皆さんのビジネスは、顧客を中心に据えた上で発展していくことができるように設計されているでしょうか?イノベーションの急速な進展は私たちにどのような教訓を与えたでしょうか?そのポイントは、現時点で顧客獲得に有効な手法が、明日も有効だとは限らないということです。デジタルファーストモデルに移行する企業が増えていますが、その背景にはダイナミックでパーソナライズされた体験への顧客の期待が高まっているという事実があります。マーケターは、顧客との長期的な関係性を構築するには、あらゆるチャネルにわたり、適切なタイミングで適切な体験を提供しなければならないことに気づき始めています。

しかしながら多くの組織にとって試験的な小規模のキャンペーンですら上記のような施策の実施は困難を極めます。なぜならサードパーティークッキーが主要なデータソースとなっていた時代は終わり、ファーストパーティーデータ(およびプライバシーコンプライアンス)がビジネスの成功のためにこれまで以上に重要となってきているからです。企業システムからの異なるフォーマットの情報を収集・統合するため、基本的な顧客データプラットフォーム(CDP)を導入している企業も多いことでしょう。しかし、マーケターは、そのCDPが将来的なビジネスの成功を実現するための豊かな顧客体験(CX)を構築する力を持っているかどうか、明確な判断基準を持っていません。

CDPは、データ管理と人工知能(AI)の意思決定機能を組み合わせ、さらにマーケティングハブでオートメーションを達成することで、次世代の顧客体験を確立するためのアプローチを実現します。

顧客データとマーケティングにおけるAIの役割

AIは、標準ワークフローの自動化、顧客セグメントの作成、ページ構成要素の修正などのさまざまな方法で、マーケターが顧客にパーソナライズされた体験を提供できるよう支援します。近年は機械学習(特化型AIの一種)の登場により、大量のデータ分析が可能になり、キャンペーンのテストと調整のプロセスを加速できるようになりました。

しかし、これは始まりにすぎません。AIテクノロジーの進歩に伴い、リアルタイムの意思決定、ハイパー・パーソナライゼーションにより優れた顧客体験が実現し、より新しく、効果的な方法でデジタルマーケティングを展開することが可能になるでしょう。

リアルタイムの意思決定

ディシジョンマネジメント(ディシジョニング)とは、大量のデータセットを企業独自のビジネスルールや予測分析と組み合わせ、顧客ごとの適切なステップを精度高く決定するプロセスのことです。このディシジョニングを、パーソナライズド・マーケティングの司令塔だと考えてみましょう。この司令塔は、一人の顧客にどのトピックを紹介するか、どのチャネルを使用すればその顧客に対して最も速やかにリーチできるか、コミュニケーション開始の最適なタイミングはいつなのかといったアプローチ方法を明らかにします。これらの選択はすべてリアルタイムで行われることが理想的です。

AI駆動型のCDPは、コンテンツ、チャネル、オファーなどを状況に合わせて瞬時に変更できるため、ゲームチェンジャーとしての意思決定管理に大きな役割を果たします。もはやマーケターには、キャンペーンの評価やメッセージの更新に数週間、数ヵ月をかけるような余裕はありません。マーケターは、顧客とのあらゆるやりとりについてリアルタイムのインサイトにアクセスし、瞬時に調整を行う必要があります。リアルタイムの意思決定能力を獲得するには、人材、オペレーション、テクノロジーの根本的な転換が必要ですが、すべての顧客とのやりとりを予測し、テストし、最適化できるCDPの導入は、その出発点として最適です。

ハイパー・パーソナライゼーション

パーソナライゼーションは、膨れ上がる顧客の期待にマーケターが応えるための方法の一つであると同時に、幾重にも張り巡らされたデジタルノイズを突破するための唯一の方法です。マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、パーソナライゼーションの拡大は1.7兆ドルから3兆ドルの新たな価値を創出する可能性があります。またSmarterHQの報告によれば、ミレニアル世代の70%はブランドから送られてくる自分とは無関係な電子メールに不満を抱いています。こうした事例を含めて、私たちは有意義でタイムリーな体験が、顧客エンゲージメントの拡大、顧客獲得コストの削減、コンバージョン率の向上につながることを、幾度も目にしています。

多くの企業は、顧客にファーストネームで呼びかけたり、オーディエンスセグメントごとに異なるトップページ体験を提供したりといった基本的なパーソナライゼーションから始めています。近い将来、パーソナライゼーションは、AIを活用することでこれらのコンセプトがさらに前進するでしょう。顧客とブランドとのやりとりの履歴をすべて把握できれば、マーケターは極めて関連性の高いメッセージングと体験を提供できます。一部の専門家は、このような高度なレコメンデーションエンジンやジオターゲティングを「ハイパー・パーソナライゼーション」と呼んでいます。今後、CDPはあらゆるセグメントに対してこのような高度なパーソナライゼーションをサポートできるようになるでしょう。

顧客が欲しいものをすぐに見つけられるよう支援

SitecoreはCDPがオムニチャネルの顧客データを取得・統合・活用できるようにしました。これがなぜ優れた顧客体験につながるのでしょうか。それは、単一の顧客ビューからより正確な顧客プロファイルが得られるからです。企業は、このような知識とインサイトを習得することで、顧客に対して延々と検索に時間を費やさせたり、サポート人員への連絡で時間を無駄にさせたりせずに、必要なものを見つけられるよう支援できるようになります。

強力なCDPから得たインサイトを利用すれば、カスタマージャーニーを詳細に示し、状況に合わせて最良の行動を予測していくことができます。また、「プライバシー・バイ・デザイン(企画や設計段階からユーザーのプライバシー保護をあらゆる側面で検討し、あらかじめプライバシー保護対策を組み込む考え方)」モデルを導入することで、ファーストパーティー、セカンドパーティーおよびサードパーティーのデータを(それらが存続する限り)活用し、隠れていたインサイトを明らかにすることができるようになります。

このコラボレーション方式のアプローチを試してみれば、セールス、マーケティング、サポートのすべてのチームで同時に価値を高めるような方法で、AI駆動型CDPが顧客体験の再構築にどのように貢献するのか分かることでしょう。

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David Schweer is Vice President of Product Marketing at Sitecore. Connect with him on LinkedIn