PROJECT

行動・購買履歴を基にユーザとの接点を最適化し、1:1の施策を実行
パーソナライゼーション

デジタルマーケティングにおける多数の実績に基づいたベストプラクティスを活用し、ユーザひとりひとりに最適なオファーをするためのデータ解析・最適化メソドロジーを研究しています。

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、自社WEB、メール、SNS、ウェブ広告、スマートフォンアプリなど企業とお客さまとの様々な接点において、画一的なメッセージによるオファーではなく、お客さまひとりひとりの興味、趣味嗜好に合わせたオファーを行うことにより、顧客満足度ならびにロイヤリティの向上を実現する施策および取り組みを指します。

パーソナライゼーションとは

お客さまの今の興味やロケーションに応じて最適なオファーを最適なタイミングで提示することにより、単にセグメントごとにバナーやメールをターゲティング配信するだけでないお客さまひとりひとりに対する”おもてなし”が可能になります。


パーソナライゼーションで重要な点は何か

パーソナライゼーションで重要な点は、企業からお客さまへ企業基点の情報を一方的に押し付けるのではなく、データからお客さまのニーズを汲み取り、データによって明らかとなったお客さまひとりひとりのシチュエーションに応じた顧客行動基点のオファーを、運用負荷を軽減しながら継続的に実施することにあります。

その際、Cookieをベースにした個人特定方式では複数のデバイスやチャネルを跨いだお客さまの行動を正確に把握できないため、会員IDなどのユニークなキーによる個人特定方式を採用したパーソナライゼーションが求められます。

パーソナライゼーションが重要である理由

なぜパーソナライゼーションの仕組みが浸透していないか

会社として取り組まなければいけない課題であることは認識しているものの、まだまだパーソナライゼーションに本腰を入れることができていない企業が多いのが実情です。

これは、パーソナライゼーションは理想的ではあるものの、以下の3点が明確に示すことができていないためであることが多い傾向にあります。


パーソナライゼーションの仕組みが浸透していない理由



そもそも出し分けによって何を成し遂げたいか


出し分けによって何を成し遂げたいか


パーソナライゼーションの取り組みによって、何を実現するのか、どう運用するのか、どれだけのROIを見込むことができるのかを考える上で、まず初めに明確にすべきなのが出し分けによって何を成し遂げたいかのゴールを明確化することです。

多くの企業では、ウェブを通じたコミュニケーションの中で継続的な関係構築をする上での①非会員の会員化と、②会員のアクティブ率の向上がパーソナライゼーションの目的になります。

※事前に、非会員の会員化とアクティブ率の向上が事業の成長・売上の向上につながることを分析から明らかにしておく必要があります。


①出し分けが行えていないことによる問題を整理する

その上で、現状のお客さまへのオファー内容に関する課題を整理し、パーソナライゼーションにおいて何を行うべきかを洗い出します。

パーソナライゼーションの課題洗い出し

 

②購買行動のステップごとに打てる施策を整理(非会員編)

非会員から会員化に至るまでのフローを整理しながら、それぞれの遷移率を向上するために利用できるデータと実施できる施策のマッピングをします。

購買行動のステップごとに打てる施策(非会員)

 

③購買行動のステップごとに打てる施策を整理(会員編)

会員のアクティブ率の場合には、クロスチャネルでのロイヤルカスタマーまでのシナリオを整理しながら、それぞれのステータス間の移行率を向上するために利用できるデータと実施できる施策のマッピングをします。

購買行動のステップごとに打てる施策(会員)

 

パーソナライゼーションを実現するレベル

具体的にパーソナライゼーションを実施するためのシステム基盤を検討する上では、どのレベルでの施策を実施するかによって、必要となる基盤が変わります。
以下の図のように、実施すべき施策はデバイスやチャネルを跨ぐ必要があるかどうかを検討します。

パーソナライゼーションを実現するレベル

 

例:サイト×デバイス:Cookieベースの最適化基盤

非会員のユーザは流入元や閲覧履歴など、会員のユーザは性別、年代、購買履歴、閲覧履歴などのデータを活用し、コンテンツの最適化を実施します。


Cookieベースの最適化基盤

 

“単一のWEBサイト”においてオーディエンスを一元管理する仕組み

単一のWEBサイト内で実施するCookieベースのパーソナライズの場合には、アクセス解析データとターゲティング、レコメンドツールのリアルタイムな連携と、メール配信システムへの閲覧履歴データの受け渡しが必要です。

“単一のWEBサイト”においてオーディエンスを一元管理する仕組み

 

あらゆるチャネルにおいてオーディエンスを一元管理する仕組み

あらゆるチャネルでのパーソナライズを実現するためには、Cookieベースではなく会員IDベースでデータを管理できる仕組みと、細かなセグメンテーションに基づいた自社WEB、メール、ウェブ広告、SNSなどあらゆるチャネルへのプッシュが行える仕組みが必要になります。その際にも、どれだけリアルタイムなデータが利用できるか、適切なタイミングで適切なオファーができるかが重要です。


あらゆるチャネルにおいてオーディエンスを一元管理する仕組み

 

パーソナライゼーションに必要なデータ

必要となるデータは、ウェブ上の閲覧履歴となるアクセス解析データだけでなく、オフラインを含めたすべてのチャネルにおける注文などのコンバージョンデータとなり、これらのデータを統合、分析できる環境が必要です。

パーソナライゼーションに必要なデータ

 

ソフトバンク・テクノロジーが挑戦しているパーソナライゼーション


SIGNALコンサルティングサービス


ソフトバンク・テクノロジーでは、業界内でもいち早くサイト内のパーソナライゼーションを中心としたオウンドメディア内のパーソナライズ化に挑戦し、大規模ECサイトを中心にこれまで数々の実績をあげてきました。

現在はサイト内のみでなくウェブ広告、メールも含めたクロスチャネルでのパーソナライゼーションの実現に日々取り組んでいます。

以下のような取り組みに興味がある方は、ぜひ当社へご連絡ください。

  • 購買予測モデルやオーディエンス拡張を利用したパーソナライゼーション
  • パブリックDMPによる3rd-partyデータとLPOを組み合わせた匿名ユーザ向けLPO
  • プライベートDMPによるサイト内パーソナライズとウェブ広告連動(DSP連携)
  • クロスチャネルマネジメントとサイト内パーソナライズの連動したシナリオ設計
  • オファーメール内のリアルタイムレコメンデーション