チャットボットのパーソナライゼーション: カスタマー エクスペリエンスの向上に必要な理由を示す良い例と悪い例

インターネット技術が進歩すればするほど、マーケティング担当者は顧客体験を真にパーソナライズできるようになります。 かつては、見込み客の名前を含めたり、購入に基づく「推奨」コンテンツを含むフォローアップ メールを送信したりするなどの単純な戦術が含まれていましたが、今はそうではありません。

データが増加し、マーケティング オートメーションが成熟し、人工知能が独自のものになるにつれて、パーソナライゼーションは 1 対 1、つまり 1 つのビジネスと 1 つの消費者のレベルにまで上昇しました。

3 つの現象すべての交差点にあるのがチャットボットです。 今日、これらのボットは、パーソナル スタイリストとしての機能から、仮想旅行代理店としての旅行の予約まで、かなり驚くべきことを実行できます。

高度にパーソナライズされたメッセージング エクスペリエンスが向上し続けるにつれて、人間とボットの間の境界が曖昧になり、顧客は Web サイトやアプリをナビゲートするために必要なほぼすべてを達成できるようになります。 チャットボットのパーソナライゼーションを適切に行うと、顧客は欲しいものをより早く手に入れることができます。

チャットボットのパーソナライゼーションは本当に重要ですか?

チャットボットは、長い間マーケターの頭の中にありました。 しかし、一部の人にとっては、現在の私たちが追いつくことのない SF の広告戦術のように思えます。 チャットボットの専門家であり、Bing の Evangelism for Search の責任者である Christi Olson 氏は、次のように意見を異にしています。

Gartner は、2020 年までに、配偶者よりも多くの人がチャットボットと会話するようになると予測しています... 未来のチャットボットは、質問に応答するだけではありません。 彼らは話します。 彼らは考える。 ナレッジ グラフから洞察を引き出します。 彼らは顧客との感情的な関係を築きます。

Mobile Monkey の CEO である Larry Kim 氏は、次のように付け加えています。

2019 年は、Instagram、WhatsApp、Google RCS など、世界で最も人気のあるメッセージング アプリケーションの新しい API を使用したチャット ブラストにとって大きな年になるでしょう。
消費者の好みは、コミュニケーションのために電子メールよりもチャットを優先しており、ますます多くの企業がこれを理解しています!

Bing による 2018 年 3 月の少なくとも 1 つの調査は、これらの予測を裏付けています。 将来、ブランドと 1 対 1 でやり取りするかどうかを尋ねられたとき、消費者の 60% は、単に「はい」と答えたのではなく、自分で構築できる、ブランド化された独自のパーソナル アシスタントを期待していると答えました。今後5年間の関係。

現在のチャットボットの使用状況については、Salesforce のレポート「The 2018 State of Chatbots」を参照してください。 その中で同社は、チャットボットの採用はまだ主流ではありませんが、全消費者の 15% が過去 12 か月間にブランド化されたチャットボットに関与していることを発見しました。

Web で最も確立されたコミュニケーション チャネルである電子メールのエンゲージメント率が 60% であることを考えると、これは依然としてかなり印象的です。

さらに、消費者は、アプリよりもチャットボットが好まれる多くの例を特定しています。

チャットボット vs. アプリ

多くの理由から、チャットボットが顧客に好まれていることは明らかです。 それらの採用を促進する主な要因を見てみましょう。

チャットボットのパーソナライズが必要な理由

チャットボットは、ウェブサイトや電子メールなどのオンライン チャネルのパーソナライズのギャップを埋める大きな可能性を秘めています。そこでは、パーソナライズが広範囲に適用されます。メーリング リストはグループに分割され、ウェブサイトはユーザーに関連するウェブサイトの性別固有のバージョンを提供する可能性があります。 - しかし、どれも真の 1 対 1 のパーソナライゼーションではありません。

H&M のスプラッシュ ページの例を考えてみましょう。

あまりにも非人間的で、自分の国を選ぶように促されます。 そして、US をクリックして「Men」にカーソルを合わせると、圧倒的な数の製品リストが表示されます。

ポロ ラルフ ローレンも同様です。

また、多くの商品を扱う大手ストアのほとんどの Web サイトについても同じことが言えます。 彼らはあなたにたくさんのカテゴリーを投げかけ、あなたにそれらを分類させます. なんで？

ChatbotsLife の創設者である Stefan Kojourahov 氏は、次のように述べています。 「優れた企業は、顧客について多くのことを学び、顧客のために完全なソリューションを構築します。 その過程で多くのテストが行​​われ、製品は、ほとんどの顧客が行うことの平均である継続的な A/B テストの結果になります。 最終結果は、次のような一般的なフローになります。」

しかし、もっと良い方法があります。

チャットボットのパーソナライゼーションの善し悪し

H&M と Polo Ralph Lauren の主要なメニューは、ユーザーとしてたどり着いたものかもしれませんが、それが最善かつ最速のソリューションであるという意味ではありません。以前の反復の最良かつ最速のソリューションにすぎません。

たとえば、自分でウェブサイトを選択するのではなく、最初から米国バージョンのウェブサイトを提供する方が適切ですが、それでも印象的なパーソナライゼーションにはなりません. チャットボットは、正しく構築および維持されていれば、Web が提供する最高のものよりも優れたソリューションを提供できます。 ただし、マークを外すと、次のようになります。

これは基本的に、以前に見た圧倒的なメニューの会話バージョンです。 コルジュラホフは次のように述べています。

これは、ウェブサイトをボットに凝縮して平均に頼ろうとすると起こることです. 人がサイトにアクセスしている理由やボットを使用している理由がわからず、推測ゲームをプレイして、靴が合うことを望んでいる場合. ほとんどの場合、そうではありません。

ただし、チャットボットを使用すると、メーリング リストや Web サイト訪問者などのユーザー グループではなく、個人に対して実行できる AB テストの助けを借りて、ハイパー パーソナライゼーションが可能になります。

チャットボットには、好みや過去の購入など、ユーザーが提供する情報を保存し、それを高度にパーソナライズされた推奨事項に変える可能性があります。

それが H&M と Polo Ralph Lauren のボットの目標です。 しかし、すべてのボットがパーソナル アシスタントになることを目的として作成されているわけではありません。 食事のアドバイスやフィットネス プランを提供するものもあります。

また、ナショナル ジオグラフィックの番組「Genius:」のプロモーションとして作成された、ナショナル ジオグラフィックのアインシュタイン ボットのように、意識向上キャンペーンを実施するものもあります。

ユーザーと会話するだけでしたが、ROI はユーザーの関与を維持するのに非常に効果的だったことを示しています。 平均して、ユーザーはボットと 6 ～ 8 分間チャットし、その 50% が再エンゲージメントしました。

同様に、言語学習アプリの Duolingo は、ユーザーが会話できるボットをいくつか作成しました。 しかし、彼らの場合、それは単にユーザーを引き付ける以上のものでした。 これらのボットは、タクシーの運転手や警察官などの架空の人物を持ち、ユーザーが個人的に言語スキルを練習する方法を提供しました。

これらは高度にパーソナライズされたマーケティングの例ではないように見えるかもしれませんが、ボットの目標は必ずしも製品の購入ではないことに注意してください。 Einstein ボットはブランドの認知度を高め、Duolingo のボットはアプリを補完するものでした。 また、それほど複雑ではないものもあります。 顧客の 99% が単にボットでパッケージを追跡したいだけであれば、パッケージを追跡できるようにするだけで済みます。 顧客が過度に複雑なことを望まないのであれば、過度に複雑にする必要はありません。

コンバージョン率最適化のためのチャットボット

チャットボットのパーソナライゼーションは、メッセージング アプリにとどまりません。 一部の企業は、ライブ チャットを使用する代わりに、チャットボットを Web ページに組み込んでコンバージョンの最適化を支援しています。

MongoDB の次のチャットボットを例にとると、見込み客の質問に回答し、その回答に基づいてセールス コールの資格を得ることができます。

資格がある場合、カレンダーの統合により、訪問者はデモに利用できる時間を選択でき、利用可能な営業担当者にルーティングされます。

チャットボットを使用してオンボーディング シーケンスを設定した、All Chat Solutions の創設者である Richard McGrath の別の例を見てみましょう。 これには、ボットを使用する前に答える必要のある 6 つの質問が含まれていました。 彼は言い​​ます：

これまでに、473 人がオンボーディング シーケンスを開始しました。 473 人中 328 人 (69.6%) が最初の質問に答えました。

そして、その 328 人のうち、267 人がチャットボットからの 6 つの質問すべてに回答しました。

このような例は、訪問者から貴重な情報を取得するチャットボットの機能を示しています。 これを 6 フィールドの見込み顧客獲得フォームと比較してください。ほぼ確実に同じ回答率にはなりません。

Jay Baer のように、チャットボットを使用して視聴者を引き付け、コンテンツを配信し始めた他の企業も、チャットボットですでに同様の成功を収めています。 彼は、電子メールと比較して、顧客がコンテンツを開く可能性が 10 倍高く、それに関与する可能性が 5 倍高いことを発見しました。

マーテック企業であるセグメントがチャットボットをリードジェネレーションとクオリフィケーション戦略に組み込んだとき、彼らはすぐにメリットを実感しました。 わずか数週間後、チャットボットはセグメントのリードの最大のソースとなり、現在までの年月が会社の最大の成長要因になりました. ROI に関しては、セグメントはエンゲージメントが 5 倍、コンバージョンが 2 倍に増加しました。

チャットボットは今どこに？

Pegasystems のチャットボットに関する調査に続いて、同社の広報担当者である Russell Dougan 氏は次のように述べています。人間の資質がほとんどないロボットのような関与 (14%)」 全体として、チャットボットの未来は明るいように見えますが、まだ始まったばかりのようです.

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