E-commerce Personalization E コマース パーソナライゼーション　顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

 

E コマース パーソナライゼーションとは

E コマース パーソナライゼーションのスターター ガイド

新時代のテクノロジーでは、ワンクリックで必要なものにアクセスできます。このアクセシビリティはコマース企業にとって良い面と悪い面の両方をもたらします。これは、視聴者に迅速かつ効率的にリーチできることを意味しますが、競合他社も同様にアプローチできます。

競合他社に一歩先を行くための鍵は、顧客に最高のショッピング体験を提供し、顧客ロイヤルティを高めることです。その最も簡単な方法は、パーソナライズされたコンテンツを顧客に提供することです。

優れた e コマースのパーソナライゼーションの例としては、Spotify の「年間レビュー」リストがあります。ソーシャルメディアで誰かのリストに遭遇しないわけがありません。 Spotify は、人々がその「特別な扱い」を得るために自社のサービスに乗り換えるほど、パーソナライゼーションを習得しました。

この特別な扱いが、長期的にはより多くのコンバージョンと顧客ロイヤルティを獲得する鍵となります。Eコマース：電子商取引に関してもそれはそれほど変わりません。 Amazon が競争において行った大きな変化により、パーソナライゼーションがゲームにおける最も重要なベンチマークになりました。したがって、e コマース サイトに e コマースのパーソナライゼーション戦略がまだない場合は、それを考案する時期が来ています。

この解説コラムでは、e コマースのパーソナライゼーションについて詳しく説明し、e コマース戦略を実装する必要がある理由を説明し、ガイドラインを提供します。さらに、e コマースのパーソナライゼーションの 5 つのフェーズを挙げて簡単に説明します。

Eコマースのパーソナライゼーションとは何ですか

E コマースのパーソナライゼーションは、人口統計、好み、閲覧履歴、以前の購入、デバイスの使用状況などの顧客データを使用して、顧客をより深く知り、Web サイトでの優れたエクスペリエンスを提供する一連の実践として定義できます。

E コマースのパーソナライゼーションは、Web サイトやアプリケーションなど、顧客にアプローチするさまざまなチャネルをカバーし、顧客がリピーターになり、長期的には忠実な顧客になるまでの道のりを支援します。

e コマースのパーソナライゼーションの基本的な例は、初めて購入する訪問者向けのセール クーポンを含むモーダルです。顧客データを受信して​​利用して、どの訪問者が再顧客ではないかを判断します。Web サイトには、ターゲット層 (この場合は初回購入者) 向けのクーポンが含まれています。そして、彼らは「特別な」オファーのために初めて買い物をする傾向にあります。

非常に単純なディテールですが、非常に効果的です。

Eコマースにおけるパーソナライゼーションとカスタマイズの違いは何ですか

一見すると、これら 2 つの用語が混同されているとは思わないかもしれませんが、実際には混同されています。ただし、パーソナライゼーションとカスタマイズを区別する特徴がいくつかあります。

それらの最初の主な違いは、権限が異なるポリシィに属していることです。
パーソナライゼーションはEコマースプラットフォームによって行われます。 E コマース プラットフォームは、受け取った顧客データを使用して、パーソナライズされたコンテンツを作成し、顧客に配信します。この行為には、顧客や企業の積極的な努力は必要ありません。

カスタマイズはお客様が手作業で行います。たとえば、一部のテキスタイル ブランドでは、顧客が色、テキスト、パターンを選択して注文をカスタマイズできるようにしています。 Web サイトでは顧客が購入内容をカスタマイズできますが、権限は顧客に属します。

2 番目の違いは、カスタマイズとパーソナライゼーションが異なるソースに依存していることです。
カスタマイズは純粋にデータに基づいていますが、カスタマイズはデータに基づいていません。カスタマイズはユーザーの好みに依存します。

3 番目の違いは 2 番目の違いと強く関係しています。
Eコマース電子商取引サイトが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使用するデータは、パーソナライゼーション プラットフォーム上で自動的に収集されるため、意識的な努力は必要ありません。カスタマイズはユーザーが行い、それはユーザーの選択の結果です。

本質的に、パーソナライゼーションは企業側に属し、その裏にはカスタマイズと顧客が存在します。

Eコマースにおけるパーソナライゼーションの重要性

これまで、多くの「なに」の質問に答えてきました。それでは、「なぜ」に答える時が来ました。

e コマースのパーソナライゼーションに注意を払う必要があるのはなぜですか。数字は嘘をつきません。リストは次のとおりです。

エンゲージメントの向上

消費者の 79% は、消費者がブランドとこれまでに行ったやり取りを反映してパーソナライズされている場合にのみ、ブランドからのオファーを利用する可能性が高いと回答しています。

消費者は、ブランドがカスタマージャーニーを認識し、パーソナライズされたショッピング体験を作成することを期待しています。リピート顧客の場合は、パーソナライズされた製品の推奨事項を確認したいと考えています。新規顧客の場合は、パーソナライズされたオファーやクーポンを受け取りたいと考えています。

また、行動ターゲティングを使用すると、電子商取引プラットフォームは、サイト訪問者の閲覧行動に応じてコンテンツをパーソナライズし、サードパーティのデータを使用して Web サイト訪問者の数を増やすことができます。

顧客ロイヤルティの向上

オンライン買い物客の 56% は、製品を推奨する Web サイトに再度アクセスする可能性が高くなります。オンライン買い物客は、パーソナライズされた体験を提供するオンライン小売業者を好みます。オンライン ストアでは、顧客が必要とするものを提供する必要があります。製品の推奨は、再訪問者数と顧客満足度を高める鍵となります。

よく言われることですが、幸せな顧客は最高の顧客です。

より高いコンバージョン率

消費者の 91% は、自分に関連したオファーや推奨事項を提供してくれるブランドで買い物をする可能性が高いと回答しています。場合によっては、初めての訪問者が自分が何を望んでいるのか、何を必要としているのかを理解するために少し助けが必要な場合があります。ユーザーの行動を追跡しながら、関連情報を分析し、顧客のニーズに合わせた商品を表示できます。製品発見は、潜在顧客を顧客に変える上で大きな役割を果たします。

平均注文額の増加

パーソナライゼーションにより、取得コストが50%も削減され、収益が 5 ～ 15% 増加します。平均注文額 (AOV) は、顧客が Web サイトまたはアプリケーションで注文するたびに費やした平均金額を追跡する e コマース指標です。この指標は利益を直接示すものではありませんが、e コマース プラットフォームのパフォーマンスに関する洞察を提供します。 AOV が高いということは、忠実な顧客がたくさんいることを意味しており、現在の顧客ベースに焦点を当てる必要があります。

 AOV を評価する際には、顧客生涯価値を考慮することを忘れないでください。CLTV は、個々の注文ではなく長期的な顧客の価値に焦点を当てているため、ほとんどの e コマース プラットフォームにとって重要です。 e コマース サイトにC LTV の高い顧客がいる場合は、パーソナライズされたマーケティングを使用して顧客の数を増やすのではなく、個人的なエクスペリエンスを提供することに重点を置く必要があります。

顧客体験の向上

E コマースのパーソナライゼーションは、カスタマー ジャーニーの品質を向上させるための最も重要なステップです。マーケティング担当者の 98% は、パーソナライゼーションによって顧客との関係が向上すると回答しています。顧客の好みに応じてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することで、顧客は繰り返し購入するようになり、長期的には、よく考えられた e コマースのパーソナライゼーション戦略により、強固な顧客ベースが確保され、あらゆる規模のビジネスでより多くの利益が得られます。

Eコマースでパーソナライズされた顧客エクスペリエンスの設計を開始するにはどうすればよいですか

e コマースのパーソナライゼーションに注目する理由ができたので、今度は顧客向けにパーソナライズされたショッピング エクスペリエンスを設計します。堅実な e コマース パーソナライゼーション戦略を立てるのに役立つ 8 つのステップからなるリストを用意しました。

 e コマースのパーソナライゼーションの基本を思い出してください。すべてはデータから始まります。
E コマースのパーソナライゼーションはデータ収集から始まります

かつて賢者が言ったように、「情報は力である」。

データは、e コマースのパーソナライゼーションのベースラインです。友達の友達への誕生日プレゼントを買わなければならないとします。知らない人に完璧な誕生日プレゼントをもらえる可能性は非常に低いです。この場合、いくつかの方法があります。共通の友人にアドバイスを求めたり、その人の興味について教えてもらったりすることができます。

Eコマースでも同様です。ウェブサイトでは、顧客を知らずに製品を推奨することはできません。顧客のちょっとした特徴的な詳細に従ってショッピング体験を磨かなければ、顧客とつながることはできません。サイト訪問者を再訪問者に変えるには、購入者のジャーニーについて知る必要があります。

ここで、データポイントが役に立ちます。ただし、データの種類について説明する前に、顧客のニーズに応じてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することが重要であり、その逆ではないことを強調したいと思います。

なぜなら、情報は責任を持って使用しないと危険な可能性がある力だからです。

E コマースのパーソナライゼーションにおけるプライバシーの重要性

「クッキーを受け入れますか」 - 最近ではほとんどすべての Web サイトがそうメッセージを発しています。

Cookie はインターネット上での私たちの行動を追跡し、データはサードパーティのアグリゲーターを通じて小売業者と共有できます。先ほど述べた、小さな特徴的な詳細を思い出してください。そうですね、サードパーティのデータを使用すると、非常にパーソナライズされた顧客プロファイルを作成でき ます 。これは、企業があなたの正確な位置、友人の名前、さらには来週火曜日の夕食の計画さえ知ることができることを意味します。

非倫理的な行為、改ざん、セキュリティ リスクから人々を保護するために、世界中でプライバシー法と規制が存在します。顧客は、Web サイトでパーソナライズされたエクスペリエンスを実現したいと考えるのと同じくらい、あるいはそれ以上にプライバシーを重視しています。ファーストパーティデータとセカンドパーティデータを優先し、顧客との明確な境界線を設定し、顧客ベースと健全なコミュニケーションを行うことは、長期的にはより有益です。

e コマースのパーソナライゼーションは顧客ロイヤルティを高めることを目的としているということを忘れないでください。一方、強力な e コマース パーソナライゼーション戦略により顧客が獲得され、顧客の信頼によって顧客が定着します。

訪問者に関して収集できるデータの種類

人口統計データ

人口統計データは、顧客の社会経済的ステータスを示すデータ タイプです。それは、人種、教育レベル、収入、婚姻状況、性別、雇用に関する情報である可能性があります。人口統計データは、特定の地理的位置の顧客の情報を表します。一方、人口統計データは、地域の人口、民族などをカバーします。

エンゲージメントデータ

顧客エンゲージメント データは、顧客と企業の間の現在のつながりを表します。顧客と e コマース ビジネスとのやり取りはすべてエンゲージメントとしてカウントされます。たとえば、顧客が電子商取引 Web サイトで特定の製品を閲覧するのに費やした時間は、顧客に合わせてパーソナライズされた製品表示を提供するのに役立ちます。

タッチポイントを追跡することは、顧客を理解し、顧客との安定した関係を構築するために非常に重要です。これらのタッチポイントには、サイトへのアクセス、メーリング リストへの登録、ライブ チャットへの書き込み、カスタマー サポートへの連絡などが含まれます。

買い物行動

データは、購入選択の背後にある主な要因を理解するための鍵となります。ショッピング行動は、ショッピング セッション中の購入者の行動と感情状態として定義できます。ショッピング セッションの数を追跡することで、顧客がたどる経路を確認し、それに応じてコンバージョン率を高めることができる e コマースのパーソナライゼーション戦略を作成できます。

興味と好み

顧客について知りましょう。サイト上の顧客の閲覧履歴を追跡します。彼らは特定の製品が好きですか?彼らは特定の販売者を好みますか?彼らの好きな色は何ですか?検索履歴からわかる彼らの趣味は何ですか。顧客の興味や好みを把握すると、製品の推奨が容易になります。

行動データ

行動データは、顧客の e コマース プラットフォームとの関わりによって生成されます。このタイプのデータには、電子メールのサインアップ、ページビュー数、またはその他のユーザー タッチポイントが含まれる場合があります。行動データは、Web サイト、モバイル アプリ、CRM、マーケティング オートメーション システム、コールセンター、請求システムを通じて取得できます。

行動データでは消費者、企業、または企業内の個人が顧客になる可能性がありますが、データは単一のエンドユーザーにつながります。ユーザーは既知のユーザー (ログイン ユーザー) または匿名の訪問者の場合があります。

行動データは通常、ユーザーがとったアクションを意味する「イベント」として生成され、保存されます。イベントには、イベントを説明するメタデータである「プロパティ」があります。

たとえば、イベントがある場合 (顧客がカートに製品を追加した場合)、プロパティは「未登録」になる可能性があるとします。イベントは主要なアクション、プロパティは背景の質問に答えるサポート詳細として考えることができます。

訪問者について詳しく知るための 5 つの方法

ショッピングクイズ

ショッピング クイズは、e コマースのパーソナライゼーションのためのデータを収集する最も簡単かつ直接的な方法です。顧客に簡単な質問をすることで、顧客エクスペリエンスが大幅に向上し、顧客の好みに最適な製品ページが確実に表示されるようになります。 「オイリー肌か乾燥肌か？」と尋ねるだけで、または「短いのか長いのか？」という質問に答えれば、間違った製品を排除し、適切な製品ページで顧客満足度を高めることができます。

インタラクティブなチャットボット

ランディング ページにインタラクティブなチャットボットを使用すると、新規顧客をサポートし、顧客の好みや意図について詳しく知ることができます。顧客にとって学習プロセスを容易にしながらデータを収集できます。顧客と同じような口調を使うことが重要なので、ボットがオンライン買い物客の言語に適応していることを確認してください。

行動データ

行動データについてはすでに述べましたが、それが電子商取引サイトにとってどれほど有益であるかを強調したいと思います。もう 1 つの優れた e コマース パーソナライゼーションの例を紹介しましょう。Amazon のバンドル戦略では、行動ターゲティングを使用して顧客向けのバンドルを作成しています。 Amazon は、顧客の閲覧行動や以前の訪問などを評価します。

行動データは、後で説明する顧客セグメンテーションのための機械学習にも役立ちます。

ポップアップ

ポップアップを使用してデータを収集する許可を顧客に求めることができます。ただし、新しい規制ではデータ収集ポップアップを禁止し、以前に収集されたデータを削除することを目的としているため、現時点ではこの方法は優れた選択肢ではありません。それでも、ポップアップをポップアップ アンケートに変えることで、ポップアップから恩恵を受けることができます。

購入履歴

購入履歴はその人 自身について多くを物語ります 。したがって、これを使用して顧客と e コマースのパーソナライゼーションを知ることができます。以前の購入に基づいて製品の推奨事項を生成し、適切なEメール マーケティング戦略を実施できます。

購入履歴データを使用した e コマースのパーソナライゼーションの優れた例は、顧客セグメンテーションを使用した Aliexpress のEメール マーケティングです。このサイトは、同じ製品を購入したユーザーをグループ化し、顧客向けに製品をお勧めするメールを作成します。

そして、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供するにはセグメンテーションが不可欠です。

パーソナライズされたショッピング体験のためのセグメンテーションの重要性

セグメンテーションは 、属性や行動に基づいて人々をコホートまたは特定のグループにグループ化する手順です。

セグメンテーションのプロセスにより、ミクロレベルに基づいて顧客をグループ化することもできるため、効率的なパーソナライゼーションを確保できます。機械学習アルゴリズムを使用して、顧客のセグメンテーションを次のレベルに引き上げることができます。

e コマースのパーソナライゼーションに関して、セグメンテーションが重要である理由はいくつかあります。

1.  セグメンテーションによって顧客をより深く理解できるようになるためです。データ ポイントを分析することで、顧客を小さなグループに分割し、よりパーソナライズされたコンテンツを提供できます。彼らが望んでいることや好むものを見つけたら、彼らが満足できるように動的コンテンツに取り組むことができます。
2. セグメンテーションが適切なマーケティング戦略の実行に役立つからです。たとえば、人口統計上の所在地に基づいて顧客セグメントを持つアパレル ショップは、これらのグループを使用して電子メール マーケティングをパーソナライズし、セグメントの所在地の気候に応じて適切な製品推奨を提供できます。
3. セグメンテーションが価値のある顧客を特定するのに役立つからです。セグメンテーションにより、顧客に関する重要なデータを取得できます。ライフサイクルの段階、アップセルの機会、およびリスク。カスタマー サクセス マネージャーはセグメンテーションを利用して各顧客セグメントの解約率を計算し、より良い CX を改善するための戦略を立てることができます。
4. セグメント化によりカスタマー サポートを向上できるということです。ビジネスの規模が変化すると、カスタマー サポート プランも変化する必要があります。セグメンテーションは、e コマース プラットフォームを成長させながら、よりパーソナライズされた顧客サポートを大規模に提供し、長期的な顧客との緊密な関係を維持するのに役立ちます。

e コマースのパーソナライゼーションにセグメンテーションが不可欠な理由がわかったので、次は e コマース Web サイトのパーソナライゼーション戦略を作成します。

E コマースのパーソナライゼーションを始めるための 8 つのステップ

ステップ #1:パーソナライゼーション キャンペーン、目的、ニーズを理解する

優れたパーソナライゼーション キャンペーンを考案するには、e コマース ビジネスに何が必要かを把握する必要があります。パーソナライゼーション戦略を導入したいのはなぜですか?あなたの目標は何ですか?これらの質問に答えることで、戦略の基礎が確立されます。

ステップ 2:ニーズに合ったパーソナライゼーション ツールを選択する

市場には何百ものパーソナライゼーション ツールが存在します。パーソナライゼーション ツールを選択する際に、長所と短所を比較検討すると役立ちます。前のステップで決定した理由と目的が役に立ちます。

思い描いている目標の達成に役立つ機能を備えたパーソナライゼーション ツールを選択してください。長期的な結果も考慮することを忘れないでください。

ステップ #3 : 目標を達成するためのパーソナライゼーション戦略を定義する

ツールを選択しましたが、適切な戦略がなければ、最適なパーソナライゼーション ツールであっても効果を発揮することはできません。主に、ホームページ、商品ページ、検索結果ページ、ショッピング カート ページのパーソナライズに優先順位を付ける必要があります。適切なパーソナライゼーション戦略を使用すると、コンバージョン率を高め、カート放棄を減らすことができます。

ステップ #4:手持ちのデータを使用して顧客の理解を開始する

パーソナライゼーションの最も重要なステップは、顧客を理解することです。顧客プロファイルを作成するには、データを収集して分析する必要があります。十分なデータを収集できない場合、顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することはできません。

ターゲットを絞ったマーケティング計画を成功させるためには、顧客を知ることが重要です。

ステップ #5:パーソナライゼーションの取り組みのための顧客セグメントを作成する

顧客データがある場合は、顧客セグメントを作成できることを意味します。これらのセグメントは、パーソナライゼーションの取り組みを決定するのに役立ちます。ビジネスにとってどの顧客セグメントがより価値があるかを判断し、それに応じて戦略を立てることができます。

ステップ #6:パーソナライゼーション キャンペーンを監視および分析する

パーソナライゼーション キャンペーンのパフォーマンスを追跡します。これまでの結果はどうですか？非効率な点はありますか？さまざまな指標を使用し、さまざまなテストを実行して、キャンペーンを改善するために修正できる点を確認します。

ステップ #7:プロセスを最適化する

e コマースのパーソナライゼーション戦略の導入は、より多くの潜在的な顧客にリーチし、顧客に変えることを目的としています。継続的な改善により、コンバージョンを最適化した状態を達成することは不可能ではありません。

ただし、パーソナライゼーションを最適化するには、パーソナライゼーションを測定する必要があります。

ターゲットセグメントに到達しましたか。もしそうなら、数字は何を物語るのでしょうか?たとえば、デフォルトのエクスペリエンスとパーソナライズされたエクスペリエンスを各セグメントのページ番号と比較します。

ターゲットセグメントごとに、パーソナライゼーションはどの程度効果的ですか。たとえば、各ターゲット セグメントのパーソナライズされたタッチポイントに関連するコンバージョンの数を監視して比較します。

ステップ #8:パーソナライゼーション キャンペーンを拡張して 1 対 1 のパーソナライゼーションを実現する

一歩下がって、デジタル e コマースの過程 (獲得、コンバージョン、成長、維持) に注意を払い、関連領域を改善します。たとえば、コンバージョン率が低い場合は、類似品ベースの商品ページのパーソナライズや、ショッピング履歴に基づいたキャンペーンのリターゲティングに重点を置くことができます。

モバイル デバイスをパーソナライゼーション プランに追加することを忘れないでください。モバイル デバイスとアプリケーションの動的コンテンツは、オムニチャネルのパーソナライゼーションに一歩近づくのに役立ちます。

E コマースのパーソナライゼーションの 5 つのフェーズ

1. データ収集:

さまざまなチャネルを通じて必要な顧客データを取得するフェーズ。ゼロパーティ、ファーストパーティ、セカンドパーティ、サードパーティのデータからメリットを得ることができます。

2. セグメンテーション:

Web 属性、データベース属性、ユーザー行動データなどの共有属性に基づいて顧客を個別のグループに分割するフェーズ。

3. ルールベースのパーソナライゼーション:

顧客に合わせたエクスペリエンスを提供するため、基本的な A/B テストとは異なります。 1 人の平均的なオンライン買い物客に焦点を当てるのではなく、さまざまな顧客セグメントを考慮します。これにより、顧客プロファイルに応じてコンテンツをより迅速かつ効率的にパーソナライズできます。

ルールベースのパーソナライゼーションでは、If/then ロジックを使用します。例えば：

• ユーザーが X を検索した 場合は、バナー 2 を表示します。
• ユーザーが「カートに追加」をクリックする と、 何かを表示/非表示にします。

4. 予測パーソナライゼーション:

過去のデータとリアルタイム データを組み合わせて、顧客が Web サイトで遭遇することを予測するフェーズ。これにより、顧客の以前の設定やリアルタイムのアクションに応じて、さまざまなバリエーションを顧客に提供できます。

5. 1:1 パーソナライゼーション:

最大限にパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供するフェーズ。すべての顧客のエクスペリエンスはユニークであり、このフェーズでは、企業が前のステップで収集したデータを活用して、1 対 1 のパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようにします。

結論

今日の現代社会において、成功を目指すオムニチャネル・コマース企業にとってパーソナライゼーションは必須です。パーソナライズにより顧客の興味を維持し、さらにリピートしてもらいます。忠実な顧客ベースを構築するのは難しいように思えるかもしれませんが、適切な手順を踏めば不可能ではありません。

まずはパーソナライゼーションの目標を決定し、その目標に従って e コマースのパーソナライゼーションの取り組みを進めてください。旅の始め方がまだわからない場合は、パーソナライゼーション ガイドをご覧ください。

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