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- 顧客価値を高めるためのデータ活用とCDP
嫌われないパーソナライズの実現方法【第3回】
DMPターゲティングの罠
もう1つ、データ分析・活用で陥りやすい罠がある。パーソナライズに向けてログデータとトランザクションデータを統合しDMP(Data Management Platform)に集約しても、実際にパーソナライズを実現できないという点だ。これも理由は単純で「Webといえども、膨大な顧客1人ひとりに対して個別対応は非現実」だからだ。
アクセスしてくる人が10人であれば個別対応は可能かもしれない。だが、そんなことはあり得ない。旅行やEC(電子商取引)サイトであれば、数十万人、数百万人の単位で利用者を抱えている。個別の条件を見ていたら、どれも1人ひとり違ってしまう。個別対応するには膨大なコストがかかるので、多くのケースでは「DMPでターゲティングを行う」という手段が取られる。
ターゲティングは、煩雑な個別対応に比べ、効率的にターゲット層にオファーを表示できるという利点がある。ただDMPでターゲティングしても、確実にターゲット層に当たるという保証はない。
例えばラグジュアリーブランドが「富裕層の高齢男性向けオファー」を企画し、国籍や年齢、性別、資産や自宅でターゲティングしたとしよう。その結果が図1のようになった時、この2人に同じオファーを出そうと思うだろうか。
効率性を考えると、個別対応のパーソナライズより、ターゲティングのほうが有利である。ただしそれは、ターゲティングの精度が高い場合だ。精度を高めるには特異な条件を追加することになり、ターゲティングの効率性は著しく低下する。ただ、一般的なターゲティングでは、そこまで特異条件を加味することは難しいため、実態はやはり“大雑把”なセグメントであることは間違いないだろう。
一方のパーソナライズも、適切なオファーでなければ、利用者にはかえって嫌悪感を持たれかねない。Webの行動を逐一監視されているような提案だと、利用者から敬遠されてしまう。ここに大きな課題がある。
「ターゲットに嫌われないパーソナライズ」を実現するには2つの方法がある。
方法1
ログデータとトランザクションデータをどのように集約するかである。DMPのような1つの“箱”に収集するのも一手だが、単なる箱で終わってしまう懸念がある。せっかくDMPに集約したのであれば、それらのデータを紐付けていく“軸”が必要だ。その軸こそが顧客となる。
1つの顧客IDを基点に、購買履歴や閲覧履歴、クレーム履歴や事故などのログデータ、それに現在の行動データを紐付け、リアルタイムに把握できるプラットフォームを構築する。これが、すなわちCDP(Customer Data Platform)になる。
方法2
構築した顧客軸に基づいてパーソナライズするための条件やルールを定義することである。単純にいえば「すでに購入した行き先の情報は提示しない」というルールを決め、それをWebやアプリケーション、営業担当者、コンタクトセンターなど各チャネルで徹底させれば、それが1つの標準になる。
実際のパーソナライズでは、このルールだけでは不十分だろう。そもそもパーソナライズとは「どういう顧客にどのような体験を提供したいか」という戦略があって初めて意味を持つ。そのためパーソナライズするための標準モデルは、経営企画や事業戦略、営業担当、マーケティング担当など各部門で議論し定めていく必要がある。
そのうえで、パーソナライズのためのロジックを組み立てていく。例えば自社Webサイトの訪問者が、新規顧客なのか既存顧客なのかをチェックする。既存顧客の場合、過去どのような購買履歴や交渉履歴があるのか、顧客ランクはどうなのか、そのうえで何を提案するのかなど、チェックするポイントも戦略も様々だ。
こうしてロジックを組み立て、企業全体で共有し、実行への素地を整えていく。この点については次回で詳しく説明したい。
CDPと他システムを連携することで収益が生み出せる
CDPと、それに基づくパーソナライズの標準モデルを構築し、各チャネルに反映できれば、様々な成果が得られる。
例えば、CDPを介しCRM(顧客関係管理)システムとコンタクトセンターシステムをつなげば、コンタクトセンターの担当者は、これまでの履歴と共に顧客の興味・関心や困りごとの現状を把握できる。
CDPとECサイトを連携し、さらに商品の在庫データを組み合わせれば、在庫数を商品詳細ページに表示でき“今”その商品に関心を持っている利用者に対して購入を促せる。
「この商品を今、何人が閲覧しています」などと「閲覧中の利用者に訪問セッション数をリアルタイムに表示する」というルールを定めておけば、それも購入を促すきっかけになる。こうして実績を積み上げ、ファーストパーティーデータを蓄積し、未来への基盤作りにつなげていくわけだ。
次回では、これまでをまとめながら、一貫したパーソナライズを各チャネルで実現する基盤について解説する。
小川 裕史(おがわ・ひろし)
サイトコア ソリューションコンサルタント。2009年オムニチュア(現アドビ)入社。以来、複数企業でSaaS型デジタルマーケティングソリューションに特化したコンサルタント/プリセールスとして12年間従事。日本ヒューレットパッカードでは、パーソナライズ・A/Bテスソリューション「Optimost」の日本市場での立ち上げ業務を担当し、多くの企業への導入を手掛けた。2021年8月サイトコア入社。同社事業の新しい柱である「DXPソリューション」ビジネスの日本での拡大に向け様々な業務を担当している。