ユニバーサルシナリオ：パーソナライズテクノロジーを比較するための鍵

この3部構成のシリーズのパート1では、より大規模なマーケティングテクノロジースタックのコンテキストでパーソナライズ機能を提供するさまざまなオプションについて説明しました。 シリーズのパート2では、全体的なパーソナライズ技術戦略を構築するために必要なさまざまなプラットフォームコンポーネントについて説明しました。 この最後のパート3では、アーキテクチャとベンダー選択の決定をサポートするために採用できるいくつかの標準的なシナリオを見ていきましょう。

シナリオ分析

製品の機能とベンダーの好みを常に考慮する必要がありますが、テクノロジーを比較するための最も重要な鍵は、RealStoryGroupが「シナリオ」と呼ぶ特定のビジネスユースケースにどれだけ適合しているかにあります。 私たちの経験では、シナリオ分析は、最適なソリューションとアーキテクチャを見つけるための最も効率的なショートカットを提供します。

明示的であろうとなかろうと、さまざまなパーソナライズテクノロジープラットフォームがさまざまなユースケースを対象としています。 これは通常、特定のニーズに対応するために作成されることが多いためです。 時間の経過とともに、範囲が広がった可能性がありますが、最初のルーツは表示されたままであり、通常は決定的です。

この場合、いくつかのパーソナライズプラットフォームは、A/Bテストを提供するためのよりシンプルなサービスとして開始されました。 他の何人かはウェブサイトのパーソナライズを提供する旅を始め、そこから広がりましたが、通常、新しいサービスはそれほど豊富ではありません。

さまざまなプラットフォームに適したビジネスシナリオを理解することで、特定の状況に対する相対的な長所、短所、およびアーキテクチャの互換性をより深く理解できます。 したがって、RSGは、パーソナライズプラットフォームベンダーを判断できる4つの一般的なシナリオを特定しました。

それぞれの詳細に入る前に、覚えておくべきいくつかの重要な考慮事項：

• これらのシナリオは抽象化です。 実際には、ここでのあなた自身の努力は、シナリオの変形またはハイブリッドの組み合わせを表す可能性があります。 ケースは多少重複していますが、さまざまなタイプのプロジェクトでどのタイプの製品がより効果的に機能する傾向があるかを理解するのに役立ちます。
• RSGは、パーソナライズプラットフォームを含む、ベンダーを評価するためのモデルシナリオとしてこれらを使用します。 ただし、独自の技術選択の取り組みでは、ベンダーをテストするための独自のユースケースを指定する必要があります。
• 図のシナリオは、左から右への成熟度スペクトルを大まかに形成しています。 その範囲を移動するにつれて、必要な機能に関してより多くの準備が必要になるだけでなく、パーソナライズサービスを戦略的に展開する方法をより深く理解する必要があります。 しかし、成熟するにつれて、これらのシナリオを使用してお互いを強化することができます。 たとえば、テストと最適化を使用してEコマースの推奨事項を通知します。

それでは、それぞれについて詳しく見ていきましょう。

シナリオ1：実験

ロジック、コンテンツ、デザイン、およびその他の要素を試すことは、ほぼ普遍的な要件であり、オムニチャネル機能をますます求めています。 これは、ほとんどのパーソナライズベンダーがサポートしているシナリオです。 実際、OptimizelyやAdobe Targetを含むいくつかのパーソナライズツールは、このシナリオから始まりました。

一般的な機能は次のとおりです。

1. A / Bテスト、またはより高度なA / B / .. Nテスト：これは、コンテンツの2つ以上のバージョンを比較して、特定の目標に対してどちらがより適切に機能するかを確認します。
2. 多変量テスト：名前が示すように、複数の変数を比較するため、コンテンツ要素のバリエーション（見出しなど）だけでなく、デザイン要素のバリエーション（画像や行動を促すフレーズなど）も含めることができるさまざまな要素の組み合わせを比較できます。 ; と
3. テスト結果に基づく最適化。

現在、ほとんどのツールは、分割、テスト、および最適化を実行するための機械語ベースのメカニズムをサポートしています。 それらが異なるのは（実質的に）、オムニチャネル機能にあります。たとえば、複数の異なる顧客タッチポイントにまたがる単一のテストをストライプ化する機能です。

シナリオ2：Webパーソナライズ

名前が示すように、このシナリオはWebサイトとアプリケーションを対象としています。 つまり、パーソナライズされたコンテンツまたはサービスを独自のデジタルプロパティの1つに展開します。 テストと同様に、行動およびコンテキストのシグナルに基づくことができますが、企業はますます自社のプロファイルデータを活用しようとしています。

この種のインバウンドパーソナライズは新しいものではなく、20年もの間ルールエンジンをいじっている人もいます。 今日、ルールベースの手法は、機械学習ベースのアルゴリズムに徐々に取って代わられています。多くの場合、顧客のプロファイルではなくセッションの動作に基づいています。 ただし、RSGは、これらの手法に関する企業の経験が依然として混在していることを発見しました。

シナリオ3：アウトバウンドパーソナライズ

このシナリオは、主に電子メールを介して、またテキストやアプリ内メッセージングを介して、メッセージをパーソナライズすることに対応しています。

ここでのパーソナライズにより、メッセージコンテンツをセグメントまたは個人に合わせて調整し、動作やイベントに基づいてメッセージをトリガーしたり、インバウンドWebエクスペリエンスと同様にアウトバウンド通信をテスト/最適化することができます。

一部のパーソナライズプラットフォームは、Eメールマーケティングプラットフォームと統合されています。 ただし、統合の洗練度はさまざまです。 いくつかのプラットフォームは、独自に電子メールテンプレートと電子メールコンテンツの高度な機能を提供します。 その他の場合、電子メールマーケティングベンダー自体がチャネル固有のパーソナライズサービスを提供する場合があります。

シナリオ4：Eコマースの推奨事項

オンライン小売およびeコマースは、より一般的には、パーソナライズの特別なユースケースです。 直接的な影響（売上の増加）が約束されているため、ベンダーはここで高度な機能に焦点を合わせています。

主な機能には、製品の推奨事項、クロスセルとアップセル、カート関連のトリガーなどがあります。 いくつかのパーソナライズソリューションはeコマースに特定のポイントソリューションを提供しますが、他のソリューションはeコマースプラットフォームと統合します。

機械学習ベースの推奨事項は、適切なオーディエンス、または製品、バンドル、オファーなどの最適なセットを選択する際にも重要な役割を果たすことができます。

次を読む：この3部構成のシリーズの最初の2部

あなたがすべきこと

シナリオは、さまざまなパーソナライズプラットフォームの主な長所と短所を対比するための最も有用な初期アプローチを提供します。 これらのシナリオを利益のために使用するには、少なくとも2つの方法があります。

まず、シナリオはアーキテクチャを明確にするのに役立ちます。 このシリーズのパート1では、重要な質問に取り組みました。オムニチャネルのマ​​ーテックスタックのどこにパーソナライズを配置する必要がありますか。 ここでは、ビジネスのユースケースを重視する必要があります。 たとえば、Webサイトのパーソナライズ（2番目のシナリオ）だけに本当に熱心な場合は、WCMに組み込まれたチャネルベースのパーソナライズを検討するのは悪い選択肢ではないかもしれません。 ただし、これらすべてのシナリオをサポートする場合は、専用のパーソナライズエンジンが必要になる可能性があります。

次に、配置する場所を決定したら、シナリオを使用して、ニーズに合った適切な製品を選択できます。 RSGでは、特定のニーズに合わせてカスタマイズされたシナリオを使用して、要件に適したカスタムベンダー象限を生成します。 同様のアプローチに従う必要があります。 お手伝いできるかどうか教えてください。

この記事で表明された意見はゲスト著者の意見であり、必ずしもMarTechではありません。 スタッフの作者はここにリストされています。