ハイパーパーソナライズとは?
この戦略が顧客のニーズを特定するのにどのように役立つか、データとAIを活用することでブランドが競合他社よりも優位に立つ方法をご覧ください
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パーソナライズの進化
多くの人は、あなたが常連で、バリスタがあなたを認識し、注文する前にあなたのお気に入りの飲み物を知っているコーヒーハウスのような地元の店に行くというエクスペリエンスを経験しています。また、常連客が通常どの製品を好むかを簡単に思い出すことができる他のベンダーを見つけることも珍しくありません。
これらの商人と顧客の関係は良いビジネスです。パーソナライズされた接続を確立できることは、顧客満足度と顧客のロイヤリティを促進します。
デジタルレベルでは、ハイパーパーソナライズはさらに高度なデジタルマーケティング戦術であり、リアルタイムデータ、高度なアナリティクス、人工知能を活用して、顧客の願望やニーズに応じて製品、サービス、パーソナライズされたエクスペリエンスを調整します。
それも良いビジネスです。
それは顧客とその好みを一致させることの問題であり、ハイパーパーソナライズはテクノロジーと組み合わせた適切なテクニックでこれを達成できます。ハイパーパーソナライズは、データ、アナリティクス、人工知能、自動化を通じて、微調整、カスタマイズ、ターゲットを絞ったエクスペリエンスを作成します。
この戦略は、最近の従来のパーソナライズ戦略を超えています。今日の市場は進化しており、企業は最先端のテクノロジーを活用して、顧客が何を求めているかを把握し、成長する競合他社の分野に先んじる必要があります。
モダンパーソナライズ が導入される前は、顧客を特定するプロセスは不格好で時間がかかりました。セグメント化された顧客データが収集されましたが、それは古いデータ入力システムに分散しており、POSまたはコールセンターに限定されていました。データを処理し、顧客の行動傾向を特定するには、数週間以上かかる場合があります。
それはまだ、テレビ、印刷物、ラジオなど、表示されるプラットフォームの種類に基づく一般的な人口統計情報だけで広告が出るマスメディアキャンペーンよりも一歩進んでいました。
しかし、高度なデータ収集とAIを活用したテクノロジーを組み合わせることで、B2BまたはB2Cブランドは、顧客の過去のインタラクションを分析し、より効果的なカスタマーエンゲージメントと業界特定のインサイトのためのマルチチャネルセットアップを作成できるようになりました。
ハイパーパーソナライズの仕組み
ハイパーパーソナライズは、ブランドが顧客を完全に理解しているときに最も効果的です。ハイパーパーソナライズツールを使用するブランドは、データベースで顧客を見つけ、製品ターゲティングの行為として最適な時間と場所でコンテキスト化されたメッセージを送信できます。
たとえば、買い物客が特定の靴を探しているが、購入せずに休憩中の特定の時間帯にオンラインでしか閲覧していないとします。ハイパーパーソナライズアプリで設定されたビジネスは、アルゴリズムをデプロイして、買い物客がCookieやその他の手段を介して残したデータを履歴および分析し、マーケティングキャンペーンをカスタマイズしてプッシュ通知を送信して、その特定の買い物客に特定の割引を売り込むことができます。
マーケティングおよびAIプラクティスのリーダーであるBilal Jaffery氏が主導したDeloitteの分析では、リサーチャーはカスタマージャーニー全体にわたる9つのステップのハイパーパーソナライズプレイブックを概説しました。(これは、上記の例で靴の買い物客が経験したことと似ています。すべてのハイパーパーソナライズキャンペーンが類似しているわけではありませんが、一般的な概要として以下を考慮してください。
- 広告: 顧客は、オンラインで買い物をすることでエンゲージメントを開始します。この小売店舗は、関連するコンテンツや顧客情報を親しみやすい言葉と有用な指示で表示する独自の広告で顧客をターゲットにします。
- ランディングページ:適切なハイパーパーソナライズツールを持つ小売店舗は、顧客の所在地、過去の訪問、地理データ、および関連製品を含む顧客の好みを詳細に説明するデータを使用して、カスタマイズされたキャンペーンを開始できます。
- レコメンデーションエンジン:アルゴリズムは特定のデータポイントを検出し、顧客に特化したパーソナライズされたコンテンツ、サービス、または製品のレコメンデーションを提示します。
- オムニチャネルカスタマーサービス:データベースとAIは、オンラインとオフラインの両方のショッピングチャネルから顧客を認識して結び付けます。
- サービスチャットボット:より多くのデータ収集を通じて、会話型AIテクノロジーは顧客の行動を学習し、パーソナライズされたサービスを提供します。
- ダイナミックプライシングとオファー:小売業者は、顧客を巻き込むか、より適切に特定すると、オファー、プロモーション、または価格の変更を提示します。
- 事前入力されたアプリケーション: プロセスを高速化するために、既存の顧客データを使用して、必要なドキュメント、プロセス、またはアプリケーションを事前入力できます。
- リアルタイムの製品通知: 顧客が購入すると、購入履歴に基づいて出荷、プロモーション、または再注文に関する最新情報が更新されます。
- ロイヤルティプログラムとリエンゲージメント:元のトランザクションは履歴データを作成します。今後は、顧客の購入、顧客セグメンテーション、およびデータによって、小売店舗からのコンテキスト化されたオファーとメッセージを決定できます。
複雑に聞こえます。しかし、私たち自身のデバイスでは、小売業者やストリーミングサービスでの簡単な検索が、メールやプッシュ通知を介してレコメンデーションをトリガーするアルゴリズムをアクティブにする方法を見てきました。
また、サイトコアには「パーソナライズの戦術がトップ10リストされています。このようなパーソナライズされたターゲットを絞った取引により、組織は関係を深め、ブランドロイヤリティを構築する有意義なエンゲージメントで顧客体験を向上させることができます。
ハイパーパーソナライズが必要な理由
企業はそれを導入しますが、ハイパーパーソナライズはデータ駆動型であるだけでなく、顧客主導型でもあります。顧客の嗜好が販売キャンペーンを促進します。
それは、個々の顧客をリピーターにすることです。パンデミックは、顧客が対面でのショッピングではなく電子eコマースオプションに目を向けたため、ハイパーパーソナライズの成長に貢献しました。Deloitteは、「Amazon、Facebook、Googleなどの企業が、豊富な顧客データベースとパーソナライズされたレコメンデーションソリューションの使用を通じて主導権を握っている」ことを発見しました。
ハイパーパーソナライズを活用しないことは、企業にとってコストがかかる可能性があります。
ガートナーの調査によると、ブランドは、パーソナライズの取り組みが不十分なために、既存の顧客ベースの38%を失うリスクがあることがわかりました。パーソナライズを無視することにより、この調査では、企業は消費者ファネル全体でより高いフォールアウト率のリスクもあり、失敗のドミノ効果を生み出すと判断しました。このつまずきは、広告投資収益率の低下、顧客のロイヤリティの低下、衝動買いの減少、および製品収益の増加を引き起こします。
コンテキストは、効果的なハイパーパーソナライズ戦略の大きな鍵です。コンテクストの欠如は、ブランドが彼らのニーズを理解していないと顧客に感じさせ、欲求不満と不幸な顧客につながる可能性があります。
データの可用性は、正当な理由で顧客にも関係します。サイバーセキュリティツールは、データの抽出を制限するために存在します。しかし、彼らの懸念は軽減することができます。お客様の調査では、次のことが判明しました。
- 90%が、購買エクスペリエンスの向上につながるのであれば、データを共有しても構わないと答えています。
- 84%が、唯一無二の人物として扱われることが、ロイヤリティを勝ち取るために重要であると回答しています。
- 消費者の76%は、ブランドでパーソナライズされたエクスペリエンスを見つけることができないときに不満を感じています。
- 消費者の60%が、パーソナライズショッピングエクスペリエンス後にリピーターになると回答
- 消費者の69%は、ビジネスと明示的に共有したデータに基づいている限り、パーソナライズを高く評価しています
ハイパーパーソナライズのための顧客データの使用
ハイパーパーソナライズは、ソーシャルメディア、消費者のトレンド、モバイルブラウジング、購入履歴、さらにはIoTデバイスからのデータなど、複数のソースからのデータを動員することもできます。
そのため、データを取得する手段はわかっています。結果はどうですか?
デロイトの分析によると、AmazonとNetflixは高い顧客コンバージョン率と顧客維持を達成し、収益の増加につながります。ハイパーカスタマイゼーション規模で収益を最適化するために、ブランドは電子請求書の表示と支払い(EBPP)のベストプラクティスも考慮する必要があります。
ハイパーパーソナライズマーケティング戦略に最も効果的なツールは何ですか?
Ascend2によってアンケート戦略によると、予測型アナリティクス、ユーザーエクスペリエンス、コンテンツ作成/キュレーション、検索/ソーシャルマーケティング、メールマーケティング、デジタル/ディスプレイ広告、およびオープンクエスチョンチャットボットは、最も効果的なAI搭載アプリケーションです。
オムニチャネル戦略の採用など、適切なクラウドベースのテクノロジーも重要です。これは、コンテクスト関連するデータ、一定の可用性、リアルタイムアクセス、グローバルアクセス、およびスケーラビリティを提供する効果的なデータベース管理機能を備えたクラウドアプリケーションを展開することを意味します。