ハイパーパーソナライゼーション: 統計と研究によると
公開: 2019-08-06昔は、ブランドは一般的なプッシュ マーケティングで簡単に逃げることができました。
に売り込まれていませんでした。 で販売されていました。 真正性はありません。 コンテキストなし。 説明責任はありません。
でも今日は? それらの日は終わりました。
2019 年の消費者は、BS マーケティングに対するゼロ トレランス ポリシーに懐疑的です。 彼らは売られることを嫌いますが、パーソナライズが大好きです。 マーケティング担当者がパーソナライズされたエクスペリエンスを使用すると、売上が平均 20% 増加することは驚くことではありません。
しかし、マーケティングは現在、パーソナライゼーションを超えた劇的な変化を経験しています。
IBM インスティテュートの調査によると、ジェネレーション Z はパーソナライズされた体験よりも個別化(自分の欲求に正確に一致する広告) を重視することが明らかになりました。
入力: 高度にパーソナライズされたコンテンツ。
AIとリアルタイム データを活用して、非常に関連性の高いマーケティングを詳細なレベルでパーソナライズする戦略。
パーソナライゼーションのレベルアップを目指している場合でも、超パーソナライゼーションに興味がある場合でも、この記事では現在の状況に適用できる知恵の塊を共有します。 それでは始めましょう。
目次
パーソナライゼーションとハイパーパーソナライゼーション: 違いは何ですか?
ハイパーパーソナライゼーションの本質的な複雑さに飛び込む前に、まずパーソナライゼーションとの違いを見てみましょう.
パーソナライゼーションでは、顧客プロファイリング手法を使用して、特定の特性に基づいてユーザーについて推測します。
ハイパーパーソナライゼーションも同じことを行いますが、顧客の履歴とリアルタイムのデータを使用してユーザーのニーズと意図を真に理解することで、この一歩を踏み出します。
たとえば、8 月にランドセルを購入した個人に新学期用品を宣伝している場合、ハイパー パーソナライゼーションはこれをさらに一歩進めて、次のような広告を最適化します。
- 購入場所(季節を判断するなど)。
- 購入方法 (「特別な」カード ポイントなどを提供するため)。
- 顧客の人口統計。
- 顧客が過去に言及したキーワード。
ご覧のように、ハイパーパーソナライゼーションは詳細に飛び込みます。もちろん、パーソナライゼーションよりもはるかに効果的です。
簡単に言えば、ハイパーパーソナライゼーションは「初期段階」のマーケティング戦略です。
(基本的に、あなたはターゲットオーディエンスの頭の中にいます)。
ハイパーパーソナライゼーションの利点: なぜそんなに飛ぶのか?
昔は、メールで消費者の名前を使用するだけで、パーソナライゼーションと見なされていました。
しかし現在、ハイパーパーソナライゼーションは、AI、機械学習、ビッグデータなどのスマート テクノロジーを活用して、ターゲット マーケティングにまったく新しい視点をもたらしています。
ハイパーパーソナライゼーションを実装することを絶対に簡単にする3つの利点を次に示します。
メリット #1: ハイパーパーソナライズされたキャンペーンにより、より良い結果が得られます
ハイパーパーソナライゼーションは、データ収集のための顧客タッチポイントの数を最大化し、タッチポイントが増えるほどコンバージョンが高くなります。
このため、高度にパーソナライズされたマーケティング キャンペーンが並外れた結果を生み出すことは珍しくありません。 調査によると、高度にパーソナライズされた e コマース体験により、収益が増加し、製品の返品が減少し、ブランドの評判が向上することが示されています。
これは、e コマースにおけるハイパー パーソナライゼーションの利点を詳しく説明するインフォグラフィックです。
出典:クレバーブリッジ
別の注意点として、ハイパーパーソナライゼーションは Web サイトコンテンツからより高い ROI を生み出します。これは、特にWeb サイトコンテンツがパーソナライズされていないことに顧客の 74% が不満を感じていることを考えると、理にかなっています。
さらに、電子メール マーケティング ツールは、受信者の名前以外のデータがあり、 6 倍のトランザクション レートを提供できれば、はるかに効果的です。
(これで、優れたコンテンツ マーケターが顧客のペルソナに基づいて高度にパーソナライズされたコンテンツを作成する理由がわかりました。)
メリット 2: カスタマー エクスペリエンスの向上
データによると、消費者の 79% は、オファーが以前のやり取りに直接結びついている場合にのみ、オファーに関与する可能性が高いことが示されています。
ここでハイパーパーソナライゼーションが登場し、複数のデータポイント (人口統計、ユーザー履歴などを考えてください) を使用して、より優れた顧客体験を提供します。
ハイパーパーソナライゼーションは、このデータを使用して、発見から購入、さらにはリピート購入まで、顧客のジャーニー全体でパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できるe コマース プラットフォームに特に適しています。
たとえば、Naked Wines はハイパーパーソナライゼーションを使用して、ユーザー向けにダッシュボードをカスタマイズしています。
出典:ビッグコマース
さらに、データを予測分析にさらに使用して、完全に時間固有のメッセージを送信し、反応を促進して、コンバージョンを増加させることができます。
メリット #3: 非常に魅力的なソーシャル キャンペーン:
すべての成功するソーシャル メディア マーケティング キャンペーンには、信頼できるユーザー データという共通点があります。
ここでハイパーパーソナライゼーション システムが活躍し、関連性の高いソーシャル マーケティング キャンペーンを開始するために使用される、関連するユーザー データ (ユーザー トーン、専門用語、ハッシュタグなどを考えてください) を見つけるための監視ツールとして役立ちます。

別の注意点として、ハイパーパーソナライゼーションは、基本的にリアルタイムでユーザーを監視しているため、ソーシャルサポートを改善するためにも使用できます (ストーキングのようなものです)。
ハイパーパーソナライゼーションの例
Amazon、Netflix、Spotifyなどのトップ ブランドは、ハイパー パーソナライゼーションの早期採用者であり、予測パーソナライゼーションを使用してレコメンデーション エンジンを強化することで、既に実装を開始しています。
出典:パーソナライゼーションの段階
そして、ハイパーパーソナライゼーションをどのように機能させているかを以下に示します。
#1: アマゾン
Amazon は、多くのオンライン小売業者が尊敬する e コマースの巨人であるため、彼らを見て学ぶことは理にかなっています。
たとえば、Amazon はサイト全体でレコメンデーション エンジンを使用しています。
写真: おすすめバーのスニペット
しかし、これが本当のキッカーです。これらはランダムに生成された推奨事項ではありません。 代わりに、特定の重要なデータ ポイントに基づいています。
- 最後に購入したもの
- ショッピング カートにあった (購入しなかった) アイテム
- 他の同様の顧客が気に入って購入したもの
ご覧のとおり、Amazon はそのアルゴリズムでアイテムからアイテムへの協調フィルタリングを使用して、高度な知識に基づいた推測を行います。
さらに、Amazon はこれをさらに一歩進めて、同様のデータ ポイントに基づいて完璧なタイミングでメールを送信します。
ソース:クワシ スタジオ
ポイントは、Amazon はハイパーパーソナライゼーションを使用して、ユーザーが探しているもの (およびその時期) を正確に見つけることです。 彼らのレコメンデーション エンジンがなんと35% の収益を上げているのも当然です。
#2: スターバックス
スターバックスは世界最大のコーヒー会社であり、マーケティングにおいて常に何らかの形のパーソナライゼーションを使用してきました.
しかし最近、スターバックスは、以前の行動や好みに基づいて顧客に個別のオファーを提供するリアルタイムのパーソナライゼーション エンジンを採用することで、そのゲームを強化しました。
このデータは、ユーザーのニーズと習慣を詳細なレベルで理解するのに役立ちます。スターバックスはこの知識を基に、非常に関連性の高いメッセージを送信しています。
出典:メール僧侶
事実、スターバックスは、独自のユーザーの好みと閲覧履歴に基づいて、 400,000 を超える高度にパーソナライズされたメッセージ(食べ物や飲み物のオファーなど) をユーザーに送信しています。
スターバックスのハイパー パーソナライゼーション キャンペーンが大成功を収めたのは当然のことです。
- マーケティング効果が 300% 向上
- メールの引き換えが 200% 増加
- 増分支出が 300% 増加
- 現在、トランザクション全体の 24% がアプリから発生しています。
これらの驚異的な統計は、ハイパーパーソナライゼーションが機能し、マーケティングの未来であることを明確に証明しています.
#3:スポティファイ
Spotify は、マーケティング キャンペーンにハイパー パーソナライゼーションを実装する、最も人気のあるストリーミング音楽ストリーミング サービスの 1 つです。
たとえば、Spotify は「Discover Weekly」機能を使用して、各ユーザーが聴いている音楽を正確に予測します。
出典:ディスカバー ウィークリー
再生したトラックを分析し、同様の音楽を聴いたことのある人と比較して、毎週の作品を発見します。 目標は、音楽の好みが似ている人と自分の好みを一致させることです。
人によって音楽の好みが異なるため、これはうまく機能します。パーソナライズされたプレイリストは、この多様性を考慮に入れています。 実際、この機能だけでもユーザー エンゲージメントが指数関数的に増加し、その結果、 50 億のトラックがアプリからストリーミングされました。
別の注意点として、Spotify はハイパー パーソナライゼーションを使用してコンサート チケットを販売しています。
出典: Spotify コンサート
機会をつかみ、アーリー アダプターになる
今後、ハイパーパーソナライゼーション戦略を実施する組織は、競争力を維持しながら、高まる消費者の期待に対応できるようになります。
しかし今のところ、ハイパーパーソナライゼーション戦略を採用しているマーケティング プロフェッショナル、つまりアーリー アダプターは 9% にすぎません。
はい、ハイパーパーソナライゼーションは簡単な戦略ではありません。おそらく問題に遭遇するでしょう。
しかし、覚えておいてください、あなたは決して正しくありません。 したがって、自分に合ったものが見つかるまで、戦略を試して微調整してください。
さらに、今から始めれば、それについて話しているだけ、またはまったく知らない大多数よりも先に進むことができます。
唯一の問題は、このパラダイム シフトに抵抗するか、受け入れるかということです。
これは、Mark Quadros によるゲスト投稿です。 彼はフリーランスのコンテンツ マーケティング担当者であり、トラフィックを促進するだけでなく、ユーザー エンゲージメントを促進するコンテンツを開発する SaaS およびオンライン ビジネスを支援しています。 余暇には、世界中を旅し、バックパックからミニマリストの生活を送るのが大好きです。