歴にもとづいて、ユーザーが興味を持ちそうな検索結果を上位に表示するパーソナライズ機能を検索エンジンに導入しています。なお、パーソナライズ検索が機能している場合には、「検索結果はあなた向けにカスタマイズされています」とメッセージを発信することで見分けられるようにしており、ユーザーがパーソナライズ機能をオフにすることも可能です。
スターバックス コーヒー：ユーザーの行動履歴を活用したレコメンド機能
スターバックス コーヒーのスマートフォン用アプリケーションに搭載されているレコメンド機能は、スペシャルクーポンなどが表示される際に購入履歴や利用時間、利用店舗といった情報を反映して、顧客ごとに結果が変わる機能です。そのほか、新商品の開発や出店場所の選定などにも、取得した顧客データが活用されています。
顧客情報の収集・パーソナライゼーションの実施にツールを活用しよう
パーソナライゼーションを実践するには、コンテキスト、デモグラフィック、ビヘイビアーに該当する情報を、スムーズに収集・分析する仕組みが欠かせません。そのような詳細な顧客情報の収集・分析をスムーズに行うために、4億人以上の健康データをもとに設計され、10年以上の運用実績を持つ「dacadoo DHEP（デジタル・ヘルス・エンゲージメント・プラットフォーム）」を活用するのがおすすめです。
「dacadoo DHEP」は、人類共通の関心事である「健康」と「ウェルビーング」を切り口に、世界各国の企業で活用されているエンタープライズソフトウェア。拡張性の高さが特長で、ターゲットやニーズなどの特性に合わせて、自分の健康を一瞬で理解できるヘルススコアや目標に向かってがんばるゴール機能、ポイントを貯めて賞品と交換できるリワードシステムなど、ユーザーが積極的にアプリを使いたくなるさまざまな機能を実装できるプラットフォームです。
企業は「dacadoo DHEP」を組み込んだアプリをユーザーに提供することで、健康志向や病歴、運動習慣など、より詳細なユーザー情報の獲得も可能です。例えば、同システムは、「40～50代、高いQOLで健康志向、病歴があり将来が不安」など、複数セグメントの重なる層にターゲットを絞り、特定の保険商品をすすめるといった、顧客セグメントに寄り添ったビジネスのソリューションにも役立ちます。
また、パーソナライゼーションでは、顧客の個人情報の収集・分析が重要になりますが、弊社dacadooは、「EU一般データ保護規則（GDPR）」や「医療保険の携行性と責任に関する法律（HIPAA）」、改正データ保護法」などのデータ保護およびプライバシー法を遵守しています。個人情報などのデータの取り扱いには信頼のおける会社ですので、ご安心ください。
dacadooは高いセキュリティとデータプライバシー基準を満たしていることを保証するために、以下の認証を受け、管理システムを実装および維持しております。 ISO/IEC 27001:2013、情報セキュリティ管理システム ISO/IEC 27701:2019、プライバシー情報管理システム まずは試してみたいという場合には、デモのリクエスト もしていただけます。パーソナライゼーションを実施するためにユーザー向けアプリの導入をお考えなら、ぜひdacadooにお問い合わせください。
