パーソナライズされたマーケティングとは何か、機械学習がそのための効果的なツールである理由は?

公開: 2022-08-23

デジタルマーケティングの世界で競争が激化する中、企業は基本的な顧客の期待に応えるだけでなく、際立ったエクスペリエンスを提供する必要があります。パーソナライズされたマーケティングは、まさにそれを実現するのに役立ちます。しかし、パーソナライズされたマーケティングとは何ですか？詳細については、以下をお読みください。

真にパーソナライズされたマーケティングは、あると便利なものではなく、必要不可欠なものになっています。これは、マーケティングメールの上部に自分の名前が表示されるなど、顧客がすでにある程度のカスタマイズを期待するようになっているためです。現在、彼らは、好みに基づいてコンテンツを自動的に表示する Web ページや、近くの店舗での特別オファーのロケーションベースの広告など、次のレベルを探しています。

幸いなことに、テクノロジーは私たちの側にあり、自動化と機械学習により、真にパーソナライズされたマーケティングコンテンツを簡単に提供できます。それがあなたのビジネスにとって何を意味するのかを探ってみましょう。

パーソナライズド・マーケティングとは？

パーソナライズされたマーケティングは、収集したデータに基づいて特定の顧客にコンテンツをターゲティングする手法です。これには、彼らの興味、好み、行動が含まれます。企業はこのデータを使用して高度にカスタマイズされたコンテンツを作成し、電子メール、広告、またはその他のプラットフォームを介して顧客に配信します。たとえば、VWO Personalize を使用すると、特定のオーディエンス向けにカスタマイズされ、適切なタイミングでトリガーされる何千ものユニークなジャーニーを配信できます。試してみたい場合は、無料トライアルを利用できます。

顧客データは、自動化されたツールとスマートアルゴリズムを使用して収集されます。ここで、機械学習が役立ちます。通常、コードが Web サイトに追加され、クリック、サイトでの滞在時間、購入履歴などの貴重なデータをマシンが取得できるようになります。適切なテクノロジーを使用すれば、複数のチャネルにわたる顧客とのやり取りからデータを収集することもできます。

データ収集には、年齢、性別、場所、財務状況など、顧客の人口統計に関する情報の収集も含まれます。関連するすべてのデータを収集すると、アルゴリズムがそれを分析し、どの顧客がどのコンテンツを受け取るべきかを特定します。

目指すのは、それぞれのお客様にユニークな体験を提供することです。これは、適切なメッセージを適切なタイミングで適切な人に届けることを意味します。考え：

カスタムメール (「親愛なるお客様」の代わりに名前を挿入するという意味ではありません)
対象を絞った割引
製品の推奨事項
誕生日特典
忠実な顧客への報酬

パーソナライズされたマーケティングの利点

パーソナライゼーションは、マーケティング戦略に重要な人間味を与えます (たとえそれが機械によって実行されることを誰もが知っていたとしても)。ブランドは彼らが何を望んでいるのかを見つけようと努力してきたので、それはあなたの見込み客に価値があると感じさせます.

顧客の満足度がロイヤルティの向上につながります。これは、獲得コストにプラスの影響を与えます (通常、獲得した顧客を維持する方が安くなります)。忠実な常連客もあなたを他の人に勧めます。これにより、評判が高まり、より多くのビジネスを引き付けることができます。

さらに、カスタマイズされた推奨事項により、顧客は従来の広告よりも多くの費用を費やすようになるため、パーソナライズされたマーケティングは ROI を向上させることができます。ある調査によると、消費者の 91% は、自分のことを覚えていて、関連するオファーやおすすめを提供してくれるブランドで買い物をする可能性が高くなります。

一方、米国のマーケティング担当者の 63% は、パーソナライゼーションの主なメリットとしてコンバージョン率の向上を挙げています。したがって、コンバージョンと収益について心配していて、「SEO の結果が表示されるまでにどのくらいの時間がかかりますか?」と尋ねている場合は、マーケティング活動をパーソナライズに専念させる価値があります。

パーソナライズされたマーケティングの課題

パーソナライズされたマーケティングは簡単にできるものではありません。 1 つには、顧客の好みや行動を追跡して分析することで、顧客ががっかりしないようにする必要があります。ナビゲートするデータプライバシー法もあります。

パーソナライゼーションの課題 2019 — 画像ソース: DigitalMarketingCommunity

もう 1 つの課題は、顧客が何を望んでいるのかを正確に予測するために、大量のデータを収集する必要があることです。これは、年齢、性別、場所などに基づいて顧客をセグメント化することに加えて. また、実験を行って、何が機能し、何が機能しないかを確認する必要があります。これを大規模に行うには時間がかかります。

Apache Hadoop などのツールを使用して大量のビッグデータを処理および保存したとしても (Hadoop ソフトウェアに関するこの Databricks の記事を読んでください)、顧客ごとにパーソナライズされたメールや広告を手動で作成することはできません。そこで機械学習の出番です。

機械学習とは

機械学習 (ML) は、機械がデータから継続的に学習できるようにする人工知能 (AI) のサブセットです。アルゴリズムは、大規模なデータセットを分析してデータ間の傾向と関係を特定し、その結果を使用して、特定の結果をもたらす可能性が最も高いアクションまたはエクスペリエンスを予測します。

マシンは、吸収するデータが増えるほど賢くなります。しばらくすると、人間の介入なしに自分で決定を下し、行動を調整できるようになります。

非常に未来的な話に聞こえるかもしれませんが、私たちは皆、日常生活で機械学習を経験しています。小売 Web サイトで商品を閲覧する場合は、ソーシャルメディアフィードで広告が表示されることを期待してください。 WhatsApp でメッセージを入力すると、以前のメッセージの内容に基づいて単語の候補がポップアップ表示されます。また、Amazon または Netflix にログインすると、好みに合わせたおすすめが表示されます。

マーケティングでどのように使用されていますか？

パーソナライズされたマーケティングでは、ML を使用して、ターゲットの消費者の注意を引くコンテンツ、キーワード、フレーズのタイプを分析します。彼らにとって重要なことを発見したら、関連するコンテンツやインフォグラフィックを作成できます。そして時間の経過とともに、マシンは特定の目標を達成するのに最も効果的なコンテンツを学習します。

機械学習で一般的に使用される手法の一部を次に示します。

回帰分析

これは、2 つ以上の変数間の関係を調べることができる統計的手法です。線形回帰を使用して、コンバージョンにつながる可能性が最も高いページを特定できます。回帰方程式を使用すると、特定のページのクリック数とコンバージョン数の間の明確な関係が明らかになるからです。ロジスティック回帰を使用して、過去のショッピング行動データを分析します。これは、カートの放棄に対処するためのパーソナライズされたフォローアップアクションを決定するのに役立ちます。

クラスタリングアルゴリズム

これらのアルゴリズムは、ラベル付けされていないデータを分析し、共通の特性と品質に基づいてグループに分け、クラスターに割り当てることで、顧客をセグメントにグループ化するのに役立ちます。

これらは、レコメンデーションエンジンの開発やソーシャルメディアの分析に適用できます。人々の間につながりがあれば、彼らは共通の好みを持っていることが多いため、特定の Facebook ページのフォロワーは、似たようなものの広告に肯定的な反応を示すと確信できます。

機械学習がパーソナライズされたマーケティングに効果的なのはなぜですか?

大規模なパーソナライゼーション

機械学習ツールは、人間よりもはるかに速く顧客の好みを学習します。膨大な量のデータをほぼ瞬時に処理し、それに基づいて賢明な意思決定を行うことができます。

たとえば、マシンは誰かがショッピングカートを放棄したことを認識し、パーソナライズされたフォローアップメールを自動的に生成します。次の例を見てください。メッセージには買い物客の名前が含まれており、買い物客に返品するインセンティブを与えています。

より深い洞察

ML は、オーディエンスをより深く理解するのに役立ちます。マシンは、Web サイトの訪問者がアイテムをカテゴリ別にソートできるようにするフィルターと、マウスの動き、スクロール、およびページごとの滞在時間を監視する詳細な行動追跡から学習できます。 Google のディープラーニングテクノロジーにより、個々のユーザー向けに検索候補を表示することができます。

また、自然言語処理 (NLP) を使用してインタラクションを分析することもできます。NLP では、コンピューターが話し言葉やテキストを人間のように理解することを学習します。センチメント分析では、マシンが参加者の態度が肯定的か否定的かを判別できます。どちらの手法も、マーケティング担当者が顧客が不満を抱いていることを認識したり、アップセルの理想的な機会を見つけたりするのに役立ちます。

コンテンツマーケティングにおける NLP の使用例 — 画像ソース: Botreetechnologies

調整可能なアクション

機械学習により、コンピューターは常に知識を開発し、データを分析できるため、変化する顧客の特性と行動を考慮に入れることができます。

長く付き合っているお客様だと、好みや境遇が変わってしまうことがあります。機械学習は、ツールが最新の設定に合わせてコンテンツを調整および改良できるため、その準備に役立ちます。

たとえば、Salesforce には Einstein と呼ばれる AI があり、顧客とのあらゆるやり取りや受け取った追加データに合わせてモデリングを調整できます。

パーソナライズされたマーケティングで機械学習を使用するためのベストプラクティス

世界の B2B プロフェッショナルの 93% が、Web サイトでのパーソナライゼーションの取り組みが収益の増加につながったと考えています。しかし、機械学習がこれらの取り組みを最も効果的に強化できるようにするにはどうすればよいでしょうか? ここでは、正しく取得するためのヒントをいくつか紹介します。

顧客を第一に

当たり前のことのように聞こえますが、常に顧客体験を最優先にする必要があります。新しいテクノロジーに夢中になりすぎて、なぜそれを使用しているのかを忘れてはなりません。パーソナライズされた電子メールよりも生の電話の方がうまく機能する状況がある場合 (問題や間違いに対する顧客への補償など)、それを選びます。

ML を使用して、チャットボットや音声起動検索などのオプションでカスタマーサポートエクスペリエンスを強化することもできます。

タイミングが重要

パーソナライズされたマーケティングは、メッセージの内容を調整するだけではありません。受信者に完全に関与してもらいたい場合は、適切なタイミングが重要です。すべての顧客はユニークであり、全員が同じ時間帯にメールをチェックしたり、ソーシャルメディアを閲覧したりするわけではありません。機械学習により、「インテリジェント配信」と呼ばれる以前の動作に基づいて送信/表示時間をカスタマイズできます。

A/B テストを使用する

A/B テストでは、デジタルプロパティの元のバージョンを 1 つ以上のバリエーションと比較し、定義された目標に対する違いを測定します。トラフィックをバージョン間で均一に分割して、どのバージョンがより適切かを判断します。これは、トラフィックのかなりの部分がパフォーマンスの低いバリエーションに送信されていることを意味します。

実験時間枠でのコンバージョンを最大化するために、VWO は多腕バンディット (MAB) テストを提供しています。 MAB アルゴリズムは、トラフィックを動的に割り当てます。つまり、テスト中に取得したデータに基づいて優れたバリエーションを継続的に識別し、トラフィックの大部分を動的かつリアルタイムでこの勝者のバリエーションにルーティングします。

したがって、最適化の期間が短く、統計的有意性を待つ時間がない場合は、この機械学習ベースのテストを選択してコンバージョンを最大化できます. 詳細については、VWO で無料トライアルを利用するか、MAB の専門家によるデモをリクエストしてください。

ウェブサイトをパーソナライズする

ポップアップ広告や電子メールをパーソナライズするだけでなく、特定の顧客に合わせて Web ページやアプリを調整できます。誰かがサイトやアプリを閲覧すると、性別、場所、新規顧客かどうかなどに基づいて、表示されるコンテンツをパーソナライズできます。繰り返しになりますが、Amazon と Netflix はこれが特に得意です。無料トライアルを利用して、VWO Personalize がどのように役立つかを確認してください。

Nielsen のトップデータソース中規模企業と大企業 2021 年 4 月 — 画像ソース: マーケティングチャート

オムニチャネルアプローチを取る

顧客は、その時点で最も便利なチャネルを使用することを好みます。機能テストツールを使用して、Web サイトやアプリが意図したとおりに動作し、適切なメッセージが適切なユーザーに届いていることを確認できます。

チャネルが多ければ多いほど、より多くのデータが存在します。 pandas DataFrames を使用して、さまざまなデータベースやデータ形式からデータを読み込み、データフレーム内の完全なビューとセグメントレコードを取得することもできます。 (pandas DataFrame 構造に関するこの Databricks の記事を読んでください)。

取り除く

ますます多様化するチャネルからのマーケティングメッセージが人々に殺到しているため、真に関連性の高いコンテンツで雑音を遮断する必要があります。機械学習により、次のことが可能になります。

マーケティングメッセージを大規模にパーソナライズする
データ収集プロセスをより効率的にする
メッセージを試してコンバージョンを促進する

ただし、マーケティングチームは自分の仕事を恐れる必要はありません。機械はまだ創造的な知性や意識を示すことができません。そのため、賢いマーケターは、AI と人間のインプットを組み合わせて、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。