パーソナライゼーションとは？マーケティング手法と活用事例を紹介

パーソナライゼーションにより、顧客やユーザーのニーズに対応した商品・サービスの選定・提案が実現可能です。取り組めば顧客体験価値が高まり、顧客満足度向上などの成果が得られることで企業の利益につながります。

本記事では、パーソナライゼーションが必要とされる理由や取得すべき顧客情報、マーケティングにおける活用方法、活用事例を解説します。

パーソナライゼーションとは？

パーソナライゼーションとは、顧客やユーザーの一人一人が持つニーズおよびライフスタイルに合わせた商品・サービスを提供することをいいます。企業側が顧客やユーザーそれぞれの属性・行動履歴などの情報を分析し、商品・サービスの選定・提案を行うマーケティング手法です。顧客体験価値を高め、顧客満足度の向上やLife Time Value（顧客生涯価値）の最大化につなげることを目的とします。

カスタマイゼーションとの違い

カスタマイゼーションは、顧客やユーザーが自らの好みに合わせた設定を行い、商品やサービスの選定を行うことです。反対に顧客の行動履歴などを基に企業が商品を選定・提案するパーソナライゼーションでは、顧客が自分のニーズに合わせて商品を選定されたことに気が付かない場合も珍しくありません。一連の流れが、顧客が見ることのできないバックエンドで行われるためです。

パーソナライゼーションがマーケティングに必要な理由

近年のマーケティング手法において、パーソナライゼーションが必要とされるようになったきっかけは、インターネットの普及により、顧客側からの情報収集の手段がまたたく間に増えたことです。これにより、企業側から情報を与えられるだけでなく、SNSや口コミサイトなどで顧客自ら情報収集を行い、商品やサービスを選定することが可能になりました。

加えて顧客の価値観も多様化し、購入に行き着くまでの主導権は企業側から顧客側に移行しています。こうして不特定多数に向けたマーケティングでは成果が得られにくくなり、顧客の行動履歴などを分析し、パーソナライズする必要性が生まれました。

さらに主導権が移行したことで、顧客は商品やサービスにおける満足度だけではなく、高いレベルの顧客体験を求めがちとなっています。顧客体験を高めるためには、顧客一人一人のパーソナライゼーションが必要不可欠です。

パーソナライゼーションに必要となるデータ

デモグラフィック（人口統計学的属性）

顧客の性別や年齢、年収、職業などの基本情報や、顧客の趣味・趣向、興味・関心といった顧客の属性データのことです。これらの情報を基に関連性の深い商品やサービスの提案を行うことはスタンダードな手法といえます。デモグラフィックのデータを集める方法として、ECサイトでのユーザー登録や、SNSのアカウントからアプリへのログイン時に取得する手法があります。

コンテキスト（背景情報）

顧客がサービスを使用している環境のデータを指します。環境とは、顧客の居住地域や使用しているデバイスの種類、Webサイトおよびアプリを利用している時間帯などです。これらのコンテキストを把握することで、顧客が利用する時間帯に役立つ情報や、居住地域の店舗情報などが届けられます。顧客行動に牽連（けんれん）した情報提供が実現できます。

ビヘイビアー（行動）

顧客の行動履歴のデータを指します。ECサイトにおいて検索した商品や閲覧した商品、購入した商品、クリックしたバナーなどの行動履歴を基にすることで、顧客のニーズに合わせた商品の提案が可能です。ビヘイビアーのデータを基にした分析は、デモグラフィックやコンテキストデータに比べ簡単ではありません。しかし、成果が最も表れやすい手法ともいわれており、多くの企業がこのデータをマーケティングに活用しています。

パーソナライゼーションをマーケティングに活用する方法

ここではマーケティングに活用するための方法を、三つのポイントに分けて解説します。

What | 適切な商品・サービスを届ける

顧客に何を届けるのかは最も重要なポイントです。顧客それぞれで、必要な商品や求めている商品は異なります。顧客の属性データや行動履歴、背景など、幅広い領域のデータを取得し、顧客ニーズに最適化した商品やサービスを届けましょう。そのためには、これらのデータを分析し、表面だけのニーズではなく深いニーズを探ることが重要です。分析によって深く詳細な顧客のニーズを予測することで、効果的なマーケティングが実現できます。

When | 適切なタイミングで届ける

顧客にどのタイミングで情報提供を行うかも重要なポイントです。例えば、顧客がECサイトにログインしたときや検索したとき、購入したときにおすすめ商品を表示するなど、適切なタイミングを見計らい情報提供を行います。この実現には、顧客の行動履歴を分析することが重要です。より詳細な顧客の行動を読み取ることで、適切なタイミングで商品の提案や情報提供が行えます。

How | 適切な方法で届ける

どのような方法で届けるかも、重要な取り組みの一つです。近年、インターネットの普及により顧客とのコミュニケーションは店舗のみならず、メールやアプリ、SNS上などでも可能となっています。どのコミュニケーション経路が適切であるかを把握するためには、顧客の属性データなどの分析が必要です。これにより顧客の状況に応じたコミュニケーション手段で情報提供を行えます。

パーソナライゼーションを活用した企業事例

ここでは、パーソナライゼーションを活用した企業の事例を2例紹介します。

アパレルを中心としたEC事業者　A社

子供服やレディースファッションを取り扱い、カタログを中心にビジネス展開を行ってきたA社。顧客の嗜好（しこう）性が細分化してきたことを機に、自社の基幹業務システムに蓄積していた顧客情報および商品情報をパーソナライゼーションに活用しています。

具体的には、顧客の購入履歴および累計ポイントに応じてセグメントし、クーポンやキャンペーンの案内を出し分けることで、キャンペーン利用率の増加を実現しました。また、商品の定期便を利用する顧客に対して、行動履歴に基づいた情報を盛り込んだメール配信を行い、サービスの継続率を向上させています。

ファッションのサブスクリプションサービス　B社

ファッションのサブスクリプションサービスを展開するB社は、サービス利用率の向上のためにAIを活用したチャットボットを導入しています。このチャットボットでは、それぞれの顧客がこれまでレンタルした商品や閲覧した商品などの行動履歴をAIで解析することで、パーソナライズしたコーディネートやアイテムの提案が実現しました。それぞれの好みに合わせたコーディネートやアイテムの提案により、ファッションに迷う顧客の満足度向上に寄与しています。