高度にパーソナライズされたマーケティング: それを証明する 3 つの例で正しく行う方法

マーケティング担当者の 98% が、パーソナライゼーションが顧客関係の改善に役立つことに同意しており、74% が「強い」または「極端な」影響があると主張しています。 しかし、ブランドから得られるパーソナライゼーションのレベルに満足している消費者はわずか 22% です。

メールの最初の行に名を追加する時代は終わりました。もはやそれだけでは十分ではありません。 今日の消費者は、個々の好みに合わせて明確に調整された製品、コミュニケーション、およびマーケティング戦略など、高度なレベルのパーソナライゼーションを期待しています。

パーソナライズされたサービスが急速に新しい標準になっているため、マーケターは次のステップとしてハイパーパーソナライゼーションに移行する必要があります。

ハイパーパーソナライゼーションとは？

マーケティングにおけるハイパー パーソナライゼーションは、複数のチャネルとタッチポイントから抽出された行動データとリアルタイム データを組み合わせて、ブランドが高度にカスタマイズされたマーケティング戦略を作成できるようにします。 これにより、製品、サービス、および広告コンテンツを各消費者に合わせて調整し、関連性とコンバージョンの可能性を最大限に高めることができます。

これはパーソナライゼーションとハイパーパーソナライゼーションの違いを示していますが、理解を深めるためにコンテキストに入れましょう。

パーソナライゼーションとハイパーパーソナライゼーション

ハイパー パーソナライゼーションは、AI、機械学習、IoT 対応デバイスなどの高度なテクノロジを活用してパーソナライゼーションを次のレベルに引き上げ、より関連性の高いオファーとエクスペリエンスを各ユーザーに提供します。

従来のパーソナライゼーションには、顧客の名前、場所、または購入履歴の広告が含まれる場合がありますが、ハイパーパーソナライゼーションでは、ブラウジング、購入、およびその他のリアルタイムの行動データを考慮して、消費者が何を望んでいるか、何を必要としているかを絞り込みます。 これは、基本的な顧客データを超えているため、従来よりも複雑で、複雑で、便利です。

たとえば、パーソナライゼーションには、前年に同様の用品をオンラインで購入した消費者に冬用の用品を宣伝することが含まれる場合があります。 一方、ハイパーパーソナライゼーションには、正確な購入場所と時間、支払い方法、使用されたクーポン、ソーシャルメディア活動などに基づいて最適化された広告を使用して、同じ冬のギアの広告を含めることができます.

すべての追加データを考慮に入れると、高度にパーソナライズされたキャンペーンは、より関連性が高く、リードを生み出す可能性があります。

パーソナライゼーションのもう 1 つの例は、件名に名前を付けてユーザーに電子メールを送信することです。 これは良い方法ですが、高度にパーソナライズされたキャンペーンほど高度ではありません。

金曜日の夜、ユーザーがあなたのウェブサイトまたはモバイル アプリで黒いパンツを 20 分間閲覧し、購入せずに立ち去ったとします。 高度にパーソナライズされたキャンペーンでは、金曜日の夜にそのユーザーに電子メールまたはアプリ通知を送信し、特定のブランドの黒いパンツのセールを宣伝します。 このタイプのキャンペーンが、パーソナライズされたメールの件名よりもはるかに効果的であることがわかりますか?

デジタル広告のパーソナライゼーションの詳細については、ファネルの各段階でのマーケティングのパーソナライゼーションの使用例を含めて、新しいパーソナライゼーション ガイドをダウンロードしてください。

広告主はキャンペーンでハイパーパーソナライゼーションをどのように使用できますか?

広告主とマーケターが戦略で考慮しなければならない 6 つの主な要素があります。

1. データ収集

最初のステップは、適切な種類のデータを収集することです。パーソナライゼーションは、データの品質と同じくらい優れているからです。

より良いデータを収集すればするほど、より多くのセグメンテーションを追加でき、よりパーソナライズされたオファーを作成できます。 これにより、右の目で見ていることも保証され、その結果、これらの人々は購入する可能性がはるかに高くなります.

2. カスタマイズされたオファー

消費者のほぼ 79% は、ブランドとの以前のやり取りに直接結びついている場合にのみ、ブランドのオファーに関与する可能性があります。 したがって、年齢や性別などの簡単なパーソナライゼーションから始めて、特定の製品を定期的に購入する人やいつ購入するかに基づいて、徐々にセグメントを追加することをお勧めします。

たとえば、常に 4 月と 10 月に購入するリピーターのグループがいる場合は、3 月と 9 月に特定の製品について、以前の購入パターンに合わせて調整された超パーソナライズされたメッセージの送信を開始します。

3. パーソナライズされたメッセージ

最も適切なメッセージについては、高度なパーソナライズされたマーケティング ソフトウェアの使用を選択できます。 これは、次のようなコンテキスト化された電子メールを送信するのに理想的です。

• いつどこでメールを開封するかで変わる内容
• 製品が在庫切れになったときに SKU を動的に変更する
• リアルタイム料金
• 誰かが以前に閲覧していた製品

4. 多彩なチャンネル

膨大な量の消費者データをマルチチャネル マーケティングと組み合わせることで、ユーザーとの 1 対 1 の関係を構築できるようになり、ハイパー パーソナライゼーションがさらに進みます。 電子メール、Web サイト、ソーシャル メディア、およびスマートフォンはすべて、さまざまなレベルのカスタマイズとパーソナライズを提供しており、それを活用できます。

5. 完璧なタイミング

ふるいにかけるデータが山ほどあり、作成するメッセージが無数にあるため、手動でプロセスを試みるのは難しい場合があります。 ただし、プロセスを簡単にするためのオプションがいくつかあります。

自動化されたマーケティング チームまたはプラットフォームを使用するだけでなく、予測分析を使用して、特定のメッセージを配信し、望ましい応答を促進するのに最適な時期をより適切に判断することもできます。

6. 一貫したテスト

多変量テストを使用すると、メッセージの最も説得力のある要素を簡単に特定できます。 さらに、単純な A/B テストだけでなく、複数の要素 (見出し、画像、コピーなど) の組み合わせ効果を一度に測定して、どの組み合わせが最も効果的かを判断することもできます。

最初のパーソナライズされたキャンペーン、さらにはハイパーパーソナライズされたキャンペーンの結果を測定し、その結果に基づいて、より正確なメッセージの送信を開始します。

ここでは、広く知られているいくつかのブランドが、従来のパーソナライゼーションを超えて、より高度なアプローチにどのように移行したかを見てみましょう。

ハイパーパーソナライゼーションの 3 つの例

Amazon、スターバックス、Spotify などのトップ ブランドは、予測パーソナライゼーションの使用を開始しており、AI と機械学習が個々のレコメンデーション エンジンを強化しています。

各ブランドのやり方を見てみましょう。

アマゾン

Amazon のコンバージョンの 35% 以上は、レコメンデーション エンジンによって強化されています。これは、消費者ごとに独自の高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを作成するためです。

この 1 対 1 のメールは、オリーブ グリーンのランニング シューズを検索したが、購入せずに検索を終了したユーザーに送信されました。

多くの「定期的に」パーソナライズされた電子メールには個人の名前が含まれますが、Amazon は次のような膨大な量のデータ ポイントにアクセスできるため (ただし、これらに限定されません)、これはさらに進んでいます。

• フルネーム
• 検索クエリー
• 検索に費やした平均時間
• 過去の購入履歴
• ブランド親和性
• カテゴリの閲覧習慣
• 過去の購入時期
• 平均支出額

プラットフォームのレコメンデーション エンジン アルゴリズムは「アイテム間の協調フィルタリング」と呼ばれ、次の 4 つのデータ ポイントに基づいて製品を提案します。

• 以前の購入履歴
• ショッピングカートの商品
• 評価され、高く評価されたアイテム
• 他の同様の顧客が気に入って購入したアイテム

このすべての情報を使用して、Amazon はユーザー プロファイルを作成し、この買い物客のためにオリーブ グリーンの Puma の靴 (Puma の靴は以前に購入したもの) を強調する非常に文脈に即した E メールを作成できます。

スターバックス

Starbucks は、リアルタイム データを使用して 400,000 種類を超える高度にパーソナライズされたメッセージ (食べ物/飲み物のオファー) をユーザーに送信し、AI を使用してパーソナライゼーション ゲームを強化しました。 すべてのオファーは、アプリでの過去のアクティビティに基づいて、各ユーザーの好みに固有のものです。

同社はまた、ロイヤルティ プログラムのメンバーにメールやモバイルでパーソナライズされたゲームを提供し、モバイル オーダー & ペイ オプションを受け入れる近くの店舗についてモバイル アプリのユーザーに通知します。

このキャンペーンによるスターバックスの結果は次のとおりです。

• 3 マーケティング キャンペーンの効果の向上
• メールの引き換えが 2 倍に増加
• オファーの引き換えによる増分支出の 3 倍の増加
• 総トランザクションの 24% がモバイル アプリから発生しています

Spotify

Spotify は、Discover Weekly 機能を使用して、マーケティング キャンペーンにハイパー パーソナライゼーションを実装しています。 この機能は、個々の音楽の選択を考慮し、同じ曲を聴いた他のユーザーの好みと相互分析し、各ユーザー向けに高度にパーソナライズされたプレイリストを作成します。

このブランドには、チケットを購入するオプションとともに、お気に入りのアーティストのライブ イベントに関するメールを送信するライブ コンサート機能もあります。 この機能は、個々の音楽の好みに基づいてパーソナライズされています。

パーソナライゼーションからハイパーパーソナライゼーションへの移行

ハイパー パーソナライゼーションは、デジタル マーケティングの進化における次の主要な段階です。顧客は、カスタマイズされたエクスペリエンスと高度に厳選されたオファーをますます期待するようになっています。

ハイパーパーソナライゼーションの絶対的な定義はなく、ブランドごとに異なることに注意することが重要です. 現在のパーソナライゼーション キャンペーンを評価し、使用されていないデータを検討し、そのデータを収集する機会を認識するだけです。 これにより、顧客がまさにあなたに求め、期待している、高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。

詳細については、こちらのデジタル広告のパーソナライズ ガイドをご覧ください。