パーソナライズがエンゲージメントベンチマークを改善するための鍵を握る方法

公開: 2022-07-22

パーソナライズとそれが顧客ロイヤルティをどのように高めるかから始めて、マーケターがパーソナライズを活用して顧客に会う方法の例を説明します。

なぜこれほど多くのブランドが顧客エンゲージメント戦略をパーソナライズに集中させているのか疑問に思ったことはありませんか？パーソナライズは顧客に帰属意識と価値を与えるからです。この声明は少し哲学的に聞こえるかもしれません。それにもかかわらず、それは統計によって裏付けられた事実です。

ブランドが直接話しているように聴衆が感じるとき、彼らは反応します。フォーブスが発表したレポートによると、パーソナライズされたコンテンツは、それを選択した企業の95％以上で、エンゲージメントレベルとROIを3倍に高めることができたのはそのためです。

MoEngageによって発行されたパーソナライズパルスチェックレポートによると、ここに消費者はヨーロッパでパーソナライズを認識しています-

26％の顧客は、購入履歴に基づいた推奨事項を望んでいます
22％の顧客は、関心に基づいた推奨事項を望んでいます
18％の顧客が自分の名前で紹介されることを望んでいる

エンゲージメントベンチマークに対するパーソナライズの影響

モバイルファーストの世界では、パーソナライズが重要な差別化要因として浮上しています。顧客は、ウェルカムメッセージから製品の推奨事項まで、すべてを観察しています。関連するエクスペリエンスを顧客に提供する能力は、テーブルの賭けのようです。そうは言っても、この非常に競争の激しい世界では、万能のアプローチのようなものはありません。

顧客は前向きな顧客体験を高く評価していますが、ブランドは境界線を知っている必要があります。関連するメッセージを送信することと顧客のプライバシーを妨害することの間には細い線があります。これを行うと、顧客を失望させ、LTV（生涯価値）を低下させることになります。

ただし、関連するパーソナライズされたキャンペーンと個人的すぎることの間には細い線があります。マーケターがパーソナライズされたキャンペーンを送信することを考えるたびに。パーソナライズの最終的な目標は、エンゲージメントを高め、顧客の生涯価値（LTV）を高め、その後ROIを高めることです。

パーソナライズの取り組みを促進する要因

中心となるデータベース：状況に応じてカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するための最初の前提条件は、顧客の旅を360度見渡せることです。そこで、ワンビューデータベースの役割が浮き彫りになります。統合された顧客データベースにより、マーケターはすべてのチャネルにわたる顧客とその活動を効率的に理解できます。

Mashreq Neoは、シナリオの最良の例の1つです。初心者にとって、Mashreqは50年以上銀行業務に携わっており、顧客体験と一貫した製品革新への取り組みにより、UAEで最もパフォーマンスの高い銀行の1つです。

近年、Mashreq Neoは、顧客がスマートフォンを使って銀行を利用する方法に革命をもたらしました。これは、データベースが統合されているためにのみ可能でした。中央に配置されたデータベースにより、銀行はシームレスなオムニチャネルエクスペリエンスを顧客に提供できるようになりました。

銀行は、顧客の好みや活動に関する洞察をすぐに利用できるため、関連するエクスペリエンスを促進し、特定のタッチポイントで何が必要かを予測することさえできました。

出典：エンゲージメントベンチマーク

インテリジェントな顧客セグメンテーション：前述のように、万能の概念はありません。 そしてその文脈では、顧客のセグメンテーションはパーソナライズにおいて重要な役割を果たします。今日の顧客は、ブランドが摩擦のない体験を提供するためにこの情報を使用することを期待して、個人情報を共有することにオープンです。

セグメンテーションは、コミュニケーションをパーソナライズするために場所と名前を使用するだけから進化しました。人口統計に基づいて顧客を行動的にセグメント化することに加えて、チャネル全体での顧客の活動を完全に把握することで、顧客の行動を予測し、これらの予測に基づいてセグメント化することができます。

通常、顧客は次の基準に基づくセグメントです。

行動のセグメンテーション-行動、傾向、および製品の使用習慣
地理的セグメンテーション-州、市、町、国
サイコグラフィックセグメンテーション-興味、性格、態度、価値観
技術セグメンテーション-デスクトップ、モバイル、アプリ、ソフトウェア
人口統計学的セグメンテーション-性別、教育、年齢、結婚状況、収入
価値に基づくセグメンテーション-ビジネスに関する特定の顧客の経済的価値
ニーズベースのセグメンテーション-製品/サービス機能は必須です

これらの7つのセグメンテーションモデルは、顧客をさらにサブグループに分類するのに非常に役立ちます。これにより、エンゲージメントの取り組みを効果的にパーソナライズできます。

同様のモデルが、アプリのコンバージョンを増やし、顧客エンゲージメントを高めるために、中東のLandmarkRetailによって使用されました。セグメンテーションアプローチは、顧客をサブグループに分類するのに役立ちました。さらに、パーソナライズされたメッセージプッシュ通知により、顧客エンゲージメント率を加速することができました。これにより、アプリのコンバージョンが増加しました。

出典：エンゲージメントベンチマーク

データと分析：統合データベースは、AI主導の意思決定にさらに活用できます。 このような決定は、顧客のシグナルに即座に対応することに貢献します。

ブランドは、顧客へのコンテンツタイプとメッセージを決定するための予測分析とモデルに傾倒しています。そして、プロセスはそこで止まりません。さらに、高度な分析プラットフォームにより、AI主導の意思決定と顧客の介入の影響を分析できます。

得られた結果は、適切なコンテンツを適切な顧客に適切なチャネルを通じて配信するのに役立ちます。そうすることで、コミュニケーションをパーソナライズするだけでなく、摩擦のないカスタマージャーニーを提供します。

結論

近年、カスタマーエンゲージメントは大きな変動を目撃しています。これらの変動は、テクノロジーの混乱やパンデミックなど、多くの要因に起因する可能性があります。これらの要素は、エンゲージメントだけでなく、顧客の行動や消費習慣にも影響を与えています。

進行中の変化を考慮すると、ブランドは各タッチポイントで顧客に価値を提供する必要があります。そしてこの取り組みにおいて、パーソナライズが重要な差別化要因として浮上しました。製品からマーケティングまで、顧客はバイヤーの旅のあらゆる面でパーソナライズの感覚を求めています。パーソナライズとエンゲージメント率が密接に関連していることは周知の事実です。

パーソナライズの全体的なアイデアは、顧客に合わせたエクスペリエンスを提供することです。これは、適切な洞察と適切なタイミングでのメッセージの適切な配信によってのみ可能です。