コンテンツ戦略でコンテンツのパーソナライゼーションを活用する方法

公開: 2023-11-27

パーソナライゼーションはマーケティングで最も注目されているトピックの 1 つですが、それには十分な理由があります。テクノロジーのおかげで、あらゆる規模の企業が消費者データにアクセスして利用することが容易になり、個人とその経験に訴えるメッセージを作成できるようになりました。

消費者はこのレベルのパーソナライズされたマーケティングに慣れており、それを期待するようになりました。それでも、パーソナライゼーションは、コンテンツマーケティングの世界では依然として十分に活用されていない戦略です。多くのコンテンツマーケティング担当者は、パーソナライゼーションを e コマースカート用のもの、つまり買い物客が「購入」をクリックすると関連商品のクーポンを受け取るものだと考えています。

コンテンツのパーソナライゼーションも同様に強力で、他の形式のパーソナライズされたマーケティングとシームレスに統合されます。データの重要性が高まるにつれ、あらゆる規模のブランドにとってデータは必須の取り組みとなっています。

コンテンツのパーソナライゼーションとは何ですか?

コンテンツのパーソナライゼーションは、顧客の行動に基づいて関連性の高いコンテンツを開発するマーケティングプロセスです。マーケティング担当者は収集したデータを使用して、ユーザーの興味、ニーズ、問題点に合わせたブログ投稿、電子メール、Web ページ、その他の種類のコンテンツを作成します。

コンテンツをパーソナライズする利点

調査対象のマーケティング担当者によると、コンテンツのパーソナライゼーションの最も貴重な利点は次のとおりです。

より強力なユーザーエクスペリエンス
より高いコンバージョン率
訪問者のエンゲージメントの向上
見込み顧客の発掘と顧客獲得の向上
ブランドの評判の向上

効果的なパーソナライゼーションは顧客との関係と収益を強化しますが、的を外せば悪い印象を与える可能性があります。

パーソナライゼーションにおけるよくある間違い

パーソナライゼーションの失敗は通常、不十分なデータまたは不完全な戦略によって発生します。例えば：

視聴者をセグメント化しない:コンテンツを全員に向けた場合、真にパーソナライズされたメッセージを受け取る人は誰もいません。購入者を興味のあるグループに分け、各グループのニーズに合わせたコンテンツを開発します。
不正確なデータの使用:リアルタイムでデータが生成される時代では、古い情報や不正確な情報に基づいてパーソナライゼーションを行うことが簡単に行われます。できるだけ多くのデータを収集し、パーソナライゼーションエンジンがそのデータにアクセスできることを確認します。
失われた機会:マッキンゼー・アンド・カンパニーによると、消費者の 71% は、購入するブランドが自分のことや自分の興味を知ってくれることを期待しています。 76% は、コミュニケーションが個人的なものではないとイライラします。
データプライバシーへの配慮の欠如:調査対象となった消費者のほぼ半数が、データをうまく保護できないと感じています。そのうち 76% は、企業が自社のデータをどのように扱っているかを知るのが難しいと感じています。

何をしてはいけないのかがわかったので、次はコンテンツのパーソナライズのベストプラクティスを見てみましょう。

知っておくべき 8 つの効果的なコンテンツのパーソナライゼーション戦略

コンテンツのパーソナライゼーションには、視聴者についての深い知識と、その知識を適切なメッセージに変換する能力が必要です。正しい軌道に乗るために、次のヒントを覚えておいてください。

1. データを収集して分析して対象ユーザーをセグメント化する

効果的にパーソナライズするには、データとそれを収集する手段が必要です。マーケティング担当者は多くの場合、顧客関係管理 (CRM) プラットフォームと Google Analytics などの重要な Web 分析ツールから始めます。

これらのツールは、視聴者プロファイリングプロセスを強化し、生データをターゲット視聴者の使用可能な説明に変換します。これらの説明が詳細であればあるほど、パーソナライゼーションが強化されます。

人工知能 (AI) と機械学習により、さらに細かくパーソナライズできます。たとえば、一部の予測 AI アルゴリズムはコンテンツマーケティングキャンペーンを分析し、それぞれを正しいユーザーペルソナと照合します。完全に一致する人物が存在しない場合、AI ツールはターゲットグループをさらに細分化し、追加のより正確なペルソナを作成できます。

2. セールスファネルのさまざまな段階に合わせてコンテンツを提供する

比較投稿や購入ガイドは、意思決定段階にある人にとっては理想的ですが、解決策を模索し始めたばかりの人にとっては「早すぎる」と感じます。すでにソリューションを模索している人にとって、トップオブファネルの部分は単純すぎるように感じます。

セールスファネルのコピーライティングは、購入意欲に基づいてコンテンツをパーソナライズするのに役立ちます。特定のジャーニー段階でのニーズに基づいて読者を引きつけ、価値を提供しながら、次の段階に向けて読者を優しく励まします。

3. ゼロパーティデータを使用してキャンペーンをパーソナライズする

顧客データは、情報の入手先と収集からどのように分離されているかに応じて、4 つのカテゴリに分類されます。例えば：

サードパーティデータは、データを購入して大きなパッケージにまとめたアグリゲーター企業から取得されます。
セカンドパーティデータは、情報を購入したパートナーまたはマーケットプレイスから取得されます。
自社のデータは、自社のチャネルでの消費者とのやり取りを通じて得られます。
ゼロパーティデータは、特定の情報をブランドと意図的に共有する顧客または潜在的な顧客から直接取得されます。

ゼロパーティデータは直接的かつ意図的なトランザクションです。買い物客は、よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスと引き換えに情報を提供します。他では入手できない情報が得られ、顧客はより透明性の高いパーソナライゼーションエクスペリエンスを享受できます。

4. 電子商取引 Web パーソナライゼーションをリアルタイムで実装する

Web パーソナライゼーションは、ユーザーの行動に基づいてサイトで表示される内容を変更します。適切なオファー、製品、またはインタラクションを適切なタイミングで適切な人に提供し、応答を得る可能性を最大化します。パーソナライゼーションマーケティング担当者は、これを動的コンテンツと呼びます。

すべてのユーザーに同じである静的コンテンツとは異なり、動的コンテンツは人ごと、訪問ごとに異なります。よく知られた例の 1 つは Amazon のホームページで、閲覧履歴に基づいたセールや商品が掲載されています。他の例としては次のようなものがあります。

買い物客が最近閲覧した商品に合わせたポップアップオファー
初めてご来店される方への新規割引特典
チェックアウト時にパーソナライズされたアップセルまたはアドオンの提案
カート放棄メール: 誰かが購入せずにショップを出たときにすぐに送信されるように設定できます。

効果的な動的なパーソナライゼーションは、確実なセグメンテーション戦略から始まります。オーディエンスセグメントがすでに設定されているため、よりターゲットを絞ったリアルタイムメッセージを配信できます。

5. プログラマティックターゲティングを検討する

機械学習の台頭により、視聴者にリーチするための新しい道が生まれました。それらの経路の 1 つは、プログラマティック広告とも呼ばれるプログラマティックターゲティングです。

プログラマティック広告は、データに基づいてデジタル広告を購入する方法です。対象ユーザー、目標、キャンペーンに関する情報を送信します。プログラマティック広告システムは、消費者行動アルゴリズムを通じてその情報を実行します。これらのアルゴリズムは、最適な結果を得るために広告を掲載する場所を決定します。

この方法は、そうでなければ労働集約的な広告購入プロセスを自動化し、推測をデータ主導の予測に置き換えます。これにより、マーケティング担当者は、測定可能な結果に基づいて広告を最適化するなど、創造的かつ戦略的なタスクに集中できます。

有料広告を行う場合、プログラマティックターゲティングは、コンテンツのパーソナライゼーション戦略に賢明に追加することができます。これにより、プログラマティックプラットフォームがターゲットユーザーに合わせて有料広告をより正確にカスタマイズできるようになります。

6. 有料広告を通じてリターゲティング戦略を活用する

検索リターゲティングでは、パーソナライゼーション戦略を使用して、商品を検索したユーザーを再獲得します。これらの買い物客は、あなたが販売するものに明確な興味を示しています。また、リターゲティングキャンペーン後にコンバージョンに至る可能性も 43% 高くなります。 [出典: https://compose.ly/content-strategy/search-retargeting ]

リターゲティングでは、ユーザーが使用したキーワードに基づいて、選択した広告がユーザーに表示されます。広告主は、追跡するキーワードを選択し、Google または選択した代替検索エンジンに入札を送信します。 Google は、同じ用語をリターゲティングしている他のユーザーに対するあなたの入札を考慮します。

たとえば、子供服を販売していて、幼児用ワンピースの新しいラインを宣伝したいとします。ベビー服を購入する人の目に留まりたいので、「ベビー服」と「ワンピース」というキーワードをターゲットにします。また、潜在的な購入者の中には、着ぐるみが欲しいと最初は気づかない人もいるから、「出産祝い」も追加します。

リターゲティングにより、それらの用語を検索しているユーザーの目の前に広告が表示されます。オーガニック検索結果はターゲティングされていないため、広告にはユーザーが望むものを正確に表示するという利点があります。これは、広告費用の見返りを増やしながら、意欲の高い視聴者にリーチできる透明性の高いパーソナライゼーションです。

7. 個々の受信者に合わせて電子メールマーケティングキャンペーンをカスタマイズする

パーソナライゼーションは、最も効果的な電子メールマーケティングのベストプラクティスの 1 つです。これにより、特に個人レベルでパーソナライズする場合に、エンゲージメントが促進され、電子メールキャンペーンがより一般的に感じられます。

最初のステップは、セグメント化された電子メールリストを使用することです。これにより、キャンペーンの対象を特定の興味やニーズに絞り込むことができます。セグメント化されたリストを使用すると、プロモーションのお知らせから毎月のニュースレターに至るまで、すべてのグループ電子メールをパーソナライズすることができます。

自動化テクノロジーはさらに進化し、ショッピング行動に基づいてメールをパーソナライズできるようになります。たとえば、誰かがオンラインストアで特定の製品を閲覧すると、そのアクションによって割引コードと製品の写真が記載された電子メールが送信される可能性があります。リアルタイムの在庫機能がある場合は、顧客に「残り 4 つだけです」と伝えることで、緊急性を高めることができます。

最後に、顧客データを使用して、誕生日や「買い物客記念日」クーポンなどの特別な日のメッセージを送信できます。顧客を積極的かつ適切に選び出すために何を祝えるかを考えてみましょう。

8. 行動データを使用してブログ投稿を推奨する

関連するコンテンツを推奨することは、視聴者にとって価値のあるパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する効果的な方法です。そして、ビッグデータと機械学習の時代では、それはかつてないほど簡単になっています。

たとえば、顧客の行動を追跡すると、どの顧客が特定の種類の製品を閲覧したかがわかります。その製品カテゴリまたはその製品が解決する問題に関連するブログをリリースする場合、その投稿をそれらの顧客に推奨できます。

セグメンテーションは基本的なレベルで機能します。ニュースレターテンプレートのカスタマイズ可能なコンテンツを作成し、各号に新しいブログ投稿へのリンクを追加するのは簡単です。

コンテンツ推奨エンジンはこのプロセスを次のレベルに引き上げ、ブランドが個々のサイトの行動に基づいて投稿を推奨できるようにします。たとえば、ペットフードの顧客がグレインフリーのドッグフードを閲覧し、犬が消化できるものに関するブログを読んだとします。次回顧客がサインオンすると、レコメンデーションエンジンによってグレインフリーダイエットの利点に関する投稿が表示されます。

関連性により、ブログ投稿がよりパーソナライズされたものに感じられます。次のステップは、読者のニーズを満たす価値のあるコンテンツを作成することです。

質の高いブログ投稿を書く時間を見つけるのは、特に仕事がいっぱいの場合には困難になることがあります。 Compose.ly は、視聴者をターゲットにし、目標を達成するために開発された、専門家が作成したオリジナルのコンテンツを支援します。ブログの執筆は私たちが行いますので、お客様はパーソナライズに集中できます。

パーソナライゼーション戦略の有効性を測定する方法

データドリブンのパーソナライゼーションは、キャンペーンを開始した時点で終了するべきではありません。パーソナライゼーションの取り組みの成功を追跡し、その情報をマーケティング戦略の調整に使用して、より効果的にパーソナライズされたコンテンツでさらに優れたユーザーエクスペリエンスを生み出すことが不可欠です。

最初のステップは、戦略に適したコンテンツマーケティング指標を選択することです。選択した指標は、Web コンテンツのパーソナライゼーションの目標と優先順位と一致する必要があります。例えば：

ソーシャルエンゲージメント:投稿に「いいね！」、共有、またはコメントした人の数
オーガニッククリックスルー率: コンテンツを閲覧し、クリックして対象ページに到達した人の割合
コンバージョン率:メールリストへの参加や販売など、選択したアクションを実行した Web 訪問者の割合。
顧客獲得コスト:キャンペーンのコストを、キャンペーンによって変換された顧客の数で割ったもの

コンテンツのパーソナライゼーション目標にとって最も重要な指標を見つけて、定期的に追跡します。新しいパーソナライズされたコンテンツをリリースするたびに統計を確認し、どの戦略が視聴者にとって最も成功しているか、最も成功していないかを学びましょう。

パーソナライゼーションキャンペーンの成功例にはどのようなものがありますか?

コンテンツマーケティングのパーソナライゼーションの仕組みとその測定方法を理解したところで、いくつかのインスピレーションを見てみましょう。主要ブランドによる次の 3 つのコンテンツパーソナライゼーションの例は、ビジネスのモデルとして使用するのに最適なアイデアです。

アヴェダ:このナチュラルヘアケアブランドは、Web 訪問者をインタラクティブなヘアクイズに答えるよう招待します。これにより、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスが提供され、ブランドにゼロパーティデータが提供されます。アヴェダはその結果を利用して、パーソナライズされた製品を推奨し、カスタマイズされたコンテンツを配信します。
Grammarly:この文法および用法チェッカーは、各ユーザーに自分の文章の毎週の分析を電子メールで送信します。 Grammarly Insights には、単語数、修正数、固有の単語に関する統計が含まれており、ユーザーがツールを使い続けるように促します。
スターバックス:コーヒー大手は、AI アルゴリズムを使用してパーソナライズされた食品と飲料のオファーを作成します。このアルゴリズムは消費者の購入データを分析し、400,000 を超える超パーソナライズされたメッセージのライブラリから各購入者に適したメッセージを選択します。

各キャンペーンは価値を付加し、顧客にとって有意義なつながりを生み出します。