大規模なパーソナライゼーション: 顧客を魅了し、顧客生涯価値を高める方法
パーソナライズされたデジタル エクスペリエンスは、もはやカスタマー エクスペリエンス (CX) への優れたアドオンではありません。 消費者はパーソナライゼーションを期待しており、 76% がイライラする 見つからないとき。 同時に、その需要に応えるビジネスも 平均して 40% 多くの収益を生み出す パーソナライゼーションから。
顧客の期待に合わせてカスタマイズされたエクスペリエンスを提供する必要性は今や明白ですが、それを適切かつ大規模に実行することは言うは易く行うは難しです。
複数のチャネルにわたってスムーズな CX を提供するのに苦労するかもしれません。 あるいは、大規模なパーソナライゼーションへの取り組みが気味が悪いと思われるかもしれません。 あるいは、パーソナライズされたコンテンツや製品の提供をすでに導入しているものの、目に見える成果が得られない場合もあります。
プロの e コマース代理店として、当社は人、データ、ビジネス プロセスに基づいた、一貫した統一されたショッピング エクスペリエンスを構築することで、100 以上のブランドの CX 問題に取り組んできました。 本サイトの Elogic Commerce の顧客事例 CX の再発明を経験したトップ小売業者の成功例がブームになっています。
今日は、あらゆるビジネス運営にデータドリブンのパーソナライゼーション機能を組み込むことが、包括的でインテントベースのオムニチャネル CX の構築にどのように役立つかを説明します。 今後の参考のためにこの記事をブックマークしてください。これは、大規模なパーソナライゼーションとは何か、それがどのようなメリットをもたらし、どのように導入するかなどについてのプレイブックです。
大規模なパーソナライゼーションとは何ですか?
大規模なパーソナライゼーションを定義する前に、パーソナライゼーションとは何を意味するのかという別の質問に答える必要があります。
実店舗のアパレル店での顧客としての経験を考えてみましょう。 営業担当者は、たとえば結婚式に最適な衣装を見つけるお手伝いをします。 彼らはあなたの好み、好きな色、季節などに応じてオファーをカスタマイズします。この配慮と配慮はあなたの経験と製品に価値を加えます。 貴社 感じます 評価、あまりにも。
eコマースにおけるパーソナライゼーション は、Web サイト、アプリ、マーケットプレイス、その他のタッチポイントでこのエクスペリエンスをオンラインで再現することを目的としています。
ここで、最初の質問に戻りましょう。大規模なパーソナライゼーションとは何ですか? これは、テクノロジーを使用して膨大な顧客データをリアルタイムで分析し、顧客のニーズや要望に対応する関連性の高い CX を提供することを意味します。 すべてのタッチポイントにわたって.
大規模なパーソナライゼーションには次の特徴があります。
- 複数のソースからの顧客データをリアルタイムで統合する
- パーソナライゼーションのためのオムニチャネル戦略の採用
- 顧客のマイクロセグメンテーション
- 意図に基づいて行動を予測し、インタラクションをパーソナライズする
- インタラクションとシグナルに基づいてリアルタイムで CX を適応させる
パーソナライゼーションを大規模に導入するには、大量のユーザー データを収集して処理する必要があります。 データがサイロに閉じ込められているか、複数のソースにわたって断片化されている場合、データを正しく理解するために必要な洞察を引き出すことができません。
大規模なデジタル パーソナライゼーションの魅力的な約束: 実現できる 5 つのメリット
e コマース ビジネスではすでに売上が発生しているため、大規模なパーソナライゼーション戦略の導入をためらうかもしれません。 たとえ現状のままで動作が問題ないように見えても、それでも実行すべき XNUMX つの理由を詳しく見てみましょう。
続きを読む: 成功する e コマース戦略を策定する方法: ステップと例
顧客の期待に応える
大規模なパーソナライゼーションに関して、Adobe は次のように述べています。 上級管理職の 87% 顧客の期待は「デジタル的に再配線」されていると考えています。 マッキンゼーの調査はそれを裏付けています。 消費者の71% ブランドによるパーソナライゼーションを期待しており、76% がそれがないと不満を感じています。
特定の期待に関して言えば、トップ XNUMX は次のとおりです。
- ナビゲーションを容易にする
- 関連する商品やサービスのご提案
- メッセージを消費者のニーズに適応させる
- ターゲットを絞ったプロモーションや特別オファーの提供
- 消費者のマイルストーンを祝う
これらの期待に応えることは、企業にとって大きな利益をもたらすことを意味します。 消費者のXNUMX分のXNUMX以上 CX をパーソナライズすると、ユーザーはあなたから購入し、あなたのブランドを推奨する可能性が高くなります。 たとえば、Shopify は次のことを報告しました。 コンバージョン率が平均 94% 増加 e コマース企業がパーソナライズされた 3D コンテンツを導入したとき。
ROI の向上
大規模なパーソナライゼーションを適切に実行すると、収益が増加します。 例えば、 451研究 パーソナライズされたものから収益が増加します クロスセリング そして推奨額は5.6億ドル。 Adobe の大規模なパーソナライゼーションの統計では、 売上高は前年比 1.7 倍に成長.
特に ROI に関しては、ある調査では次のことがわかりました。 例26%、パーソナライゼーションに費やした 9 ドルにつき 20 ~ XNUMX ドルの利益がありました。 同時に、回答者の XNUMX% は、ROI が支出 XNUMX ドルあたり XNUMX ドル以上であると回答しました。
顧客維持率の向上
コストの削減は方程式の片側にすぎません。 大規模な確実なパーソナライゼーション戦略は、顧客を維持するのにも役立ちます。 そして、よくご存知のとおり、顧客維持率は 5 倍のコスト効率 新しいものを入手するよりも。
たとえば、マッキンゼーは次のことを発見しました。 消費者の78% パーソナライズされたショッピング体験の後、繰り返し購入する可能性が高くなります。 そして2022年の時点では、 消費者の62% 非個人的なエクスペリエンスを経験した後、ブランドを放棄すると回答した人は、17 年以来 2021% 増加しています。
AOVとCLVの増加
顧客維持率と満足度の向上は、平均注文額と顧客生涯価値の両方を高めるための素晴らしいレシピです。 たとえば、アドビは顧客生涯価値を次のように考えています。 前年比上昇率は 2.3 倍 顧客体験にパーソナライゼーションを導入したブランド向け。
続きを読む: e コマース コンバージョン率の最適化: e コマース コンバージョンに関するトップ 14 のヒント
マッキンゼーは、パーソナライゼーションに優れた企業は、支出額が年々増加する顧客の XNUMX 倍のシェアを持っていることを発見しました (36%対18%)。 彼らはまた、忠誠心からより多くの利益を得ます(売上の 53% ロイヤルティ ID にリンクされています)。
建物の信頼
正確で有意義なパーソナライゼーションにより、顧客は大切にされていると感じられます。 これは、お客様を個別に気にかけており、優れたショッピング体験を提供するためにさらに努力を惜しまないことを示す方法です。
顧客の信頼は、コンバージョン率や顧客維持率、顧客生涯価値、収益、顧客ロイヤルティなどの指標の向上につながります。
詳細なカスタマー ジャーニー マッピングは、顧客が望む CX をパーソナライズする方法を正確に特定するのに役立ちます。 それが私たちの顧客の一人のためにやったことです。 サウジコーヒーロースター。 徹底したマッピングと顧客行動分析を行った後、同社は、卸売り、デジタル専用製品 (コーヒー ワークショップなど)、ゲーミフィケーションなどの新機能を追加しました。 その結果、顧客ロイヤルティが向上しました。
CX を大規模にパーソナライズするための 5 つの要素
パーソナライゼーションを大規模に進める準備ができている場合は、実を結ぶ堅固な戦略を準備して実行するための XNUMX つの柱を以下に示します。
役割を定義する
すべての CX の取り組みを監督する役職をまだ持っていない場合は、まず役職を作成する必要があります。 例えば、 ホーム·デポ & マクドナルド 顧客のライフサイクルを監督し、プラスの CX に向けた戦略を提案する最高 CX オフィサーの役割を果たします。
もちろん、eコマース企業を経営していない限り、最高CX責任者を雇う必要はありません。 それでも、CX に対する戦略的決定の責任者を確立する必要があります。 たとえば、eコマースの責任者になることができます。
この担当者は以下の責任を負います。
- プロジェクトのビジョン、KPI、予算の確立
- すべての部門にわたる CX の取り組みを調整する
- 価値提案の定義
- 大規模な顧客フィードバックの分析と対応
顧客の立場になって考える
一方、 消費者の82% ユーザーを個人として扱うブランドを重視する場合、大規模なパーソナライゼーションに対する視点は異なる可能性があることに留意してください。 人によっては、パーソナライゼーションは気味が悪いと思われるかもしれません。
たとえば、 顧客の35% ブランドと共有していない情報に基づいたメッセージをブランドから受け取るとイライラします。 と 消費者の61% サードパーティ Cookie のデータに基づく広告はまったく不気味だと言う。
顧客を意図せず疎遠にしてしまうことを避けるために、調査結果をカスタマー ジャーニー マップに整理する必要があります。 ブランド認知度の段階とタッチポイントに応じて、彼らがあなたに何を考え、何を期待しているかを視覚化します。 これにより、顧客のあらゆる段階における問題点に基づいて、パーソナライゼーションの決定を行うことができます。
以下は、あるクライアントのために作成したカスタマー ジャーニー マップの例です。
カスタマー ジャーニー マップを作成するには、Web サイトとモバイル アプリの分析、調査、ソーシャル メディアなど、複数のソースからデータを収集します。
顧客データを一元化する
顧客の期待に応えるには、大規模なパーソナライゼーションを強化するための適切なデータが必要です。 動的なコンテンツの配信 or パーソナライズされたマーチャンダイジング。 特定のデータの種類とソースは企業ごとに異なります。
データを通じて顧客について学ぶために努めるべきことは次のとおりです。
- 彼らは誰ですか
- 何が彼らをあなたのビジネスに導いたのか
- 意識と意図の段階
- 彼らをどのようにサポートできるか
顧客データが別個のシステムに閉じ込められていないことを確認し、すべてのタッチポイント間でのシームレスなデータ交換と同期を可能にします。 そのためには、CRM、e コマース Web サイト、モバイル アプリ、クイズや投票、Web 分析ツール、さらには POS システムからデータを抽出して同期することを検討してください。
顧客データを使用するには、管轄区域のプライバシー規制 (EU の GDPR やカリフォルニアの CCPA など) に準拠する必要があることに注意してください。
高度な分析を活用する
高度な分析がなければ、ユーザーの意図を適切に評価して予測することはできません。 大規模なパーソナライゼーションのために収集したデータの蓄積を理解することさえできなくなります。
高度な分析の用途 機械学習などのテクノロジー パターンを特定し、データから洞察を導き出します。 また、考えられるシナリオを予測し、行動方針を決定するのにも役立ちます。
高度な分析には以下が含まれます。
- 大規模な AI: AI アルゴリズムを使用してユーザーの行動を分析し、リアルタイムで UX をそれに適応させます。
- リアルタイムセグメンテーション: セグメントの重複と連絡頻度を考慮して、顧客セグメントをリアルタイムで作成し、継続的に更新します。
- リアルタイムのカスタマージャーニー分析: すべてのタッチポイントにわたって顧客指標を追跡し、更新します。
完全に統合されたテクノロジー エコシステムを作成する
定義上、大規模なパーソナライゼーションには、組織全体のすべてのチームが CX で調整する必要があります。 これには、販売、マーケティング、サプライ チェーン、製造、IT、データ、その他のチームが含まれます。
この調整を強化するには、データを複数のソースから取得して迅速に転送し、チームにアクセスを提供するオーケストレーション レイヤーが必要です。 また、データを整理して理解できるようにする必要もあります。
これは、大規模なパーソナライゼーションをサポートするには、ソフトウェア アーキテクチャを再考し、アップグレードまたはオーバーホールする必要がある可能性があることを意味します。
この目的を達成するには、プラットフォームを再構築してください。 コンポーザブルコマース アーキテクチャには定義上そのようなレイヤーが付属しているためです。
続きを読む: 最高のヘッドレス e コマース プラットフォーム — 完全ガイド
大規模なパーソナライゼーションに成功した XNUMX つの例
インスピレーションと洞察を得るために、小売業者向けの大規模なパーソナライゼーションの XNUMX つの例を詳しく見てみましょう。
ウェクソン
Wexon は、B2B 販売者がパーソナライゼーションを大規模に提供している例です。 フィンランドを拠点とする技術コンポーネントのスペシャリスト エロジックに変わった パーソナライゼーションを念頭に置いて e コマース ソリューションを刷新するためです。
Wexon のオンライン プレゼンスをカタログから本格的なインタラクティブ ストアに変換しました。 パーソナライゼーションを大規模に導入するために、ストアにカスタム価格を追加しました。 この機能のおかげで、B2B 顧客は見積もりをリクエストしたり、サポートに連絡したりする必要がなくなりました。
また、オムニチャネル CX も一流であることを保証しました。 顧客が電話または直接注文した場合、その注文はアカウントの購入履歴に表示されます。
スターバックス
スターバックス は、パーソナライゼーションを大規模に使用して、デジタル主導の新しいインタラクション時代で有名な、同じオーダーメイドの CX を提供しました。
モバイルアプリに組み込まれた強化学習テクノロジーのおかげで、Starbucks Rewards メンバーは、自分の好み以上のものに合わせたおすすめを受け取ることができるようになりました。 アプリは、時刻、天気、地元の店舗の在庫を考慮します。
フォーエバー21
このアパレル会社は苦境に立たされましたが、 2019年に破産申請、しかし、それはゲームに戻ってきました。 Forever 21 は、e コマースでの存在感を高めることに注力しており、パーソナライゼーションがその中心となっています。
Forever 21 のオンライン ストアは、顧客の好みに合わせておすすめをカスタマイズするだけではありません。 この小売業者はリアルタイムのパーソナライゼーションも大規模に導入しました。 たとえば、検索結果はユーザーのクリック数や製品ビューに基づいてカスタマイズされます。
セフォラ
このビューティー ブランドは、当然のことながら第 XNUMX 位の座を獲得しました。 小売パーソナライゼーションインデックス。 Sephora の高度なレコメンデーション アルゴリズムがその理由の XNUMX つです。 予測分析とパーソナライズされたクイズを活用して、顧客が必要なものを正確に見つけるのに役立ちます。
さらに、Sephora は、CX へのオムニチャネル アプローチを早くから取り入れたブランドの XNUMX つです。 店舗内とオンラインの両方のインタラクションが同期されているため、スムーズな CX のパーソナライゼーションが可能になります。
ザランド
Zalando はドイツに本拠を置くファッションマーケットプレイスで、 ヨーロッパ市場では最初のものでした データを使用してパーソナライゼーションの取り組みを推進すること。
2018 年、Zalando は AI の協力を得て、デジタル服装レコメンデーション機能を強化しました。 このアルゴリズムは、ユーザーのウィッシュリストにあるアイテムを使用して、全身コーディネートを提案しました。 これが功を奏しました。Zalando は次のことを目にしました。 40%の増加 平均的な注文額です。
Elogic で次のステップへ
大規模なパーソナライゼーションは、デジタルファーストの世界で個人の好みに合わせて CX を調整するための論理的なアプローチです。 また、コンバージョン率や顧客生涯価値の向上から信頼の醸成、収益の増加まで、比類のないメリットも得られます。
ただし、これらのメリットをすべて享受するには、大規模なパーソナライゼーションを適切に実装する必要があります。 顧客データの統合、高度な分析の導入、オーケストレーション層の作成には、確かな技術とデータの専門知識が必要です。
したがって、パーソナライゼーションの目標を評価したら、それを達成するための専門知識が社内にあるかどうかを確認してください。 そうでない場合は、パーソナライゼーション主導の変革におけるサポートを外部パートナーに依頼してください。
私たちElogicは、お客様のそのようなパートナーになれることを光栄に思います。 2009 年以来、私たちはあらゆる分野の e コマース クライアントを支援してきました。 デジタルトランスフォーメーション戦略を開発および実行する、AからZまで。 お問い合わせ パーソナライゼーションを大規模に活用して収益を拡大する方法について説明します。
大規模なパーソナライゼーションに関するよくある質問
パーソナライゼーションと大規模なパーソナライゼーションはどのように異なりますか?
一般に、パーソナライゼーションとは、顧客エクスペリエンスを個人の好み、ニーズ、要望に合わせて調整することを指します。 また、大規模なパーソナライゼーションは、パーソナライゼーション自体が必ずしも意味するわけではない、次の XNUMX つの重要な原則に依存しています。
- 複数のソースからの膨大な顧客情報プールに依存するデータドリブンの CX カスタマイズ
- 複数のタッチポイントにわたる一貫したシームレスな CX
- リアルタイムでの顧客の意図の予測に基づいて CX を調整する
eコマースにおける大規模なパーソナライゼーションの例にはどのようなものがありますか?
大規模なパーソナライゼーションの例 次のとおりです。
- 動的な Web サイトのコンテンツ
- リアルタイムのパーソナライズされたマーチャンダイジング
- セッション中のユーザー行動に基づくカスタムセグメンテーション
- カスタマイズされたロイヤルティ報酬
パーソナライゼーションをすでに大規模に導入している e コマース ビジネスに関しては、Zalando、Starbucks、Sephora などの著名な例がいくつかあります。
企業はどのようにして顧客データを収集し、大規模なパーソナライゼーションのために使用できるでしょうか?
CRM、e コマース Web サイト、モバイル アプリ、Web 分析ツール、クイズやアンケートなど、複数のファースト パーティ ソースおよびゼロ パーティ ソースから顧客データを取得できます。 そのデータは、各顧客の一意の ID にリンクされる必要があります。
これらすべてのデータを使って何ができるかは次のとおりです。
- 顧客ベースの詳細なセグメンテーションを作成する
- ユーザーのショッピングのニーズと意図を予測する
- Web サイトで動的コンテンツを使用する
- アップセルとクロスセルのためのパーソナライズされたマーチャンダイジング
- 顧客の意図に合わせてプロモーションや特別オファーを調整する
大規模なパーソナライゼーションから企業と顧客はどのような恩恵を受けるのでしょうか?
しっかりした 大規模なパーソナライゼーション この戦略により、企業は次のことが可能になります。
- 顧客の期待に応える
- 収益と ROI を拡大する
- 顧客維持率、平均注文額、顧客生涯価値を向上させる
- 顧客間の信頼を育む
消費者も同様に次のような恩恵を受けることができます 大規模なパーソナライゼーション で:
- 探しているものをより早く見つける
- カスタマイズされたプロモーションや特典を入手する
- すべてのチャネルとデバイスにわたって同じ優れた CX を実現
e コマースでパーソナライゼーションを使用する XNUMX つの主な理由は何ですか?
マーケティングにおけるパーソナライゼーションとは何ですか?
マーケティングにおけるパーソナライゼーションとは、顧客の好み、行動、意図に合わせてキャンペーンやメッセージを調整することを指します。 その目標は、すべての顧客に適切なオファーを提供し、コンバージョン率を高めることです。
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