パーソナライゼーションとは、商品発見、ユーザーエクスペリエンス、コミュニケーションを、買い物客一人ひとりの興味・関心・嗜好に合わせて最適化することです。現在、おすすめ商品の紹介など、パーソナライゼーションを行うECサイトが増えてきています。
実際に、パーソナライゼーションは、消費者と企業の両方にとってメリットがあります。 McKinseyによると、80％の消費者がブランドや小売業者によるパーソナライズされた体験を望んでいます。また、コンバージョン率を10〜15％向上させ、マーケティングコストを10〜20％削減します。
しかし、年代や性別、過去の購買データなどを基にした、現在多くの企業が使っているパーソナライゼーションエンジンでは、十分なパーソナライズが行えていません。一人ひとりに合わせてリアルタイムで情報を更新するハイパー・パーソナライゼーションが重要です。
本記事では、パーソナライゼーションのポイントや活用方法、ハイパー・パーソナライゼーションで解決できる5つのビジネス課題についてご紹介します。
目次
1.パーソナライゼーションで押さえるべきポイント
ECのパーソナライゼーションとは、商品発見、ユーザーエクスペリエンス、コミュニケーションを、買い物客一人ひとりの興味・関心・嗜好に合わせて最適化することです。
EC市場の拡大や新しいショッピングチャネルの出現により、ブランドや小売業者が買い物客と接する方法は大きく変化しましたが、パーソナライゼーションを提供するための基本的なポイントは変わりません。ここでは、5つのポイントをご紹介します。
(1)買い物客のスタイルや好みを理解
現在、ほとんどのECサイトでは、買い物客の基本的な属性(年齢、性別、地域など)を入手しています。しかし、属性以上に必要なことは、買い物客のスタイルや好みを理解することです。
(2)買い物客のニーズを理解し、予測
高度なパーソナライゼーションとは、適切なタイミングで、適切な商品、コンテンツ、サポートを提供すること。個々の属性、過去の購買行動、季節、トレンドなどの要素を考慮することで、買い物客のニーズをより的確に捉え、予測することができます。
(3)変化する状況に対応
買い物客の考えやモチベーションは、ニーズや欲求、気分、その他の様々な要因によって、1回のセッションの中で何度も変化します。高度にパーソナライズされた体験は、このような変化に敏感に対応します。
(4)買い物客の好みの買い物の仕方を理解
買い物客が商品を探す際に好む方法は様々です。例えば、欲しいものがはっきりしている買い物客は、検索結果ページに高度なパーソナライゼーションを求めます。一方、何気なく見ているだけの買い物客は、インスピレーションを刺激するパーソナライズされたカルーセルを利用します。
(5)使いやすさを優先
無関係な商品の表示など、カスタマージャーニーの中のエラーや問題点は、買い物客にとってストレスになります。買い物客をできるだけ少ないクリック数で、適切な商品に結びつけることが重要です。
これらの5つの要素がすべてECのパーソナライゼーションへのアプローチに含まれていれば、長期的な信頼、ロイヤリティを促す顧客体験を提供することができます。
2.パーソナライゼーションのメリット
EC市場は混雑しており、商品や配送サービスのような従来の方法では、差別化ができません。現在では、顧客体験がブランドや小売業者の差別化要因となっています。
例えば、近所のカフェのバリスタがあなたの名前といつもの注文を覚えていてくれたり、SpotifyのDiscover Weeklyのプレイリストが好みにぴったりだったりして、嬉しく感じ、また利用しようと思った経験はありませんか？ECのパーソナライゼーションがうまくいけば、買い物客に同じような感覚を与えることができます。
パーソナライゼーションを軸とした顧客体験戦略を構築することは、以下の3つのメリットがあります。
(1)ブランドの競争力を高める
買い物客を喜ばせることができれば、信頼性が高く、魅力的で、常に的を射ているブランドという印象を確立することが可能。その結果、何千、何百万もの選択肢がある中で、買い物客が購入したいと思ったときに最初に選ばれるようになります。
(2)顧客ロイヤリティの向上
消費者のロイヤリティは、これまで以上に不安定です。 McKinseyによると、Covid-19のパンデミックが始まって以降、アメリカ人の30~40％がブランドを変えています。現代の買い物客は、パーソナライズされた体験をかなり求めており、現在愛用しているブランドを捨て、他のブランドでより高度にパーソナライズされた体験を味わうことを躊躇しません。
(3)一対一の関係を築ける
毎月、何千人、何百万人もの買い物客がWebサイトを訪れますが、その一人ひとりと一対一の関係を築くことは不可能です。しかし、高度なパーソナライゼーションツールを使えば、個々に合わせた、直感的で、魅力的な体験を提供することができます。
3.ビッグデータ×画像認識AIでハイパー・パーソナライゼーションを実現
「求めていたものを得られた」顧客はたった8％
多くのブランドや小売業者が利用しているパーソナライゼーションプラットフォームは、①デモグラフィック(年齢・性別など)②コンテキスト(時間帯や居住地、デバイスなど消費者の現在の状況)③ビヘイビアー(過去の行動データ)の3つの情報からなるビッグデータに支えられています。
オンラインで買い物をする人は世界中で21億4,000万人と言われ、買い物客の習慣、人口統計、好みに関する膨大なデータが存在します。多くの貴重な情報が得られるため、ブランドや小売業者は、このデータを利用してパーソナライゼーションを強化し、商品の発見率を向上させようとしています。
しかし、多くのブランドや小売業者が利用しているパーソナライゼーションプラットフォームは、一人ひとりに合わせて商品を勧める機能が備わっていません。むしろ、何千人、何百万人もの買い物客に適用できるような一般的な提案をしています。
ブランドや小売業者は、自社のカスタマージャーニーが既に成果を上げていると考えていますが、消費者は同じ認識を持っていません。Bain & Companyの調査によると、80％の企業が優れた体験を提供していると考えていますが、顧客に聞くと、求めていたものを得られたという回答はわずか8％でした。
従来のパーソナライゼーションエンジンの課題
①買い物客をセグメント化しているだけ
従来のパーソナライゼーションエンジンは、何千人もの顧客からのビッグデータを基にした統計的アルゴリズムに、買い物客のデモグラフィックやコンテキストと買い物客のサイト上での行動(商品をクリックする、保存する、カートに入れるなど)のデータをかけ、重複するアイテムを特定。ビッグデータを活用して、買い物客をセグメント化しています。
例えば、東京に住む47歳の男性が紺色のグラフィックTシャツをカートに入れた場合、そのTシャツを購入した他の40代の東京の男性が気に入ったり購入したりした商品が、より多くレコメンドされることになります。
しかし、その商品を気に入るとは限りません。
他の多くの人の統計情報に基づいた商品のレコメンドでは、買い物客一人ひとりの興味・関心・嗜好に合わせることができません。良くても、特定の顧客に関連する可能性のあるものを推測して提供するだけです。最悪の場合、買い物客は、個人として見られていないと感じ、離れていってしまいます。
②人気商品の固定化
レコメンデーションエンジンは、同じ人気商品を宣伝し続けるため、新しいお客様がそれらの商品を購入する可能性が高いです。その結果、ある商品が他の商品よりも露出度が高いという理由で、人気商品とされるサイクルが生まれてしまいます。
従来のパーソナライゼーションエンジンでは、セグメント内で人気な商品をおススメで表示します。たとえ、ある商品が現在サイトを閲覧している個々の顧客に最も適した商品であっても、過去に同じセグメント内の誰からも購入されたことのない商品をレコメンドすることはありません。
この2つの問題から、以下のような結果を招きます。
・顧客のコンバージョンと収益増加の機会を逃す
・記憶に残らない、またはストレスの溜まる顧客体験を生み出す
・顧客維持率や支持率の低下を招く
・競合他社に負ける
・パーソナライゼーションが不十分なために、同じ服を着ている人がいる
ビッグデータ×画像認識AIで顧客一人ひとりに最適化
ハイパー・パーソナライゼーションとは、顧客の行動データをリアルタイムで収集し、商品発見、ユーザーエクスペリエンス、コミュニケーションを、買い物客一人ひとりの興味・関心・嗜好に合わせて最適化することです。
ハイパー・パーソナライゼーションに必要な要素は3つ。
・買い物客のリアルタイムの目的のデータ
・個々のスタイルとテイストの指標
・顧客が好む商品発見方法
デモグラフィックとサイト上での行動といったビッグデータに、
- リアルタイムで情報を収集し、更新
- 画像をそのまま認識することで個々のスタイルとテイストを理解
- 画像検索や絞り込み検索など複数の検索方法に対応
この3つを兼ね備えた画像認識AIを掛け合わせることで、ハイパー・パーソナライゼーションを実現します。ハイパー・パーソナライゼーションでは、たとえ人気のない商品であっても、買い物客一人ひとりの好みに合った本当に響く商品が表示されます。
画像認識AIと掛け合わせたハイパー・パーソナライゼーションの仕組み
①買い物客は、サイト上の商品をクリックしたり、カートに入れたり、実際に購入したりといった行動を起こす
②行動のたびに、画像認識AIエンジンは、買い物客が触れた商品の詳細を学習し、リアルタイムでその人の好みやスタイル、インスピレーションなど、新しい具体的な情報を収集する
③リアルタイムで収集した新しい具体的な情報を元に、特定の視覚的類似性に基づいた高度なレコメンデーションを実現する
画像認識AIを搭載したパーソナライゼーションエンジンは、従来のパーソナライゼーションプラットフォームが行っていたビッグデータを元に顧客をセグメント化するものではありません。同じセグメントの人に人気な商品をすすめるだけでなく、個々の買い物客のユニークなニーズに対応するための装備が充実しています。
4.ハイパー・パーソナライゼーションで解決できるECサイト5つの課題
高度にパーソナライズされた買い物体験を提供し、お客様に「自分に合った買い物ができた」と感じてもらえれば、ビジネス上の5つのメリットを享受することができます。
20~45%ある直帰率を低減
直帰率とは、買い物客が1ページを訪れただけでWebサイトを去ってしまう割合のことです。CXLのデータによると、ECサイトの直帰率は20～45%となっています。一人ひとりと向き合わない買い物体験を提供しているサイトでは、直帰率が高くなります。
一方、パーソナライズされたカスタマージャーニーは、潜在顧客をサイトに留めておくための最も効果的な方法です。買い物客の好みやニーズに合った関連商品を継続的に紹介することで、買い物客を飽きさせず、もっと見たいと思わせることができます。
直帰率を低減させる最善の方法は、すべてのタッチポイントでパーソナライズの機会を設けること。例えば、Google検索を経由して商品詳細ページに辿り着いた訪問者は、求めているものが明確です。商品を見たり、説明を読んだり、カートに入れたりするのをできるだけ簡単にすることで、ストレスによる離脱を防ぐことができます。
また、万が一、商品を購入してもらえなかった場合は、レコメンデーションによって、より条件に合った類似商品にシームレスにつなげることができます。
コンバージョン率を4.12倍に
買い物客が、自分のスタイルや意図に合った商品の提案やコンテンツ、サポートを受けると、コンバージョンに繋がる可能性が高くなります。 McKinseyによると、パーソナライズされた買い物体験は、コンバージョン率を10〜15%増加させます。
さらに、画像認識AIを活用したパーソナライゼーションソリューションにより、ブランドや小売業者はコンバージョン率を4.12倍にしました。
平均注文金額を9.8%高める
買い物客が、サイトを見る中で出会うすべてのアイテムが、自分の好みやニーズにマッチしていれば、よりインスピレーションを受け、もっと買いたいとモチベーションが高まります。
従来のパーソナライゼーションソリューションでも、平均注文金額にある程度の影響を与えることはできますが、画像認識AIソリューションによって、Eコマース企業は平均注文金額を9.8%高めることができます。
CX改善で顧客満足度20％向上
パーソナライゼーションによって、消費者を適切な商品に素早く、効果的に結びつけることができるだけでなく、消費者のユニークなニーズや欲求を気にかけていることを示すことができます。
Salesforceによると、68％の顧客はブランドが顧客理解を示すことを期待しています。ブランドや小売業者が消費者の個別のニーズや好みにどれだけ対応できるかが、ブランドへの共感を得るために必要です。
McKinseyによると、高度にパーソナライズされた体験は、顧客満足度を20％向上させます。満足度の高いお客様は、より多くのお金を使い、また戻ってきてくれます。Adobeによると、オンライン収益の40％はリピーターによるものですが、そのリピーターはサイトトラフィックの平均8％しか占めていません。
より強いブランドイメージを
高度にパーソナライズされた買い物体験を提供するブランドや小売業者は、より強いブランドイメージを得ることが可能に。信頼性の高い、的確な提案やストレスのない体験を提供するイメージで知られるようになり、ポジティブな口コミを作り、新しい買い物客を惹きつけることができます。
5.パーソナライゼーションをカスタマージャーニーの各ステップに組み込む方法
ECサイトにハイパー・パーソナライゼーションを実装する具体的な方法を、カスタマージャーニーの各ステップごとにご紹介します。
トップページ
トップページから見始めるペルソナは以下の3つが考えられます。
- お店のことをよく知っていて、サイトの操作に慣れているリピーター
- 口コミでお店を知った、初めての買い物客
- 単に興味本位でサイトを見ているカジュアルユーザー
欲しいものがはっきりしているリピーターは、商品一覧ページや商品詳細ページから見始める可能性が高いですが、初めての買い物客やカジュアルユーザーは、その先に進むためのちょっとしたインスピレーションが必要です。
買い物客にインスピレーションを与えるには、優れたビジュアルコンテンツを見せると効果があります。新商品や人気商品、UGC(レビューやInstagramの画像などのユーザー生成コンテンツ)などをトップページに配置することで、見に来ただけの買い物客に「これが好き！」というインスピレーションを与えることができます。
このようなコンテンツを、ユーザー一人ひとりのスタイルや好みに合わせて提供すると、さらに効果的です。リピーターであれば、過去の行動データをもとに、その人がどんな商品を見たいと思っているかを予測することができます。
新規の買い物客には、様々なスタイルの商品を用意して、興味を持ってもらえるようにします。買い物客が商品をクリックすると、パーソナライゼーションエンジンは、お客様の趣味や嗜好をリアルタイムで学習し、視覚的にパーソナライズされたカスタマージャーニーを提供して、継続的な発見をサポートします。
検索結果ページ
検索結果ページをパーソナライズすることは、ユーザーの購買意欲を高めるために重要です。たまに、小売店のWebサイトで商品を検索すると、何十ページにもわたって無関係な商品が表示されることがあります。これでは、検索すること自体が無意味に感じられ、ストレスが溜まります。
検索結果に関連性のある望ましい商品が表示されるようにすることで、全体的なCXを向上させ、買い物客のコンバージョンの可能性を大幅に高めることができます。
画像認識AIのようなツールは、買い物客のスタイル、好み、現在の状況を正しく解釈します。この洞察力により、検索結果ページを自動的に選別し、最も関連性の高いアイテムが上位に表示されるようにすることができます。スクロールの回数が減れば、買い物客のストレスが減り、効率が上がります。
商品一覧ページと同様に、検索結果をサイズ、スタイル、ブランド、価格、在庫状況などで絞り込みする機能も、ストレスをなくし、表示される商品の関連性を高めるのに役立ちます。ページ上のフィルターの順番をパーソナライズすることで、買い物客が購入を検討するアイテムだけに検索結果を絞り込むことがより簡単になります。
商品一覧ページ
商品一覧ページやカテゴリーページにパーソナライズ機能を追加することで、商品の発見を促し、買い物客に多くの商品を購入してもらうことができます。
①商品の配置を変える
例えば、買い物客が気に入ったと回答した特定の詳細情報に応じて、各商品をページ内で優先的に配置することができます。下の動画のように「花柄のドレス」を検索した買い物客が、その後「新着情報」のページに移動した場合、花柄のドレスの新作を1列目に配置します。
②フィルターの順序を変える
さらに、買い物客にとって重要な条件に応じて、フィルターの順序や配置を変更することもできます。例えば、よくブランドで検索する人なら、「ブランド」フィルターを一番上に配置。また、「価格」で検索することが多いなら、「価格」フィルターを一番上に配置します。
③商品レコメンドカルーセル
商品一覧ページをパーソナライズする方法に、商品レコメンドカルーセルがあります。おすすめ商品をページの上部にカルーセルで配置することで、お客様のスタイルや現在の状況に最も適した商品に注目してもらうことができます。
商品詳細ページ
商品詳細ページをクリックした買い物客は、特定の商品の詳細を見たり、より多くの画像を見たり、サイズの在庫があるかを確認したりと、買う意思が高めです。パーソナライズすることで、より多くの商品をカートに入れてもらうことができます。
“You May Also Like”などのレコメンドカルーセルを入れることで、買い物客のスタイルや現在の状況に応じて、補完的なアイテムを紹介することができます。
例えば、サイトでデニムパンツを見ていた買い物客に、タンクトップを勧めることは、購入のきっかけになります。さらに、買い物客のスタイルに合った数種類のトップスも表示することで、服全体の購入意欲を高めることが可能です。
パーソナライズされた的確なレコメンデーションは、平均注文金額を向上させると同時に、より良い個々のカスタマーエクスペリエンスを提供します。しかし、ページ上でどのように配置するかは注意してください。
例えば、レコメンデーションカルーセルが、商品詳細ページで詳細を知りたいと思っていた商品から買い物客の注意をそらしてしまうことは避けたいです。
商品の詳細や画像の下にカルーセルを配置することで、「カートに入れる」をクリックする前に買い物客がページから離れてしまうことなく、カルーセルが視界に入るようにすることができます。
カートページ
カートページにおすすめ商品を追加する際には、買い物客が実際のチェックアウトを邪魔しないように注意しなければなりません。しかし、おすすめ商品を戦略的に配置することで、最後の追加購入を促し、全体の注文額を増やすことができます。
例えば、買い物客のカートに入っている商品のリストの下に、購入予定の商品を補完するような商品を勧めることができます。買い物客のスタイルや意図に正確にマッチしていればいるほど、レコメンデーションの効果は高まります。
6.まとめ
ECサイトでパーソナライゼーションを行う場合、下記の5つのポイントが大切です。
- 買い物客のスタイルや好みを理解
- 買い物客のニーズを理解し、予測
- 変化する状況に対応
- 買い物客の好みの買い物の仕方を理解
- 使いやすさを優先
これらの5つのポイントは、
- リアルタイムで情報を収集し、更新
- 画像をそのまま認識することで個々のスタイルとテイストを理解
- 画像検索や絞り込み検索など複数の検索方法に対応
を備えた画像認識AIベースのパーソナライゼーションエンジンで網羅することができます。
画像認識AIベースのパーソナライゼーションエンジンも含むSyteはこちらから。
※本記事は、「How to Master eCommerce Personalization: 6 Questions, Answered」を翻訳・加筆修正したものです。
