今日の顧客向けにパーソナライズされたデジタルエクスペリエンスを作成する方法

パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス（CX）とは、企業や組織が顧客やオーディエンスセグメントごとに独自のカスタマージャーニーを構築することです。これは多くの場合、カスタマイズされたマーケティングメッセージやタッチポイントを意味しますが、パーソナライズされた製品やサービスを指す場合もあります。

企業は、人口統計、オンライン行動、過去の購入などの顧客データを分析することで、個々のユーザーのニーズや好みを把握できます。この情報は、カスタマイズされたレコメンデーションやメッセージを通じて、ターゲットを絞ったエクスペリエンスを提供するために使用されます。 

顧客の視点から見ると、パーソナライゼーションは、名前を記載したメールから、以前に検索した商品の特別オファーまで、何でもかまいません。また、パーソナライズされたコンテンツハブや、ライブイベントやウェビナー中に行動を誘発する行動を促すフレーズ（CTA）の形で提供される場合もあります。

1つの集団としてではなく、個人として顧客に焦点を当てることは、顧客が理解され、感謝されていると感じるのに役立ちます。また、つながりの感覚も育まれます。消費者の76％が、競合他社よりも親しみを感じているブランドから購入すると答えています。これはこれ以上ないほど重要です。

カスタマーエクスペリエンスに対する従来の画一的なアプローチとは異なり、パーソナライズドCXは誰もが異なることを認識します。各顧客のニーズを満たし、投資収益率 (ROI) を最大化するには、パーソナライズが不可欠です。 

現在、顧客はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しているという事実以外にも、それを導入すべき理由は他にもたくさんあります。主な利点は次のとおりです。

顧客満足度の向上

パーソナライズされたエクスペリエンスとは、顧客が今いる場所で顧客と接することがすべてです。情報ガイドであれ、おすすめ商品であれ、適切なタイミングで関連コンテンツを提供することで、旅の摩擦やフラストレーションを取り除くことができます。 

そうすることで、次のステップが明確になり、一般的なメッセージを大量に伝えるのではなく、意思決定に必要なツールを顧客に提供できます。問題点が軽減され、プロセスが合理化されるため、個人により多くの価値を提供できます。

このため、パーソナライゼーションを導入すると、顧客満足度が大幅に向上する傾向があります。そして、満足しているお客様には他の場所に行く理由はありません。それが次のメリットにつながります。

ロイヤルティとエンゲージメントの向上

パーソナライズされたエクスペリエンスは、顧客のニーズを満たすことと、顧客とブランドとのより親密な関係を築くことの両方を目的としています。これらの目標が達成されると、顧客はより肯定的なブランド認識を持ち、将来的に自信を持って購入できるようになります。 

ポジティブな体験は信頼を築き、その分野における信頼できる情報源としてのブランドを確固たるものにするのにも役立ちます。つまり、質問への回答やトピックに関する一般的な情報を見つけようとすると、顧客がそれを利用するようになり、ロイヤルティを高める機会がさらに広がります。

しかし、パーソナライゼーションは購入後に利益を得るだけでなく、カスタマージャーニー全体にわたるエンゲージメントの主要な推進力でもあります。パーソナライズされたランディングページ、電子メール、レコメンデーションを通じて、実際に関心があり、エンゲージメントを獲得できるコンテンツを配信できます。

より高いコンバージョン率

パーソナライズされたコミュニケーションは、より本物らしく伝わるため、簡単に却下されにくくなります。これは、一般的なクリスマスプレゼントと、自分の興味を念頭に置いて厳選されたギフトを受け取ることの違いのようなものです。どちらにワクワクする可能性が高いのでしょうか。

パーソナライズされたエクスペリエンスは、顧客にとってより本物らしく関連性があると感じられるため、より多くのインタラクションが生まれる傾向があります。メールの開封率からウェビナー内のCTAまで、コンバージョン率は全体的にプラスの影響を受けます。実際、 Statistaの調査では、マーケティング担当者の 63% が、パーソナライゼーションの主なメリットはコンバージョン率の向上であると考えています。

コンバージョン率が高いほど、ファネルを通過する顧客が増えます。これは当然、収益の増加とマーケティング活動によるROIの向上につながります。

顧客の意思決定への影響

パーソナライゼーションはカスタマージャーニーのあらゆる段階に影響を与え、意思決定にも大きな影響を与えます。認知段階では、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションを使用して、お客様の問題に対して利用できる解決策についてお客様に説明することができます。 

顧客が検討段階に移ったとき（そして、同じ企業内のさまざまな利害関係者にとって異なるタイミングで発生する可能性があることを覚えておいてください）、パーソナライズは、顧客が毎日受け取る何千もの一般的なセールスメッセージを打ち破るのに役立ちます。 

B2CブランドでもB2Bブランドでも違いはありません。人はやはり人であり、感情は意思決定において大きな役割を果たします。顧客のニーズを予測し、積極的に対応できれば、意思決定のストレスを軽減し、ブランドを賢い選択だと感じさせることができます。

顧客データがなければ、人口統計と場所を使用して表面的なレベルでしかパーソナライゼーションを実現できません。幸いなことに、顧客があなたのブランドと交流し始めると、ファーストパーティのデータをすぐに収集できます。 

データ収集には、次のような複数のソースがあります。

• • カスタマーサービスデータベース
  • ソーシャルメディアチャネル
  • ブラウジングと購入アクティビティ
  • 調査と投票
  • 現場での行動
  • メールエンゲージメント

データを入手したら、次のステップはそのデータを照合して分析することです。さまざまなチャネルから収集されたインサイトを組み合わせることで、より包括的な顧客プロファイルが得られます。専門の顧客データプラットフォーム（CDP）を使用することも、統合機能が組み込まれた顧客体験プラットフォームを選択して自動的に処理することもできます。 

収集されたデータから、次のような情報が得られます。

• • 個人情報 (氏名、業種、役職など)
  • コンバージョン率が最も高いチャネル
  • コンテンツやトピックへの関心が最も高い
  • ブランドインタラクションの全履歴
  • 定性データ (アンケートを通じて収集されたフィードバックなど) 
  • 顧客生涯価値 (LTV) とその他の重要な指標

顧客セグメンテーション

顧客をセグメントに分割することで、さまざまな顧客のニーズやカスタマージャーニーの流れを理解しやすくなるため、パーソナライゼーションの取り組みを強化できます。セグメンテーションにはいくつかの方法がありますが、最も一般的な方法は次のとおりです。 

• • 人口統計 
  • ロケーション 
  • ブランド親しみやすさ 
  • 旅の段階
  • アクティビティレート 
  • 興味 
  • 過去の購入

セグメント化の最適な方法はビジネス目標によって異なりますが、通常は複数の基準を使用します。同じ顧客が複数のセグメントに現れ、さまざまな目的でさまざまな方法でターゲットにされることがあります。 

たとえば、顧客は特定のトピックに関連するコンテンツの閲覧に時間を費やす場合があります。つまり、同じトピックに関心を持つ他の顧客とセグメント分けして、そのテーマに関連するパーソナライズされたおすすめコンテンツを受け取ることができます。 

同じ顧客が、製品デモに登録したが、参加できなかった可能性があります。つまり、カスタマージャーニーのその段階で離脱した顧客と一緒にセグメント化して、無料トライアルに招待するパーソナライズされたオファーをターゲティングすることもできます。  

顧客セグメンテーションは、本質的にパーソナライゼーションの前提です。これにより、さまざまな行動パターンを理解できるため、個人レベルで戦略を調整できます。

AI と機械学習

人工知能（AI）の台頭により、パーソナライズされたコンテンツ体験の仕組みは大きく変わりました。AIモデルは機械学習を使用して膨大な顧客データを分析し、将来の行動を予測するために使用されるパターンを特定できます。 

つまり、企業やマーケティング担当者は、顧客のニーズを予測し、フラストレーションが根付く前にソリューションを迅速に提供することで、より積極的にパーソナライズを行うことができます。さらに、これらのプロセスの大部分を自動化できるため、必要な工数を大幅に削減できると同時に、パーソナライズされたエクスペリエンスの規模を拡大できます。

パーソナライズされた商品やコンテンツのレコメンデーションは、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズする最も簡単で効果的な方法の1つです。これには主に 2 つの方法があります。 

1. インタラクション履歴 

この方法では、各顧客のブランドとの過去のやり取りを調べます。特定のトピックに関心を示したり、繰り返し発生する問題点を指摘したりした場合は、この情報を使用して、価値があると思われるコンテンツを推奨できます。 

インタラクション履歴は、クロスセルの機会を浮き彫りにすることもできます。以前の購入（または購入間近）に基づいて、製品、サービス、およびアップグレードを顧客に提案できます。 

 2.類似のお客様

似たような企業には、同じようなニーズがあることがよくあります。したがって、ある企業が購入したものに、別の企業が関心を持つ可能性があることは理にかなっています。 

業界やカスタマージャーニーの段階などのオーディエンスセグメントを使用して、ターゲットとする企業と似たプロフィールや行動を持つ企業を特定できます。これらのビジネスの好みや購入内容によって、ターゲットビジネスに提示する推奨情報が反映されます。

カスタマイズされたマーケティングメッセージ

マーケティングメッセージは、顧客と直接コミュニケーションをとる方法です。しかし、すでに説明したように、顧客はそれぞれ異なるため、メッセージは現在のニーズに合わせて調整する必要があります。 

ターゲットとするオーディエンスセグメントを選択したら、次はパーソナライズされたメッセージを作成（および配信）します。そのためには、次の点を考慮してください。 

• • 内容 — メッセージの内容は、顧客の現在のニーズ、関心、行動と一致している必要があります。ダイナミックメッセージングを使用すると、メールの内容を調整したり、パーソナライズされたオファーをリアルタイムで作成したりできます。
  • 中程度 — 配信方法はコンテンツと同じくらい重要です。メッセージのタイプやオーディエンスセグメントに合わせて、コンバージョン率が最も高いチャネルを選択してください。
  • 言語 — これはインタラクションのトーンを決め、顧客との相乗効果を生み出します。言語は、さまざまな業界に合わせて調整するか、ファネルの後半で緊急性を高める必要があります。 
  • 規則性 — 規則性と煩わしさの間には微妙な境界線があります。行動パターンは、通信を送信するのに最適な時間と日を示します。また、特定のユーザーアクションに基づいて送信するようにトリガーすることもできます。

オムニチャネルパーソナライゼーション

あなたの側では、チャネル、メッセージ、セグメントが混在していますが、顧客側から見たのは、ブランドという1つのことだけです。つまり、各チャネルに合わせてメッセージを調整することが重要であるにもかかわらず、常に一貫性を保つ必要があるということです。 

顧客が1つのことを伝えるメールを受け取ったのに、Webサイトにアクセスしてまったく別の内容が表示されるのは不快です。それだけでなく、これは大きな機会を逃すことでもあります。 

カスタマーエクスペリエンスはオムニチャネルです。複数のチャネルにわたる複数のタッチポイントにまたがり、そのすべてが顧客の次の行動に影響します。各チャンネルを、より大きな全体の一部として連携して機能する個別のコンポーネントとして扱うことが、完璧なパーソナライズ体験の秘訣です。 

現代のマーケターは豊富なデータをすぐに手に入れることができますが、大きな問題が1つあります。それは、多くの場合、さまざまなプラットフォームやシステムに分散していることです。データを 1 つの中央ハブに統合しなければ、各顧客の信頼できる詳細な情報を得ることは不可能です。

データ統合は、この課題を解決するための鍵です。APIを使用してこれを行う専門のツールやプラットフォームもありますが、大量のデータを処理する場合はコストがかかる可能性があります。あるいは、 ON24のインテリジェント・エンゲージメント・プラットフォームのように、リアルタイム統合が組み込まれていることを確認して、マーケティング技術スタックを戦略的に選択することもできます。

プライバシーとパーソナライズのバランス

顧客データのプライバシーに関する懸念は広く公表されています。多くの人々や企業は、自分のデータが許可なく収集され、使用されるという考えに当然不満を抱いています。しかし、顧客のプライバシーとパーソナライズの必要性のバランスを取るにはどうすればよいでしょうか。 

答えは簡単です。サードパーティのデータの使用を避け、ファーストパーティのデータ使用について透明性を保つことです。透明性は信頼を生み出し、信頼は永続的な関係を築きます。ほとんどの顧客は、同意を得て情報が収集され、受けるサービスの向上に使用されることがわかっていれば、喜んで情報を提供します。 

チャネル間の一貫性の確保

顧客が一貫したクロスチャネル体験を提供できるように点と点をつなぐことは、パーソナライゼーションを取り入れると難しくなります。突然、追跡すべき情報が多くなり、データ統合の話に戻ります。 

正確性と一貫性を確保するには、カスタマーサービス担当者、営業担当者、マーケティング担当者、製品チームがすべて同じデータセットにアクセスできる必要があります。そのためには、すべてのデータソースからリアルタイムで更新される顧客プロファイルを一元的に作成する方法があります。 

マーケティングのさまざまな分野でも、それぞれの戦略が互いに矛盾するのではなく、補完し合うようにする必要があります。一貫したブランディング、メッセージング、そして顧客体験をパーソナライズするためのオムニチャネルアプローチは、より大きな成功をもたらすシームレスなインタラクションを促進します。

たとえば、オンラインタイムトラッキングツールのプロダクトマネージャーが、Tier 1 プランのユーザーセグメントが定期的に追跡可能な時間の制限に達していることに気付いたとします。 

毎週、自動使用量メールがすべてのユーザーに送信されます。この特定のセグメントについては、マーケティングチームがメールをパーソナライズして、階層2の機能を詳しく説明したアップグレードオファーを含めます。これには、追跡可能な時間に制限はありません。  

期待される結果:一部の顧客は、現在の階層レベルではすべてのニーズを満たしていないことを知っているため、プランのアップグレードを選択しています。

2.パーソナライズされたコンテンツハブ

あるプロジェクト管理ソフトウェア会社で、サインアップして 1 か月後に離脱するユーザーが多い状況を想像してみてください。同社は、新規顧客がプラットフォームの使用方法を理解するのに苦労していることを認識しています。 

これに対処するために、マーケティングチームは情報ガイドが満載のパーソナライズされたコンテンツハブを設置しました。表示されるコンテンツは、ユーザーの行動や業界に応じて、各ユーザーに合わせて動的に調整されます。

期待される結果:顧客は関連リソースに簡単にアクセスできるようになり、プラットフォームを最大限に活用できるようになりました。このハードルが取り除かれると、顧客維持率が上がります。

指標と主要業績評価指標（KPI）は、顧客が個人レベルで何をしているのかを意思決定に使用できるトップレベルのデータに変換します。 

KPIは、キャンペーンの具体的な目標（リードの増加など）に応じて選択する必要があります。指標を使うと、これらの KPI に何が影響しているのか (フォームの送信など) をより詳細に把握できます。

追跡すべき主要な指標や KPI の例としては、次のようなものがあります。

• • エンゲージメント指標 
  • コンバージョン率
  • コンテンツビューとページ滞在時間
  • クリックスルー率 (CTR)
  • バウンス率またはドロップオフ率
  • リードコンバージョン率
  • 顧客維持率 (CRR)
  • 顧客生涯価値 (CLV)
  • 収益の増加

カスタマーエクスペリエンスジャーニーの複雑さによっては、追跡すべき指標が多数ある場合があります。ただし、包括的な目標を見失わないように、KPI はできるだけ具体的にする必要があります。

追跡と分析のためのツール

顧客へのリーチに使用するツールやプラットフォームには、何らかの分析機能が組み込まれている可能性があります。これらの指標は、日々の顧客の行動やキャンペーンへの反応の様子のスナップショットを提供します。

LinkedInやInstagramなどのソーシャルメディアプラットフォームを使用している場合は、組み込みの独自の分析ダッシュボードを使用して重要なエンゲージメント指標を追跡できます。 

メールを通じて配信されるパーソナライズされたキャンペーンでは、メール自動化プラットフォームに組み込まれている分析機能を使用して、開封率、読了率、クリックスルー率などの指標に関する洞察を得ることができます。

そうすれば、パーソナライズされたキャンペーンを通じて獲得したユーザーが、ウェブサイト分析プラットフォームを通じてどのようにウェブサイトとやり取りしたかを追跡できます。たとえば、Google Analyticsでは平均セッション時間を追跡できるため、オンサイトのコンテンツがどの程度効果的にユーザーを引き付けているかについての貴重な洞察が得られます。

最良の結果を得るには、複数のソースとチャネルのデータを1つのダッシュボードにまとめることができるプラットフォームを使用できます。たとえば、 ON24アナリティクスプラットフォームでは、ライブコンテンツとオンデマンドコンテンツエクスペリエンスの両方でつながったインサイトが得られるため、戦略が最も効果的で、改善が必要な箇所を簡単に確認できます。

AIはB2Bビジネスの運営方法を急速に変化させており、その変革はすぐには終わらないでしょう。

大きな進展の1つは、テキストベースの対話の感情を読み取って理解できる自然言語処理（NLP）モデルの進歩です。顧客自身の言葉を使うことで、企業は共通点をすばやく見つけて対処できます。収集されたフィードバックは、これまで不可能だった規模で、個人レベルでの顧客体験の向上に役立ちます。

NLPモデルは、AIを活用したチャットボットという形で、カスタマーサービスにも革命をもたらしています。これらのチャットボットは、顧客の問い合わせを理解するだけでなく、パーソナライズされた応答を迅速に提供して、全体的なエクスペリエンスを向上させます。 

進化する顧客の期待

お客様は人であり、ほとんどの人は忙しくてストレスの多い生活を送っています。情報を整理して自分にとって何が関連するのかを判断する時間はありません。パーソナライズされたインタラクションとコンテンツ体験ですでに済ませたいと考えています。

パーソナライゼーションに目を向ける企業が増えるにつれ、ハードルは上がります。顧客は、カスタマイズされた体験だけを求めているのではありません。さまざまなチャネルをまたいでつながることで、ニーズを予測し、それに応えたいと考えています。

また、データは安全で倫理的な方法で収集、使用、保存されることを期待しています。データセキュリティ上の懸念は、意思決定の最大の要因の1つです。パーソナライゼーションは重要ですが、顧客の信頼を勝ち取り、維持する必要性はさらに高まっています。