B2Bの大規模なパーソナライズ：100,000人のユーザーに100,000のユニークなエクスペリエンスを提供
公開: 2020-05-25
HBRが、複雑なソリューションの購入プロセスがどのように感じられたかについて一言で答えを求めたとき、何千ものB2B購入者は、「難しい」、「ひどい」、「痛い」、「イライラする」、「地雷原」と答えました。 」
B2Bの顧客を対象とした別の調査では、回答者の77％が、「最近の購入は非常に複雑または困難でした。 「「
あなたのようなB2B企業（セグメントとすべて）とそのニーズと動機を知っているB2B企業での購入プロセスが、なぜそれほどひどいものになるのでしょうか。 これは、B2Bの購入者が消費しているため、ある程度そうです。 そして、あなたと「買い物」をするときの彼らの期待は、今では典型的なオンラインストアでの彼らの購入体験に便乗しています。 彼らはあなたが彼らのニーズと動機をよりよく予測し、彼らが役立つと思うものだけを提供することを期待しています。
別の言い方をすると：
あなたのビジネス顧客は、B2B購入者が嫌いな場合でも、消費者として得られるようなパーソナライズされた購入体験を望んでいます。
なんで？ パーソナライズは、選択肢が多すぎて情報が多すぎるために発生する購入の圧倒から解放されるパーソナルコンシェルジュとして機能するためです。 これらは、HBRが説明しているように、B2Bの意思決定者が、情報の氾濫によって「非生産的で制限のない学習ループに追いやられる」結果になります。
パーソナライズを必要とするB2B購入者の消費の増加傾向を利用するには、最適化する必要のある最初のチャネルはWebサイトです。 これは、「認知度を高め、検討を強化するための最も効果的な需要生成戦術」であるだけでなく（Forresterが発見したように）、多くの場合、リードの最初のタッチポイントです。
それで、あなたがあなたのウェブサイトをそれに着陸するそれぞれのリードにより関連性を持たせることができる3つの方法を見てみましょう。
しかし、最初に、大規模なパーソナライズが何ではないかを見てみましょう…
大規模なパーソナライズ≠横行する個人データプロファイリング
パーソナライズまたは大規模なパーソナライズを実装する際の最大の障害は、ユーザーデータの取得、統合、および保護です。
これは3つの課題を表しています。
- 最初の部分は、デジタルユーザーの急速に衰退する信頼を（再）獲得することです。
- 2つ目は、さまざまなソース、チャネル、およびプラットフォームからのすべてのデータをまとめることです。
- そして第3は、係争中のデジタルプライバシーラインを再描画する厳格な規制ポリシーから生まれます。
現在、データはパーソナライズエンジンを実行する燃料です。
しかし、ほとんどの形式のパーソナライズは、データを大量に消費するものではありません。 オプティマイザーおよびパーソナライズの第一人者であるRubenTeunissenは、これを3層のパーソナライズピラミッドで説明しています。
Teunissenは、個人ユーザーデータがなくても、特に便利で関連性の高いWebサイトエクスペリエンスを提供することを目的とした、多くのパーソナライズを実装できることを明確に指摘しています。
たとえば、オランダ語またはドイツ語のネイティブのWebサイトをローカライズすることは、非常に関連性の高いパーソナライズですが、個人データとは無関係です。
同様に、Web分析ツールが、匿名化された訪問者が（予測分析を使用して）Webサイトを放棄する可能性が高いと予測した場合、パーソナライズされたオファーを表示する場合も個人データは必要ありません。
ただし、これらとは対照的に、CRMから「認識」できるリードにハイパーターゲットのサインアップオファーを表示しています。
つまり、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、ビジネスをデータ監視機関に変える必要はありません。 個人データがまったくなくても、それらの多くにサービスを提供できます。
ここで、プライバシーに配慮した大規模なパーソナライズの戦術と、個人データを必要とする戦術をいくつか見てみましょう。
ここに行きます。
大規模なパーソナライズ：1対多
1対多の大規模なパーソナライズタイプを使用すると、数百万人のユーザーのWebサイトエクスペリエンスを一度にパーソナライズできます。
ここでは、次のことを行う必要があります。
- ターゲットオーディエンスに存在する大規模なコホートを特定します。
- 彼らの意図を幅広く分析します。
- また、調査結果に基づいて、ホームページの見出しや価値提案、価格情報など、Webサイトの影響力の大きい要素をパーソナライズします。
1つのストライドで、このパーソナライズにより、ほとんどのユーザーとの関連性が高まります。
例を見てみましょう。
あなたがコンプライアンスソリューションプロバイダーであり、Cookie /同意管理ソリューションが、顧客が当事者となる法律を順守し続けるのに役立つと仮定します。 この例のために、米国を拠点とする企業のみにサービスを提供するとします。
これで、この場合、ターゲットオーディエンスの場所は、使用できる最も関連性が高く明白なグループになります。これは、サービスを提供するすべての州で常に新しい規制が通過する可能性があり、それらの多くは州全体にのみ適用される可能性があるためです。
データでこのような幅広いストリークを特定したら、インテント分析に移る必要があります。 ここでは、ソリューションにさまざまなリードをもたらすものと、それらが（大まかに）互いにどのように差別化されているかを学びたいと思います。
ですから、次のことを知りたいと思うかもしれません…
…カリフォルニア州民はプライバシーや罰金についてもっと心配していますか？
…あなたのソリューションに対する彼らのニーズは、ペンシルベニア人のニーズとどのように異なりますか？
などなど。
そして、どのようにしてこの情報を見つけることができますか？
これらの洞察の一部は、さまざまな州の現在の顧客、一般的な検索トレンドを分析し、サードパーティのデータ交換から非個人データを調達することで見つけることができます。これにより、顧客の行動や関心に光を当てることができます。
理想的には、収益の大部分を生み出す上位のいくつかの都市に対してこれを行うでしょう。
次に、学習内容を使用して、たとえば、これらの地域で最も話題を呼んでいる同意法の名前を削除した、パーソナライズされた見出しを作成します。 また、それぞれのリードのメッセージスタイルと一致するメッセージスタイルを使用することもできます。
適切なサンプルサイズがある場合に、このようなパーソナライズの影響を測定するのは非常に簡単です。 Teunissenは、コントロールと実験グループを作成することを提案しています。 次に、適切なタイミングで、実験グループ（パーソナライズにさらされた）と対照グループ（一般的なWebサイトまたはページを見た）のコンバージョンを比較します。
大規模なパーソナライズ：1対数
一般的な人口統計と幅広いレベルの意図信号を見る1対多の大規模なパーソナライズタイプとは対照的に、1対少数の大規模なパーソナライズ戦術では、さまざまなオーディエンスセグメントを特定する必要があります。あなたの人口統計に存在します。
ここでは、次のことを行う必要があります。
- （最も価値の高い）セグメントを特定します。
- 購入の過程で「キータッチ」をマッピングします。
- カスタムメッセージング、コンテンツ、およびコミュニケーションを使用して、これらのキータッチをパーソナライズします。
上から同じ例を進めましょう…
たとえば、既存の顧客ベースを分析し、フィンテック、ヘルステック、アドテックの各業種のSaaS企業が最も高額なユーザーであり、過半数を占めていることがわかったとします。 いくつかの重要でないものが続きます。
さて、これらは非常に特定のセグメントであり、それぞれが同じ購入の旅をたどりますが、それぞれの動機、ニーズ、および欲求は大きく異なります。
あなたはおそらくそれぞれをターゲットにしたランディングページを持っているかもしれません。
しかし、ここにあります：
パーソナライズは、カスタムランディングページをはるかに超えています。これは、多くの場合、複数ページであり、購入過程全体にわたってパンするためです。カスタマイズされたランディングページはその一部にすぎません。 次の図では、マッキンゼーは典型的なB2B購入者のマルチタッチ購入の旅をプロットしています。
これは、Gartnerからの同じものの拡大された解釈です：
複数ページのパーソナライズを使用すると、トップセグメントごとにこの旅の多くをパーソナライズできます。
対照的に、カスタマイズされたランディングページは、せいぜい1つの個人的な「タッチ」としてのみ機能します。 そして、あなたはそれがこれらのように複雑な購入サイクルのどこにあるかを最もよく知ることができます。
この例では、誰かが特定のプロモーション（たとえば、フィンテックドメインをターゲットにしている）からWebサイトにアクセスした場合、フィンテックとしての旅を支援するメッセージング、コミュニケーション、およびコンテンツのみを提供する複数ページのパーソナライズをトリガーできます。プロバイダー、彼らのニーズと望ましい結果に焦点を当てています。
このレベルで使用する強力なパーソナライズ戦術は、規範的なアプローチを使用することです。 （規範的なアプローチとは、購入者に何をすべきか（そしてその理由）とどのように進めるかを推奨するメッセージを使用することを意味します。）
HBRはあなたが試すことができるシンプルで効果的な処方をお勧めします：
あなたのような顧客との協力から私たちが学んだことの1つは、購買担当者が関与し、おそらくプロセスの後半になるということです。 そして、彼らが遅れて来るとき、物事は爆発する傾向があります。 ですから、早めに持ち込みたいと思うでしょう。 あなたがそれをするとき、彼らは2つの主要な質問をします：XとY。それらに答える方法はここにあります。
この販売スクリプトスニペットは、さまざまな方法でWebサイトのパーソナライズとして再利用できます。
たとえば、ケーススタディのページで、リードに次のようなポップアップを表示できます。
「ねえ！ このケーススタディをCFOと共有してみませんか？ フィンテックの人々がCFOを含めるのが遅すぎることは常にわかっています。つまり、誰にとっても行き来が多いということです。 」
わかりますよね？
大規模なパーソナライズ：1対1
1対1のパーソナライズタイプを使用すると、Webサイト上の各人と、親密に知っているかのように話すことができます（個人を特定できるかどうかは関係ありません）。
対象とするパーソナライズのレベルによっては、データのニーズがここから指数関数的に増大する可能性があります。 少なくとも、この時点で3種類のデータをパーソナライズミックスに投入する必要があります。
1.さまざまなマーケティングおよび販売キャンペーンに関するデータ
たとえば、アカウントベースのマーケティングキャンペーンを実行して、約500社をターゲットとするコンプライアンスソリューションを宣伝するとします。
そして、あなたはあなたと関わっている見込み客のアカウントの複数の利害関係者からの複数のタッチ（ウェブサイト訪問）を見ています。
このキャンペーンのためにあなたのウェブサイトを訪問している人々に本当にパーソナライズされた経験を提供するために、あなたは彼らにいくつかの確かなFIRMOGRAPHICDATAを必要とします。 少なくとも、出身の会社を認識できるデータ。 彼らがどのターゲットアカウントから来ているかがわかれば、彼らのニーズや欲求に合うようにメッセージを微調整することができます。
たとえば、次の製品であるConvert Nexusを使用すると、Sony Musicのユーザーに、個人データを使用せずにプライバシーに配慮した方法で、SonyMusic用にパーソナライズされたホームページをその場で表示できます。
同様に、会議に出席し、名刺やパンフレット、またはその他のマーケティング資料をQRコードで共有する場合は、UTM PARAMETERSを使用して、これらの訪問者に完全にパーソナライズされたWebサイトエクスペリエンスを示すことができます。
2.行動データ
多くの場合、Webサイトでの訪問者のアクティビティや行動は、パーソナライズを強化するために使用できる、好みの手がかりを与えることができます。 たとえば、訪問者が特定の業種で製品を使用する方法に関するリソースを読んだ場合、それは彼らがその業種からのものであることを示している可能性があります。 つまり、同様のリソースを推奨することで、より良いエンゲージメントを得ることができます。 そのようなリード（自己識別）は、業種に合わせてカスタマイズされたトライアルサインアップページを表示することもできます。 これにより、変換の可能性が自然に向上します。
Web分析ソリューションでオーディエンスセグメントを定義した場合（たとえば、リピーターやトライアルページにアクセスしたがサインアップしなかったユーザー用）、セグメントレベルでオーディエンスセグメントをパーソナライズすることもできます。
3.インタラクションまたは購入履歴データ
あなたがB2Bビジネスである場合、あなたはすでにあなたの現在の顧客とあなたのパイプラインのすべてのリード（そして彼らがあなたとの購入の旅のさまざまな段階にある）、そしてあなたのかき回されたユーザーを「知っている」でしょう。
CRM、電子メールサービスプロバイダー、サービスヘルプデスクソフトウェアなどのソースからのデータを使用して、高度にパーソナライズされた製品エクスペリエンスを提供したり、関連するアップセルやクロスセルのオファーを作成したりできます。
たとえば、リードがより高度な購入段階にあり、記録されたデモを表示している場合、その時点から、トライアルサインアップまたはパーソナライズされたデモサインアップページ全体で複数ページのパーソナライズを設定できます。
この人物を特定できる場合は、「テッドはあなたに個人的なウォークスルーを提供したいと考えています」というパーソナライズを行うこともできます（彼らは、そのターゲットアカウントに関与する営業担当者のテッドを知っています）。
等々…
Teunissenは、このような1対1のパーソナライズを実装する場合、プライバシーが最大の課題であると指摘しています。 彼はさらに、そのようなパーソナライズでは、たとえば、自動車保険プロバイダーの場合、自動車保険のオファーを行うことから、ユーザーのナンバープレートIDでパーソナライズされた自動車保険のオファーを行うことになると説明します。
確かに、ユーザーはフォームに入力したときにこのデータを提供しました。 しかし、あなたはまだユーザーの保護されたデジタルプライバシーラインに沿って緊密につま先立ちしており、ユーザーがあなたを侵入者と見なした場合、見捨てられる可能性があります。
彼が提案する解決策は、ユーザーの好みを理解し、ユーザーのエクスペリエンスをハイパーパーソナライズする前に同意を求めることです。 収集されるデータとその使用について透過的であることも役立ちます。
このような1対1のパーソナライズがもたらすもう1つの課題は、測定可能性の面にあります。ほとんどの場合、それらを実行するための大きなサンプルサイズがなく、コントロールグループがないためです。
つまり、コンバージョンに対するハイパーパーソナライズの影響を検証する確実な方法はありません。
Teunissenがこの課題に提案する重要な点は、ハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスが表示されているユーザーから定性的なフィードバックを収集することです。 彼らのフィードバックは、間違いなく、あなたのパーソナライズが彼らにどのように影響を与えているかを教えてくれます。 それは、あなたが本当に彼らとつながり、行動するように彼らを鼓舞しているのか、それとも単に気味が悪いのかを教えてくれます。
覚えておいてください：アイデアは関連性があることです
責任を持ってパーソナライズしてください。
あなたが電子メールやSMSを送信したり、彼らがあなたのおしゃれなオフィスを通り過ぎた場合にあなたのリードにプッシュしたりする場合（そう、それを行う方法があります！）、あなたはまったく不気味です。
それだけでなく、Webサイトのすべての要素をパーソナライズすることで、リードに不気味な印象を与えることができます。たとえば、参加した会議の写真を見せたり、LinkedInプロフィールやTwitterフィードを埋め込んだりできます。
このように見られたり、フォローされたりするのが好きな人は誰もいません。
そして、プライバシーに配慮したビジネスとして、あなたはそれをしていると認識されたくありません。
したがって、パーソナライズを展開する前に、それらを評価および再評価し、ターゲットユーザーにどのように感じられるかを評価します。関連性と不気味さの境界線は非常に薄いためです。
小規模から始めて今すぐ始める…パイロットを展開する
今では、どのように見えても、Webサイトで何十ものパーソナライズを実行する必要はありません。
収益を追跡するだけで、パーソナライズされたバージョンがいくつあれば十分かがわかります。 残りのリードはすべて、メインの一般的なWebサイトにアクセスして、通常の販売目標到達プロセスを通過することができます。
また、パーソナライズを実行するために数十のツールは必要ありません。 少なくとも、複雑なマルチチャネル、マルチプラットフォーム、またはマルチデバイスのパーソナライズが必要な大企業でない限り、そうではありません。
B2B Webサイトをパーソナライズするだけでよい場合は、ConvertNexusだけで十分です。 Nexusは、ドメインによってリードを認識し、関連するメッセージを表示できます。 それも完全なプライバシーコンプライアンスです。
