パーソナライズとAI：人工知能がサイトをより人間に優しいものにする3つの方法
公開: 2019-07-20
私たちは皆、特別で感謝されていると感じることを楽しんでいます–それが私たちの関係や友情の中で、私たちの職場で、または私たちがビジネスと交流しているときです。 これが、ブランドのパーソナライズが、企業がオーディエンスとつながるために使用している非常に重要なツールである理由です。
パーソナライズされたエクスペリエンスは、消費者がブランドと関わり、購入を決定する方法に革命をもたらしました。 ビジネスがパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する場合、顧客はコンバージョンに至る可能性が4倍以上高く、平均的な消費者の最大5倍を費やす傾向があります。
明らかに、パーソナライズはオンラインショッパーにとって重要であり、ほとんどの企業は、特にデジタルマーケティングを通じて、インタラクションをカスタマイズする方法を見つける必要があることを認識しています。 しかし、多くの人がこの点で顧客の要求に追いつくのは非常に難しいと感じています。
顧客は、ブランドがオンラインですべての動きを追跡し、データを記録しているという事実を十分に認識しているため、見返りにパーソナライズされた特典を期待しています。 ただし、一部のパーソナライズされたマーケティング手法は、他の手法よりもはるかに効果的で影響力があります。 顧客は、名前が含まれている電子メールのような単純なタッチにもはや感心していません。彼らは、企業が自分たちが何を望んでいるのか、いつそれを望んでいるのかを正確に理解することを期待しています。
ありがたいことに、AIテクノロジーは、企業が顧客のパーソナライズの要求を満たすことを可能にするだけでなく、自動化のおかげで実際には非常にシンプルになります。
さらに面倒なことをせずに、人工知能があなたのパーソナライズゲームチェンジャーになることができる3つの方法があります！
1.ディープオーディエンス分析をシンプルにします（r）
効果的な顧客のパーソナライズの本当の秘訣は、顧客が誰であり、何を望んでいるのかを正確に深く明確に理解することです。
明らかに、これを行う唯一の方法は、データ駆動型のオーディエンス分析を使用することです。 AIは、大量の消費者行動データを調べ、点をつなげてそれが何を意味するのかを理解するのに非常に役立ちます。
これのかなり興味深い例の1つは、実際にはハリウッドからのものです。 映画スタジオは現在、AIテクノロジーに投資して、視聴者を分析し、最も効果的な映画の種類を予測することで、次の大ヒット作を生み出す手助けをしています。
20世紀フォックスは最近、AIアルゴリズムを備えた高度なビジョンシステムを使用して、トレーラーに対する視聴者の反応を分析し、最も肯定的な反応を引き出した正確なフレームを決定しました。 これは「プロジェクトマーリン」として知られています。
スタジオでは、Cloud MachineLearningEngineをTensorFlowディープラーニングフレームワークと組み合わせて使用します。 マーリンは映画の予告編をスキャンし、特定のオブジェクトとそれらが画面に表示される時間、およびすべてが映画のジャンルとどのように関連しているかにラベルを付けます。
たとえば、予告編に主人公のクローズアップが長い場合、映画はアクション映画ではなくドラマである可能性が高くなります。
次に、このデータは、絶賛された他の映画の予告編で見つかった要素と比較されます。 次に、このデータを使用して、さまざまな視聴者が見る（そして理想的には）楽しむ可能性が最も高い映画の種類を予測します。
オーディエンス分析をどこから始めればよいですか？
オンラインでのカスタマーエクスペリエンスを真に最適化するには、まず、誰がWebサイトを使用しているか、どのようにWebサイトにアクセスし、何のために使用しているかを理解する必要があります。 AIを利用した分析プログラムを使用して、Webサイトのトラフィックデータを分析し、オーディエンスの概要をより明確にすることができます。
これらのプログラムは、プロバイダー情報とIPアドレスを使用することで、顧客がどこにいて、どのようにサイトにアクセスしているかを正確に示すことができます（オーガニック検索やPPC広告など）。
また、新規訪問者と再訪問者の数を分類し、ターゲットアカウントを追跡して、行動とインタラクションを監視するのに役立ちます。
この種の詳細なオーディエンス分析は、いくつかの理由から、効果的なパーソナライズへの重要な最初のステップです。 まず第一に、異なる人口統計とグループは、彼らがあなたのビジネスに望むカスタマイズされた経験の種類に関して異なる好みを持っています。
アドビのデジタル広告レポートによると、若い年齢層は、ベビーブーム世代よりも、パーソナライズされた詳細をはるかに受け入れやすく、追跡されているデータの多くを受け入れています。
年齢、場所、購入頻度、購入者の旅の位置などの詳細に基づいて、顧客に最も共鳴するパーソナライズのレベルを決定するには、特定のオーディエンスの構成を知る必要があります。
第二に、この種の情報へのアクセスは、顧客の行動の背後にある動機と、それがセグメントごとにどのように変化するかを理解するのに役立ちます。 これは、彼らがあなたのウェブサイトにつながる最初のリンクから彼らが出る瞬間までたどる道から推測することができます。 行動と人口統計の間の相関関係を探します。
たとえば、ビジネスリーダーや上位の顧客は、ブログコンテンツを消費し、外部リンクを介してアクセスする可能性が高くなりますか？ リピーターはオーガニック検索やターゲットクリックでリピーターになっていますか？2回目または3回目の訪問でコンバージョンに直行する傾向がありますか？
深い分析プログラムを使用することで、視聴者が誰であるか、そしてコンバージョンを促進するコンテンツに視聴者を導くことで視聴者の行動に影響を与える方法を真に理解し始めることができます。
2.複数のA/Bテストを同時に実行できます
最初の試みでは、パーソナライズマーケティング戦略が正しく得られない可能性があります。
他のビジネス慣行やマーケティング戦略と同様に、顧客に最大の影響を与える方法が見つかるまで、その過程でそれを監視およびテストする必要があります。 Webサイトを最適化するには、A / Bテストを実行して、最良の結果をもたらすレイアウト、構造、およびコンテンツを見つける必要があります。
A / Bテストへの従来のアプローチは、非常に時間がかかる可能性があります。これは、一度に2つの設計要素を相互にテストするだけだからです。 これは、ブログのタイトルやWebサイトの配色などには問題なく機能する可能性がありますが、最適なパーソナライズミックスを見つけるための最良のアプローチであるとは限りません。
AIは、複数のバリアントの結果を同時に測定できるため、テストプロセスを合理化します。 外貨両替プロバイダーのMonitoは、デザインを最適化するためにWebサイトを開発するときにAIを使用しました。 AIにより、12の異なる設計調整を一度にテストできました。つまり、Monitoは、数か月ではなく数週間で最終決定を下すのに十分な結果を収集しました。
A / Bテストはどこから始めればよいですか？
AI A / Bテストに関して最初にすべきことは、AI A / Bテストについて詳しく学び、それが実際にテストプロセスに大きな違いをもたらすかどうかを判断することです。
このタイプのテストにおけるAIの主な利点は、ほんの一握りではなく、多くの異なるバリアントを同時に比較できることです。 これにより、エンゲージメントまたはコンバージョンの観点から、どのデザインが最良の結果をもたらすかを予測するのに適した立場になります。
人間の心をクリックさせるプロセスに入るあらゆる種類の心理的ニュアンスがあります。 テストプログラムで石を回転させたままにしたくない！
WebサイトまたはUXを最適化するためにテストする可能性のあるすべてのバリアントのリストを作成することから始めます。
- 調整すべき色はいろいろありますか？
- レイアウトはどうですか？
- CTAの配置？
- メニューデザイン？
- 情報をドロップダウンボックスに隠したり、ホームページに表示したりする必要がありますか？
- 検索機能はどこに配置する必要がありますか？
そこから、AI支援ツールが実際に必要かどうかを判断する必要があります。 AIを使用しない多変量テストプログラムはたくさんあります。このテクノロジーは、これらのプログラムをより良く、より速く動作させるのに役立つ補完機能です。
3.1対1の接続の機会を作成します
パーソナライズの主なポイントは、各顧客に特別でユニークな気分を味わわせることです。 これはあなたの顧客とあなたの会社名の間に意味のあるつながりを構築するものです。 人々がビジネスが本当に「彼らを手に入れ」、彼らの欲求とニーズを気にかけているように感じるとき、それは感情的なつながりを構築します。
それは彼らの忠誠心と擁護に前向きな方法で影響を与える傾向があるので、消費者があなたのブランドに感情的な結びつきを感じるとき、それは素晴らしいことです。 しかし、大企業の場合、すべての顧客に個々のレベルで感謝を感じさせることは非常に難しい場合があります。
1対1の顧客のパーソナライズをどこから始めればよいですか？
Convert Nexusは、企業が個々のアカウント情報に基づいてWebページのレイアウトをパーソナライズできるように設計されています。 これは、すべての訪問者のIPアドレスを追跡し、それを企業を対象としたアカウントと照合することによって行われます。
センサー分析会社であるSaviからこれを行う方法の例を見ることができます。 政府機関と企業の両方にサービスを提供しており、Webサイトの訪問者が誰のために働いているかに応じて、ホームページのレイアウトが自動的に調整されます。
ナッジのようなCRMツールは、オーディエンスのすべての消費者データを追跡し、ABM（アカウントベースマーケティング）を使用してオーディエンスの好みや行動をよりよく理解するのに役立つ複雑なレポートを提供するように設計されています。
Nudgeは、AIを使用してすべての顧客アカウントを分析し、販売パイプラインでの位置に基づいて、どのアカウントをターゲットにする必要があるかを予測します。
プログラムはまた、関係管理のために特別に設計されています。 セールスおよびマーケティングチームがエクスペリエンスをパーソナライズし、より多くの取引を成立させるために使用できるすべての重要な詳細と接続を追跡します。
このような情報へのアクセスは、B2B組織にとって特に重要です。 彼らは、ビジネス内のすべての人がどのようにつながっているか、そして最良の結果を得るために次に誰に連絡する必要があるかを正確に知ることができます。
B2Cの場合、このタイプの関係管理を使用して、過去のやり取りを追跡し、重要な情報を記録し、よりパーソナライズされたコミュニケーションに使用できます。
結論
パーソナライズは間違いなく消費者にさらに影響を与えるようになるため、企業は正確なオーディエンスのために戦略を完成させることに集中する必要があります。
この点でAIを使用することにより、企業は、より深いレベルで顧客とつながり、コンバージョンに影響を与えるカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するのに役立つ正確な戦略を特定することがはるかに簡単になります。