プロファイルのセグメンテーション：顧客のパーソナライズのメリット

現代のマーケターは、「1：1のパーソナライズ」を実現するために多くの時間と労力を費やしています。 彼らは継続的にコンテンツを最適化して、より良い、より調整されたブランド体験を実現する方法を模索しています。これにより、収益とブランドロイヤルティが向上します。これは、プロファイルのセグメンテーションなしでは不可能です。 知っておく必要のある別の流行語や用語について心配する前に、気にしないでください。 私たちはあなたのためにいくつかの素晴らしいプロファイルセグメンテーションの例を持っています。

ただし、データベース内のすべての顧客向けにパーソナライズされたコンテンツを手動で作成できるマーケティング担当者はいません。 ブランドが何十万、何百万もの連絡先を持っていても、そのカスタマイズにかかる時間を想像するだけでも気が遠くなります。 代わりに、パーソナライズを可能にするために、マーケターは顧客プロファイルのセグメンテーションに大きく依存しています。

問題は、セグメンテーションでさえ非常に複雑になり、オーディエンスをパーソナライズするのと同じように、手動でオーディエンスをセグメント化するのが困難になることです。

個人レベルで顧客とつながるために、主要なブランドは、人工知能（AI）とデータ、特に自社データによって可能になる顧客プロファイルのセグメンテーションに依存しています。

自社データと顧客プロファイルのセグメンテーション

ファーストパーティデータは、連絡先から直接収集し、使用を許可されている情報です。 連絡先がブランドとやり取りし、その詳細を記録するたびに、ファーストパーティのデータを生成します。 例としては、顧客からのフィードバック、店舗での購入データ、ソーシャルメディアデータ、調査データなどがあります。

ファーストパーティのデータには、次のような多くのメリットがあります。

1. 信頼性のある。 このデータは連絡先から直接取得されるため、間接的なソースから取得されるサードパーティまたはサードパーティのデータよりも高品質で正確です。
2. 費用効果が高い。 ファーストパーティのデータは、他の企業やデータアグリゲーターから購入したセカンドパーティまたはサードパーティのデータよりも安価です。 もちろん、マーケターはそれを収集するための技術を必要としています。
3. 準拠。 GDPRやカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）などの規制が増えるにつれ、企業は使用しているデータが法的な問題を引き起こさないようにする必要があります。 ファーストパーティのデータは、それを使用するための顧客の同意を取得するための制御を提供します。
4. 関連する。 マーケターがセカンドパーティおよびサードパーティのソースから取得するデータは、顧客とのやり取りに関連する場合と関連しない場合があります。

関連するファーストパーティのデータは、顧客プロファイルのセグメンテーションの生命線です。

新しいキッチン家電アクセサリーを発売する例を見てみましょう。 収集した自社データを使用することで、特定の顧客グループをターゲットにすることができます。 次の3つのグループに売り込みたいと思うかもしれません。昨年アプライアンスを購入した顧客。 アプライアンス用に少なくとも2つの他のアクセサリを購入した顧客。 そしてあなたのブログで関連するレシピを読んだ人。

カスタマーエンゲージメントプラットフォーム内の自動化を使用して、セグメント化されたグループに関連するメッセージを含むキャンペーンを設定できます。 顧客があなたのブランドに関与すると、一部の顧客は自動的にそれらをセグメントの1つに入れ、関連するキャンペーンをトリガーするアクションを実行します。

ファーストパーティのデータがなければ、このようなパーソナライズされたキャンペーンは不可能です。

プロファイルセグメンテーションの例：3つのブランドがパーソナライズのメリットを発見

架空の例は素晴らしいですが、実際のプロファイルセグメンテーションの例はもっと楽しくて啓発的です。

3つのブランドが自社データを使用して、パーソナライズされた関連性の高いエクスペリエンスを提供し、主なメリットを発見しました。

1. Innovasport：セグメンテーション後に顧客ロイヤルティプログラムが急成長
2. Orlebar Brown：データサイロを削除することで素晴らしいCXとエンゲージメントを実現
3. BrandAlley：関連するメッセージにより、平均注文量が10％増加しました

Innovasport：顧客のセグメント化がロイヤルティプログラムを強化

ロイヤルティプログラムは、ファーストパーティデータの豊富なソースです。 スポーツ用品の大手小売業者であるInnovasportは、顧客のライフサイクルをよりよく理解し、顧客の好みについてより深い洞察を得るために、Legendsと呼ばれる新しいロイヤルティプログラムを開始しました。

Innovasportは、Legendsを段階的なプログラムとして設計し、顧客を低、中、高の支出に分割しました。 そうすることで、マーケティングチームは、顧客の購買行動に基づいて顧客に合わせた割引を提供できるようになります。 また、プログラムのメリットと報酬、およびリアルタイムのコミュニケーションを簡単に確認できるウェルカムキャンペーンも提供しています。 このプログラムは、購入頻度と平均注文額（AOV）の両方を増やすように設計されています。

最初の立ち上げからわずか2か月で、レジェンドプログラムは35万人のメンバーに成長しました。 それだけでなく、彼らの電子メールの開封率は8％から35〜40％に増加しました。

適切なメッセージを使用して適切なオーディエンスにリーチすると、顧客との関係に永続的な影響を与えます。

Orlebar Brown：パーソナライズされたCXは素晴らしい結果をもたらします

ブランドとのやり取りのライフサイクルに関連して顧客をセグメント化することにより、マーケターはメッセージをより効果的にパーソナライズできます。 彼らはまた、彼らが迷子になりそうな場合、顧客を軌道に戻すための措置を講じることができます。

男性用水着の小売業者であるOrlebarBrownのCRM＆カスタマーインサイトの責任者であるSebastiano Eliaは、次のように述べています。

早い段階で、データサイロとシステムが相互に通信できないため、ブランドはパーソナライズに苦労していました。 ただし、データを統合されたカスタマーエンゲージメントプラットフォームに統合することで、驚くべき進歩を遂げました。

Orlebarは、ファーストネームの使用から、ライフサイクルの段階に基づいて購入者へのメッセージを調整するようになりました。 Orlebarは、データ分析と視覚的親和性などのツールを通じて、カスタマイズされた推奨事項を提供し、新規顧客をより適切に歓迎し、アクティブな顧客の関与を維持し、亡命した顧客を元に戻すことができます。

BrandAlley：AIとファーストパーティデータの力を活用する

マーケティングには、消費者のトレンドの変化を常に把握することで、関連性を維持する機会があります。 消費者の関心が必然的に変化するとき、彼らはセグメントからセグメントへと自由に流れることができなければなりません。

BrandAlleyは、大量の電子メールを顧客に送信します。 BrandAlleyは、顧客エンゲージメントにAIを採用することで、関連するメッセージで顧客を戦略的にターゲットにすることができました。

BrandAlleyのマーケティング責任者であるAlexandraVanceaは、次のように述べています。

マーケティングチームは、顧客ライフサイクルの特定のセグメントで平均注文額が10％増加したことを確認しました。 また、欠陥が発生する可能性が高い顧客の24％を取り戻すことができました。

プロファイルセグメンテーションで1：1のパーソナライズを実現

ファーストパーティのデータは、自動化された顧客プロファイルのセグメンテーションに不可欠です。 それがなければ、大規模なパーソナライズされたマーケティングは単なる夢のようなものですが、それがあれば、マーケターは顧客の興味に直接話しかけ、無関係なコンテンツに注意を向けるのを避けることができます。

このような自動化をサポートするカスタマーエンゲージメントプラットフォームにより、マーケターは大規模な1：1のパーソナライズを実現し、優れたカスタマーエンゲージメントを推進できます。

上記のユースケースは、顧客の支出階層、顧客のライフサイクル、および顧客の関心に基づくセグメンテーション戦略を説明しています。 自社データを使用してオーディエンスをセグメント化する方法は、マーケティングの目的と製品に大きく依存します。 セグメンテーションに使用されるその他の一般的なデータポイントには、年齢、性別、購入履歴、購入頻度、チャネル設定、店舗での購入とWebベースの購入などがあります。

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