パーソナライズドマーケティングとは？施策別の活用事例5選と注意点を解説

パーソナライズドマーケティングは、多様な顧客ニーズに応えるために近年企業で導入が進んでいるマーケティング手法の一つです。パーソナライズドマーケティングを導入する際には、メリットや注意点を事前に把握し、自社に合った内容で進めていく必要があります。

本記事では、パーソナライズドマーケティングのメリットや注意点、施策別の活用事例について解説します。また、記事の後半では高精度なAIレコメンドが実施できる「GENIEE RECOMMEND」についても紹介します。

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【目次】

• パーソナライズドマーケティングとは
• パーソナライズとカスタマイズの違い
• パーソナライズドマーケティングの2つのメリット
• パーソナライズドマーケティングの施策別の活用事例5選
• パーソナライズドマーケティングを活用する際の注意点
• まとめ：高精度なAIレコメンドならGENIEE RECOMMEND

パーソナライズドマーケティングとは

パーソナライズドマーケティングとは、顧客一人ひとりの属性や嗜好、過去の購買履歴や行動データに基づき、最適な情報やサービスを提供するマーケティング手法です。パーソナライズドマーケティングでは、顧客の個別のニーズや興味に寄り添った内容を届けることで、企業と顧客との深い関係性の構築を目指します。
データを活用することで顧客にとって価値のある提案を行えれば、顧客満足度の向上やロイヤリティの強化が期待できます。

≫≫ パーソナライズとは？意味や活用方法からメリットまでを解説

パーソナライズとカスタマイズの違い

パーソナライズと混同しやすい用語に「カスタマイズ」があります。パーソナライズとカスタマイズの違いを把握し、適切なマーケティング手法を選択しましょう。

ここでは、パーソナライズとカスタマイズの違いを解説します。

1. パーソナライズの場合 2. カスタマイズの場合

パーソナライズの場合

パーソナライズとは、個々の顧客に応じて最適化された情報やサービスを提供するマーケティング手法です。パーソナライズを行う際には、以下の顧客に関するデータを事前に取得します。

1. 年齢 2. 性別 3. 家族構成 4. 職業 5. 居住地　など

これらの顧客データを基に、ユーザ一人ひとりに合った趣味やニーズに合った商品やサービスを提案します。パーソナライズで提案する一連の流れの例は以下です。

30代の子育て中のユーザに対して、育児用品や時間を節約するアイテムをおすすめする

これらの例のように、パーソナライズは顧客の状況に応じて最適な提案が行える点が特徴です。

カスタマイズの場合

カスタマイズは、パーソナライズと異なり、ユーザ自身がサービスや商品に何らかの変更を加えることを指します。

カスタマイズでの提案と変更の例は以下です。

・サービスを利用してWebサイトを構築する際に、自分で色やレイアウトを決定する ・冷蔵庫を購入する際に、外装の色や大きさを自分で選ぶ

カスタマイズは、ユーザの自由度が高い点で顧客体験を向上させられる可能性がありますが、一方で以下の点がデメリットとなる場合があります。

1. ユーザが自身のニーズを明確に認識していない 2. ユーザ自身も気づいていない潜在的なニーズを掘り起こしたい

こうした場合には、カスタマイズよりも顧客データをもとに自動的に適した情報やサービスを提案できるパーソナライズがマーケティングに向いています。

パーソナライズドマーケティングの2つのメリット

パーソナライズドマーケティングを利用すれば、以下のメリットが得られます。

1. 顧客満足度の向上 2. 潜在層へのアプローチ

1. 顧客満足度の向上

パーソナライズドマーケティングのメリットの一つとして、顧客満足度の向上が挙げられます。顧客の行動やニーズに基づいて最適な情報を適切なタイミングで提供すれば、顧客は自身の期待に合ったサービスを受けていると感じられます。
パーソナライズされた情報の継続的な発信で、顧客との信頼関係が築きやすくなり、結果的に顧客満足度を向上できるでしょう。顧客に対する理解を深め、その理解に基づいたアプローチを行えれば、企業と顧客の関係性をより強固なものにできます。

2. 潜在層へのアプローチ

パーソナライズドマーケティングのもう一つのメリットは、潜在層へのアプローチが可能になる点です。顧客データから趣味や嗜好、行動履歴などを分析すれば、顧客自身も気づいていない潜在的なニーズを発見し、それに基づいた最適な情報提供ができます。
例えば、BtoCでは顧客が明確な購買ニーズを持っていなくても、その興味や関心に応じたレコメンドを行うと、新たな購買意欲を引き出せる場合があります。継続的なデータ収集を行い、分析結果を活かしたタイムリーな情報提供を実施できれば、顧客満足度の向上や見込み客の獲得につなげられるでしょう。

パーソナライズドマーケティングの施策別の活用事例5選

パーソナライズドマーケティングは、顧客へのアプローチ方法によって実施内容や分析すべきデータが異なります。ここでは、以下の5施策におけるパーソナライズドマーケティングの活用事例を紹介します。

1. メール施策のパーソナライズ 2.SNS施策のパーソナライズ 3.Web広告施策のパーソナライズ 4.ネットメディアでのコンテンツのパーソナライズ 5.ECサイトの商品レコメンドのパーソナライズ

1. メール施策のパーソナライズ

メール施策のパーソナライズドマーケティングでは、顧客の属性や購入履歴などの情報をもとに、メールの内容や送付タイミングを最適化します。例えば、過去に購入した商品や閲覧した商品に関連する情報をメールで提供すれば、顧客に「自分向けの情報が送られてきた」と感じてもらいやすくなります。
顧客は自分向けと感じられる情報には特別感を抱きやすいため、購買行動につながる可能性を高められる点がパーソナライズドマーケティングにおけるメール施策の特長です。

メール施策で、顧客が自分向けの情報と感じる内容を含めるためには、顧客の購買プロセスや興味に応じた適切なコンテンツの提供が大切です。適切なコンテンツを含んだメールを送付できれば、開封率やクリック率、最終的にはコンバージョン率を向上させられるでしょう。

2. SNS施策のパーソナライズ

パーソナライズドマーケティングは、SNS施策でも有効な手法です。SNSでは、ユーザの「いいね」やコメント、シェアなどの行動履歴をもとに、パーソナライズされた広告や投稿が配信されます。ユーザの興味や関心に基づいて最適化されたコンテンツが提供されるため、ユーザにとっても有益な情報がタイムリーに届きやすくなりますす。

また、SNS上では、企業と顧客との距離感を縮めやすい点も特徴です。企業業はユーザの行動データに基づき、ユーザにとって関心の高いテーマに基づいた投稿を行えるため、ユーザとの密接な関係性を築きやすくなります。SNSのアルゴリズムによる投稿の最適化やターゲティング広告の活用により、SNS施策におけるパーソナライズはユーザとのエンゲージメント向上に大きく寄与します。

3. Web広告施策のパーソナライズ

Web広告におけるパーソナライズ施策とは、ユーザの検索履歴や閲覧履歴をもとに、一人ひとりに最適な広告を表示する手法です。パーソナライズされたWeb広告は、ユーザの興味や関心に合ったコンテンツを提供するため、一般的な広告と比較してクリック率や購入率を高めることができます。

また、パーソナライズによるターゲティングは、リターゲティング広告やディスプレイ広告の効果を向上させ、リーチしたい顧客層へのアプローチも効率よく行えます。
販売者側にとっては無駄な広告配信が減るため、広告費用の最適化が可能となり、顧客側にとっても有益な情報を得られる機会が増える点が特長です。

4. ネットメディアでのコンテンツのパーソナライズ

ネットメディアでのコンテンツパーソナライズは、ユーザの視聴履歴やほかのユーザの視聴行動をもとにしたレコメンドの作成が一般的です。例えば、動画配信プラットフォームでは、ユーザの過去の視聴作品や評価したコンテンツをもとに、好みに合う映画やドラマが自動的におすすめとして表示されます。

パーソナライズされたレコメンドにより、ユーザは検索する手間を省き、興味のあるコンテンツを効率的に楽しめるため、顧客満足度が向上します。また、ニュースメディアにおいても、過去に読んだ記事の傾向から興味を引きそうなトピックを優先的に表示する仕組みが導入されています。

パーソナライズによる記事のレコメンドにより、ユーザは関心のあるニュースを効率的に発見・閲覧でき、ネットメディア側も回遊率の向上や記事の閲覧数増加につなげられます。

5. ECサイトの商品レコメンドのパーソナライズ

Eサイトにおける商品レコメンドのパーソナライズは、ユーザの過去の閲覧・購入履歴、他の類似ユーザの購買傾向をもとに、個々の顧客に最適化された商品の提案を行う手法です。パーソナライズされたレコメンド機能により、ユーザは自分の好みに合った商品を簡単に見つけられるため、ECサイト上でのスムーズな購買体験を得られます。

また、パーソナライズされた商品レコメンドは、ECサイトのコンバージョン率を向上させる大きな要因です。ユーザの興味や行動に基づき、関連性の高い商品をタイムリーに表示できれば、購入の可能性が高まります。

商品レコメンドのパーソナライズは、ECサイト運営側にとっても広告費の効率化や在庫管理の改善につながり、ビジネス全体の収益向上に寄与します。ECサイトでパーソナライズされた商品レコメンドを実施するなら、外部ツールの導入がおすすめです。レコメンド支援でECサイトの売上増加に役立てる外部ツールが「GENIEE RECOMMEND」です。

GENIEE RECOMMENDについては次項にて詳しく紹介します。

AIレコメンドでCV数137.5%向上を実現できる「GENIEE RECOMMEND」

GENIEE RECOMMENDは、おもにネットメディアのコンテンツパーソナライズやECサイトでの商品レコメンドで多数の実績を持つレコメンドサービスです。

GENIEE RECOMMENDの特色は以下です。

特色	概要
ユーザの好みに合わせたパーソナライズされた商品提案	AIがユーザ行動を学習・分析した上で、独自のロジックによりパーソナライズされた商品提案が可能
常に鮮度の高いレコメンドが可能	GENIEEグループの「GENIEE SEARCH」と連携で、鮮度の高いレコメンドが可能
独自のレコメンドをカスタマイズ提供	要望に応じたレコメンドロジックを提案・開発できる
導入後も安心のサポート体制を構築	専任のサポート担当が定期的な提案や打ち合わせを実施し、目標達成のために伴走する
高い拡張性でマーケティングをサポート	GENIEEグループのさまざまなツールと連携し、売上向上のためのマーケティング活動を一気通貫でサポート

これらの特色を活かし、多角的にメディアサイトやECサイトのレコメンドを実施できるのがGENIEE RECOMMENDを利用する最大のメリットです。GENIEE RECOMMENDへのお問い合わせ・資料請求は以下のリンクから↓

パーソナライズドマーケティングを活用する際の注意点

パーソナライズドマーケティングを活用する際に注意すべきポイントは以下です。

1. 商品・サービスの種類が限られると効果が限定的になる 2. 顧客にプラスの影響をもたらす情報のみを提供する 3. 顧客に提供する情報の偏りを避ける 4. パーソナライズの精度を向上させるためにAIや機械学習を活用する

サービスの種類が限られると効果が限定的になる

パーソナライズドマーケティングを活用する際の注意点として、商品やサービスの種類が限られる場合、効果が限定的になる点が挙げられます。そもそも提供している商品やサービスの種類が少ないと、個別提案の余地がなく、パーソナライズのメリットを生かせません。

また、サービスの内容が限定的な場合も同様に、パーソナライズを活かしたマーケティング施策がうまく機能しにくくなります。パーソナライズドマーケティングを成功させるためには、前提としてまずある程度のサービスや商品バリエーションが必要です。

多様なニーズに応えるためには、顧客ごとの嗜好に対応できる柔軟な商品やサービス構成が求められます。

顧客にプラスの影響をもたらす情報のみを提供する

パーソナライズドマーケティングを活用する際は、顧客にプラスの影響をもたらす情報のみの提供に留めるように設定しましょう。例えば、以前は興味を持っていた商品でも、すでに購入済みであったり、興味が失われていたりする場合、関連する広告や情報が届いても意味がありません。顧客の検索履歴や過去の行動データを参照して情報を提供する際、すでに必要がなくなった情報を繰り返し提供してしまうと、むしろ不快感を与えるリスクがあります。

また、同じような内容のメールや通知が何度も届けば、企業に対するネガティブな印象を持たれてしまう恐れがあります。顧にとって今必要な情報、または興味を引く可能性の高い情報のみを選別して提供できれば、顧客に対してプラスの影響を与えられるでしょう。顧客の検索履歴や過去のデータに固執せず、常に顧客にとって有益で良い影響をもたらす情報の選定・提供が、パーソナライズドマーケティングの成功の鍵です。

顧客に提供する情報の偏りを避ける

パーソナライズドマーケティングを活用する際には、顧客に提供する情報の偏りを避けなければなりません。情報が特定の方向に偏り過ぎると、顧客は「企業が情報操作をしようとしているのではないか」と感じ、不信感を抱く可能性があります。パーソナライズに不信感が生じると、パーソナライズの意図である顧客体験の向上が失敗に終わり、逆にブランドイメージを損なう結果となりかねません。

また、パーソナライズされた情報提供が顧客にとって有益であるためには、顧客が望んでいるかもしれない新たな視点や提案の提供が大切です。有益なパーソナライズを実施できれば、顧客が自身の興味を広げるきっかけを提供するだけでなく、企業への信頼感も得られます。情報提供のバランスがよければ、顧客に対し公正で信頼性のある印象を与えられるため、長期的なエンゲージメントの向上が期待できます。

パーソナライズの精度を向上させるためにAIや機械学習を活用する

今後のパーソナライズドマーケティングでは、AIや機械学習を活用するための環境の整備が欠かせません。近年、AI技術の進化により、レコメンドシステムやパーソナライズド施策においては人間の判断を超える精度が求められるようになっています。単にパーソナライズドマーケティングを実施するのではなく、高精度なAIを搭載したシステムを導入しパーソナライズの精度を高める施策が必要です。AIの活用によって顧客データを深く理解し、適切なタイミングで最適な情報を提供できれば、コンバージョン率の向上が期待できます。

また、AIによるパーソナライズは、前述の3つの注意点（情報の偏りを避ける、顧客にプラスの影響をもたらす情報のみを提供する、サービスの種類が限られると効果が限定的になる）の対策としても役立ちます。AIは常に最新のデータを取り込み、顧客のニーズや興味の変化をリアルタイムで学習するため、情報の偏りを最小限に抑え、適切で価値のある情報だけを提供できます。

さらに、複数のパターンやオプションを提案できるため、サービスの種類が限られていても多様な視点から顧客にアプローチ可能なのも特長です。AIによる高精度なレコメンドを実施するなら、独自のロジックで的確なレコメンドが可能な「GENIEE RECOMMEND」の導入がおすすめです。
GENIEE RECOMMENDの導入によるレコメンド成功事例を次項にて紹介します。

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「コンテンツ疲れ」に陥ることが問題視されています。
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ターゲットに対して的確な情報を提供する施策が欠かせません。
必要な情報をピンポイントで届けるための
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まとめ：高精度なAIレコメンドならGENIEE RECOMMEND

GENIEE RECOMMENDは、高精度なAIレコメンドによる効果的なパーソナライズドマーケティングが実施できるレコメンドサービスです。

GENIEE RECOMMENDの導入で成果が得られたさまざまな成功事例は以下です。

【例1：GENIEE RECOMMENDの導入後CV数137.5％向上】

・商品ページから一緒に購入されやすい商品をGENIEE RECOMMENDによりレコメンド表示 ・カートページにも同様にレコメンド表示 ・商品ページおよびカートページへのレコメンド表示で、カゴ落ち防止やクロスセル促進が実現

【例2：レコメンド経由のCV数がサイト全体の18.4％に向上】

GENIEE RECOMMENDの導入後、レコメンド利用するユーザのCVRがサイト平均の1.53倍に上昇

GENIEE RECOMMENDは、取り扱う商品や業界の違いにも柔軟に対応し、顧客ごとの要望を叶えられる開発・提案も実行できます。

レコメンドによるCV数・売り上げの増加を検討している方は、ぜひ一度お気軽に以下のリンクからお問い合わせください。

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