ルールベースのパーソナライズとは何か、なぜ気にする必要があるのか

ここ数年で、パーソナライズされた顧客体験の提供は、スマートなパーソナライズ戦略からミッションクリティカルな要件へと変化しました。実際お客様の72%彼らは自分の特定の興味に合わせてカスタマイズされたコンテンツとメッセージにのみ注意を払うと言います。お客様の63%彼らは、非人間的な(一般的で、退屈で、画一的な)コミュニケーションを提供するブランドを放棄すると言います。

また、化粧品からリゾートホテルのバケーションパッケージまで、あらゆるものを探している可能性のある個人だけを指しているわけではありません。B2B の顧客の数が増えており、通常は6人から10人の意思決定者通常は販売サイクルで数ヶ月続くは、パーソナライズされたエクスペリエンスも期待しており、これはとして知られているトレンドです。B2Meのパーソナライズ.

したがって、ブランドが答えなければならない重要な問題は、魅力的で効果的なだけでなく、拡張可能なで収益性の高い方法でパーソナライズ顧客体験を一貫して提供するために、Webサイトをどのように最適化できるかということです。その答えは、ルールベースのパーソナライズを最大限に活用することです。

要するに、ルールベースのパーソナライズにより、ブランドやeコマース小売業者は、顧客が購入履歴、人口統計、その瞬間の行動、その他の要素に基づいて、自動的パーソナライズ関連する性の高いコンテンツとメッセージングを提供できる条件を作り出すことができます。MLアルゴリズムによって駆動される動的なパーソナライズとは異なり、ルールベースのパーソナライズは一連の特定の条件で動作します。

ルールベースのパーソナライズを強化するエンジンは、「if/then」論理コマンドのカスタマイズされたデータベースであり、各顧客、より具体的には各顧客セグメントのメンバー自動的、既知の値や想定値に基づいて何を表示し、エクスペリエンスするかを決定します。

たとえば、eコマースWebサイトへの新しい訪問者には、最初の購入時に割引を提供するポップアップを表示するようにルールが定められている場合があります。

これらの論理コマンドは、条件とアクションに基づいています。

• 条件は、特定の事実が真か偽かを決定するローカルステートメントです
• アクションは、条件が true の場合に実装される論理的なステップです

当然のことながら、ブランドはルールベースのパーソナライズを導入する前に、条件とアクションを定義する必要があります。また、複数の条件やアクションを組み合わせて作成することも可能です。

ルールベースのパーソナライズには、明示的なパーソナライズと暗黙的なパーソナライズの 2 つの主要なタイプがあります。

1.明示的なパーソナライズ
既知の値を使用するルールベースのパーソナライズは、明示的なパーソナライズ (履歴パーソナライズと呼ばれることもあります) と呼ばれます。

データ ソースには、次のものが含まれます。

• 位置情報 (IP ジオターゲティング)
• トリガーされたオンラインおよびオフラインのキャンペーン
• リファラー(チャネル)
• 日時
• Search キーワード (このデータ ソースは、次の方法で駆動される場合に特に価値があります。AIを活用したオンサイト検索)
• デバイス(デスクトップPC、スマートフォン、タブレットなど)
• ダウンロードしたアセット(eブック、ホワイトペーパー、チェックリストなど)
• 実行されたアクション (価格表のリクエスト、デモのスケジュール設定など)
• 他のシステム(顧客関係管理、アプリ、eコマース、PoS、PIM、ERPなど)との統合ソーシャルメディアログインなど)

2.暗黙のパーソナライズ

想定値を使用するルールベースのパーソナライズは、暗黙的なパーソナライズと呼ばれます (インテントベースのパーソナライズ、コンテクストによるパーソナライズ、アダプティブパーソナライズと呼ばれることもあります)。

暗黙的なパーソナライズと明示的なパーソナライズの主な違いは、後者は顧客が誰であるかを理解しようとするのに対し、前者は顧客が訪れた理由を把握しようとすることです。

データ ソースには、次のものが含まれます。

• 現在のセッション中にアクセスした Web ページ
• Content accessed during the current session (e.g., watching a video, viewing an infographic, reading a blog postなど)

明示的なパーソナライズと暗黙的なパーソナライズの両方のデータソースを組み合わせることで、ブランドは、ジャーニーマップ上で前進するために、各顧客をエンゲージし、育成する必要がある理由、内容、時期、さらには方法(ヒーローバナーとポップアップ通知など)を決定するのに役立ちます それはカバーします:

• 意識:顧客は自分のオプションに完全または部分的に気づいていません
• 研究:お客様は次のステップを決定するための調査を実施しています
• 評価: お客様は潜在的なソリューションを比較しています
• 買う:顧客が取引に関与している

また、明示的および暗黙的なデータソースを使用したルールベースのパーソナライズは、ブランドが取引後に顧客とつながるのに役立つことに注意することも重要です。これは、顧客の成功と満足度を確保するのに役立つだけでなく、ブランドが顧客を忠実なパートナーと活力あるアンバサダーに育てることで、非常に有益です。

エンタープライズグレードのデジタルエクスペリエンスプラットフォーム複数の一般的なユースケースに対応する両方のタイプのルール(および関連するデータソース)のすぐに使えるライブラリを備えており、それに応じて構成できます。また、特定のビジネス目標をサポートするためのカスタマイズされたルールもサポートしています。

さまざまな種類のルールベースのパーソナライズの簡単な例を次に示します。

• 種類
• 条件 (真と判断されたステートメント)
• アクション
• 明示的 (顧客にとって特定のものではない既知の値に基づく)
• 顧客は、IPアドレスに基づいて米国にいます
• 米国のターゲットオーディエンスにヒーローバナーを表示する
• 明示的 (顧客に特定のされる既知の値に基づく)
• 顧客が過去に特定の製品を購入したことがある
• 過去の購入に関連する追加の商品を顧客に通知するメッセージとグラフィックを表示する
• 暗黙的 (想定値に基づく)
• お客様が現在のセッション中に Web サイトの「お客様の声」ページにアクセスした
• 定量的および定性的な結果を強調するケーススタディにアクセスするように顧客に招待するポップアップ通知を起動します
• インプリシット(AIの活用)
• 10月の最終週に顧客(匿名)がWebサイトにアクセスします
• 利用可能なすべての内部および外部データソースを収集して、10月の最終週に最も高いコンバージョン率を生み出したコンテンツとグラフィックを配信します

これらの例では、条件を満たす顧客に何かを提供または表示するシナリオを見ていきます。ただし、コンテンツや要素を非表示にすることもできます。

たとえば、true 条件が「ユーザーが IP アドレスに基づいて米国にいる」に設定されている場合、関連するアクション (および後続のルール) は、「海外のユーザーに対してヒーロー バナーを非表示にする」または「ヨーロッパでのみ利用可能な製品モデルを宣伝する要素を非表示にする」になります。

これらの例は、ルールベースのパーソナライズが、顧客との会話に依存して、顧客の好みや意図に関するインサイトや手がかりを収集することに依存しないことも浮き彫りにしています。この側面は、顧客の85%が、少なくともある程度の時間をウェブサイトの「チェックアウト」に費やすまで、そして多くの場合、異なるデバイスを使用して複数回訪問するまで、いかなる手段(チャット、メール、電話、対面)でもブランドとコミュニケーションを取らないことを考えると、非常に重要です。

ルールベースのパーソナライズが基本的なレベルでどのように機能するか、および一般的な明示的なパーソナライズデータソースと暗黙的なパーソナライズデータソースを使用して設定する方法について説明したので、ルールベースのパーソナライズの利点を強調しましょう。

ルールベースのパーソナライズには、次のような利点があります。

• 顧客セグメンテーションとデジタル関連性マッピングの改善

これにより、ブランドは、あらゆるタイプの顧客に対して、最も効果的で関連するコンテンツとエクスペリエンス(ディスプレイとレイアウトを含む)を作成、管理する、提供することができます。

• コールトゥアクション(CTA)のパフォーマンス向上

調査によると、パーソナライズされたCTAは驚異的なパフォーマンスを発揮することがわかっています202%良い一般的な画一的なCTAよりも。

• よりターゲットを絞った関連する商品レコメンデーション

AIとMLベースの「レコメンデーションエンジン」 パーソナライズされたコンテンツを配信すると、エンゲージメントが大幅に増加することがよくあります。

• 現場での時間の増加

KissMetrics.com は、「サイト滞在時間は、訪問者が1つのページだけに焦点を当てるのではなく、Webサイト全体をどれだけ有用に見つけるかを判断するための最良の測定基準です。」さらに、サイト滞在時間はSEOランキングにプラスの影響を与える可能性があります。

• 売上の増加

パーソナライズに優れたブランドは収益を上げます収益が40%増加これらの活動から、この分野で優れていないブランドとの比較から。さらに、パーソナライズは通常、10〜15%の収益増加を促進します。

• 顧客のロイヤリティと生涯顧客価値の向上

ブランドの最もロイヤルティの高い顧客の15%総売上高の55〜70%を占め、紹介リードコンバージョン率が30%向上他のマーケティングチャネルから生成されたリードよりも、ライフタイムバリューが16%高くなっています。

• より良いオムニチャネルエクスペリエンス 

デバイスを切り替える顧客は、新しい見知らぬ人として最初からやり直すことを期待されるのではなく、馴染みのある友人としてWebサイトに戻ることができます。

• 最適化されたメールキャンペーン

ブランドはできる高度なコンテンツ管理テクノロジーを使用するメールキャンペーンのあらゆる側面(コンテンツ、レイアウト、頻度、日付など)パーソナライズするために、顧客について知っているすべてのものを収集します。

• 最適化されたマーケティング戦略

エンゲージメント値(初期設定とパフォーマンス)を分析することで、ブランドはチャネル間およびチャネル間で効率を強化できます。また、関連性を評価し (エンゲージメントバリューが低い場合は、通常、関連性がなく、改善が必要であることを示します)、デジタルマーケティング目標がビジネス目標と一致していることを確認することもできます。

• データドリブンなインサイト

ルールベースのパーソナライズにより、ユーザーの行動や好みに関する貴重なインサイトが生成され、組織はパーソナライズ戦略を洗練し、コンテンツ配信をさらに最適化できます。

• 継続的な最適化

ルールベースのパーソナライズソフトウェアにより、組織はリアルタイムのフィードバックとパフォーマンス指標に基づいてパーソナライズ戦略を継続的に最適化および改善し、パーソナライズされたエクスペリエンスが長期にわたって関連する効果的な状態を維持できるようにします。

• 効率の向上

ルールベースのパーソナライズは、関連するコンテンツの選択と表示の自動化を活用することで、コンテンツ配信プロセスを合理化し、組織の時間とリソースを節約します。

最後に、ルールベースのパーソナライズのベストプラクティスをいくつか見てみましょう。その中には、組織全体の勢い、賛同、興奮を高める迅速な勝利にリードできるものも含まれています。

• 下位レベルのページは、顧客のプロファイルやインサイトの収集によく使用されますが、ルールベースのパーソナライズは、多くの場合、上位レベルのページではるかに効果的です。
• モバイルの顧客にレスポンシブなサイトを提供するだけでなく、明示的なデータ(位置情報など)を活用して、より関連する印象的な顧客体験を提供するルールを作成します。
• 複数の条件(前述したように、アクションをトリガーし、ルールを呼び出すシナリオ)を作成して、顧客が関与する可能性と見落とされる可能性を高めます。このように、顧客が最初の条件を満たさない場合、2番目の条件に対してテストされ、関連する、好感が持てる、興味を持つ可能性が高い適切なコンテンツとメッセージを提供するルールがトリガーされるまで、同様にテストされます。
• ルールを使用してコンテンツをパーソナライズすることは重要ですが、コンポーネントや要素の表示方法をパーソナライズすることの影響も見逃せません。必要なのは .05秒(50 ミリ秒) で、顧客が Web サイトの第一印象を形成します。優れたデザインは、それが最後ではないことを確認するのに役立ちます!
• 第一印象といえば、すべての顧客は重要で価値がありますが、初めてのWebサイト訪問者に特別な歓迎を与えるルールを作成することは非常に有益です。
• ルールを使用して、インバウンドエクスペリエンスを関連付け、リターゲティングします。たとえば、メールをクリックしてWebサイトにアクセスした顧客には、その特定のキャンペーンまたはプロモーションに関連付けられたヒーローバナーまたはビデオを表示できます。調査によると、お客様の63%は、ホームページやランディングページでのパーソナライズされた製品のレコメンデーションにプラスの影響を受けます。
• 追跡とテストを行い、特定の対象ユーザーに表示されたときに、パーソナライズされたコンテンツが既定のコンテンツと比較してどのように表示されるかを確認します。このコンテクストでのパフォーマンスとは、パーソナライズされたエクスペリエンスの訪問あたりのトレーリング値(TVV)と、を満たす顧客のデフォルトエクスペリエンスのTVVとの間のパーセントの差を意味します。

ルールベースのパーソナライズを始めたばかりのブランドは、特に、パーソナライズの旅の初期段階にある多くの組織のように、次のような問題に取り組んでいる場合、圧倒されるかもしれません。

• 外部データソースと内部データソースの断片的な組み合わせ
• コンテンツの作成と承認プロセスに関する官僚的なお役所仕事がたくさんあります
• 誰もがパーソナライズの仕組みを理解しているわけではないため、混乱と対立

これらの一般的な障害はリード、「パーソナライズプラトーこれは、最初のパーソナライズの努力と、パーソナライズを推進して提供し、前述の莫大な利益を享受するための熱意が失速し、スパッタリングしたときに発生します。

ここでの最善のアドバイスは、物事をゆっくりと、小さく始めることです。比較的小さな変更が必要なパーソナライズシナリオをいくつか展開して、特定のオーディエンスセグメントで何が機能し、何が機能しないかを確認し、A/Bテストを行い、そこから構築します。

すべてのブランドは、つながる各人が重要で、特別で、価値があると感じさせるような、パーソナライズされた顧客体験を提供することの本質的な重要性を知っています。しかし、ウェブはパラダイムを完全に変え、ハードルを上げました。適切なツールがなければ、最も執拗な顧客中心のブランドでさえ、可能な限りすべてのWebサイトのタッチポイントを通じてパーソナライズを提供することは不可能です。

ありがたいことに、成功しているブランドにとっても、満足している顧客にとっても、ルールベースのパーソナライズは、魅力的で、効果的で、拡張可能なで、収益性の高い方法でギャップを埋めます。それは、長期的な関係を育むか、つながりを逃したことを後悔するかのすべての違いを生む可能性があります。Sitecoreは、ルールベースのパーソナライズを効果的に導入および管理するための堅牢なツールと機能を提供します。について詳細Sitecore Personalize 今日。

Every brand knows personalization matters. The challenge is delivering it consistently, at scale, without massive resources. Rule-based personalization solves this by matching content to context even when data is limited. And as AI matures, the gap between "rule-based" and "intelligent" personalization is closing fast.