パーソナライズとは？デジタルマーケティングでの意味や役割、活用事例を解説

デジタルマーケティングでは従来マスマーケティングが前提とされ、ざっくりとした共通の属性を持つ大多数・不特定多数に一律のメッセージを訴求として使用してきました。
しかし、近年はユーザー行動の多様化や消費者の価値観の変化、ビジネスモデルの変化に伴いそのようなマスマーケティングだけでは限界が訪れています。

本記事では、マスマーケティングを補完する施策であり、顧客一人ひとりの属性や行動ログをもとに最適なメッセージ、商品、サービスを訴求する「パーソナライズ」について解説いたします。

目次

• パーソナライズとは
• パーソナライズの重要性と求められる背景
• パーソナライズとカスタマイズの違い
• パーソナライズ施策のメリット
• パーソナライズ施策のための準備
• パーソナライズの活用方法
• パーソナライズの活用事例
• BtoBとBtoCでのパーソナライズのちがい
• 海外の成功事例に学ぶパーソナライズの効果
• パーソナライズ実施時の注意点
• さいごに

デジタルマーケティングにおけるパーソナライズとは、性別や年齢、興味関心、趣味趣向などの顧客属性や、天気や曜日時間帯といったリアルタイムの環境に合わせて、顧客・ユーザーが求めているであろう最適な情報やサービスを提供する施策をを指します。

パーソナライズ自体は新しい施策ではありませんが、近年その重要性はますます高まっています。

パーソナライズの重要性が高まる背景に「ユーザー行動の多様化」による「マスマーケティングの限界」があげられます。

従来のマスマーケティング、例えばテレビ CM やダイレクトメールは、ターゲットしているマーケットの中で共通の属性を持った大多数のユーザーを想定した施策です。
しかし、現在のビジネスモデルの多くは、ユーザーとブランドの関係性が重要となりました。
不特定多数に向けて一律共通のメッセージを訴求するテレビ CM やダイレクトメールといった施策だけでは、ユーザーとの関係性を構築することができません。

そこで、ユーザー一人ひとりに最適なメッセージやサービスを提供し、密接なコミュニケーションをとることができるパーソナライズは、現在、デジタルマーケティングにおいて必須の施策となりました。

パーソナライズ施策の需要を後押しする背景に AI や機械学習の活用が容易になったという点もあげられます。
Open AI をはじめとする生成AIは企業のAI・機械学習導入のハードルを押し下げることにつながりました。

「パーソナライズ」と「カスタマイズ」は、両方とも何かを個々のニーズや好みに合わせて変更することを指しますが、微妙な違いがあります。

「パーソナライズ」は、ユーザーの個々の好みや行動に基づいて、製品やサービスを調整することを指し、ユーザーのデータや過去の行動履歴を分析して、より個人に最適化しされた体験を提供することを意味します。
たとえば、ウェブサイトにおいてユーザーの閲覧履歴に基づいて、レコメンドする商品を変更したりするのは、パーソナライズの一例です。

一方で、「カスタマイズ」は、ユーザーが自分のニーズや好みに応じて製品やサービスを変更することを指します。
つまり、ユーザーがアイテムを自分の好みに合わせて選択できるようにすることです。
たとえば、カスタマイズ可能な自動車では、ユーザーが色、内装、オプションなどを選択して自分の車を構築できます。

簡単に言えば、パーソナライズはユーザーに合わせて調整された体験を提供することを意味し、カスタマイズはユーザーが自分の好みに合わせて製品やサービスを変更できることを意味します。
どちらもサービスを個人に合わせるのですが、だれが合わせるのか、といった点が違います。

パーソナライズ施策は単純なトレンドというだけでなく、成果につながるいくつかのメリットがあります。

先述した通り、顧客一人ひとりに適切なメッセージやサービスを提供することで、顧客と企業が良い関係性を構築することができます。

例えば、海外旅行中に国内店舗のクーポンを配信しても顧客は意味を感じません。
しかし、店舗の近くを訪れたタイミングでお気に入りリストに入れていた商品のクーポンがもらえれば顧客にとってはうれしいでしょう。
顧客一人ひとりに対して、ほしいものを適切なタイミングで配信することで、顧客満足度が向上し、良い関係性を構築できます。

パーソナライズ施策によって、ユーザーに最適なメッセージや商品、サービスを提供できれば、広告などのマーケティング効果の向上にもつながります。

広告上で訴求する商品、ウェブサイト上で表示するバナー、LP のファーストビューの訴求。
これらもすべてパーソナライズが可能で、適切なパーソナライズはコンバージョン率や平均購入単価の向上につながり、結果としてデジタルマーケティング施策の費用対効果の向上につながります。

パーソナライズ施策は、既存の顧客だけではなく新規顧客の開拓にもつながります。
後述しますが、パーソナライズ施策の肝となるのは「顧客データ」です。

過去の顧客の行動から、顧客一人ひとり、あるいは共通の傾向をもついくつかのセグメントに対して最適なメッセージや商品、サービスを提供する仕組みです。
このフローの中で顧客データの傾向を見つけることができ、いままで気づけなかった顧客のインサイトを発見できます。

これらの情報から新たな商品やサービス企画につなげられれば、新規顧客の開拓ができます。

上記で伝えた通り、パーソナライズにはその基となる「顧客データ」が必要です。
さらに、それらをマーケティングに活用するための環境が必要です。

顧客データは「顧客属性」と「行動履歴」のふたつに大別されます。
これらのデータは、各企業の持つデータベースや Google アナリティクスなどのアクセスデータ、CRM や SFA といったマーケティングツールから取得できます。

顧客属性

「顧客属性」はその名の通り、年齢や性別、住所、子供の人数といった顧客の属性です。
以下は主な「顧客属性」の例です

行動履歴

「行動履歴」は各顧客がこれまでにどのような商品を購入したか、どのようなウェブページを読んだかなどの過去の行動の内容です。
以下は主な「行動履歴」の例です

顧客データは収集・計測するだけではパーソナライズには使用できません。
それらのデータをマーケティング施策を実施するツールやプラットフォーム、ウェブサイト上などに紐づける必要があります。
また、紐づける際にもデータそのままでは使用できず、加工や統計モデリングも必要になる場合もあります。

このような作業には、システム開発やデータサイエンスの知識を必要とする場合があります。
専門知識を持つ方にも協力いただきながら進めてください。

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デジタルマーケティングにおいて、パーソナライズは様々な場面で使用されます。
ここでは一例をご紹介します。

Google や Criteo などで提供されている広告フォーマットです。
ユーザーがウェブサイト上で閲覧した商品をリターゲティング広告で同じ商品を訴求する広告です。

顧客一人ひとりの行動データをもとに、個別に最適と考えられる広告を表示する動的リマーケティング広告は、最もシンプルで身近なパーソナライズ施策と言えます。

LPO ツールや Web 接客ツールを使うことで、ユーザーの属性や行動に応じて、ウェブサイト上の訴求を出しわけたりする施策があります。

簡単な例として、新規訪問とリピート訪問でオファーの内容を変更することで、コンバージョン率が改善した事例があります。

その他に、広告の検索キーワードに応じてファーストビューの訴求を変更することでも改善する場合があります。

上記の内容は、オールインワン LPO ツール SiTest（サイテスト） のパーソナライズ機能により実装されています。

EC サイトやメールマガジンにおいて「あなたにおすすめの商品」を紹介されることがあります。
このような「レコメンド」施策も、パーソナライズ施策のひとつです。

顧客が購入した、または閲覧した商品データをもとに、次にどのような商品を購入しそうかを予測し、おすすめとして紹介する仕組みです。

レコメンドの実装は、システム開発によって自作することもできますが、非常に工数がかかります。
大規模なECサイトでは、Google Cloud Platform と呼ばれる Google 提供のプロダクトを使ってレコメンドの仕組みを構築している企業が多いです。
また、簡単にレコメンドの仕組みを自社サイトに実装できるツールも提供されています。

MA ツールなどで実施できるシナリオもパーソナライズのひとつです。

ユーザーの行動ログや、ユーザーの属性に応じて、興味関心の高そうなメールを配信することで、既存顧客との関係性の強化や LTV の向上につながります。

ななし株式会社様は高級時計のレンタルサービス「 KARITOKE 」を運用されている事業会社です。
KARITOKE は 2022年に5周年を迎え、さらなる会員獲得や売上拡大のために広告運用をはじめとするデジタルマーケティングに取り組まれております。

KARITOKE への集客として検索広告を運用している中で、ランディングページ上のコンテンツの分析や改善に取り組み、中でも検索キーワードに応じたコンテンツの最適化・パーソナライズではコンバージョン率が大きく向上しています。

ななし株式会社 様事例「パーソナライズ機能の活用等で広告経由の CVR が約210％、CV が約462%増加」の詳細はこちら >>

BtoB サービスとBtoC サービスでは、ユーザーの購買行動が異なるために、パーソナライズ施策の考え方や実施方法も異なる場合があります。
それぞれの主な施策や特徴を解説します。

BtoBサービスの特徴は「成約までの検討期間が長い」「会社と個人で感じている課題やニーズが異なる」といった点があげられます。
そのため、BtoBサービスにおいて、成約までの検討フェーズごとのパーソナライズと、会社と個人の両方にアプローチするパーソナライズが求められます。

具体的な施策例としては以下の通りです。

BtoC サービスにおいては、消費者個人がパーソナライズの対象となります。
個人個人の好みや、趣味嗜好、価値観、過去の購買履歴などから、訴求する商品や切り口を動的に変更します。
また、個人においてもタイミングによって求めるニーズが変わります。
例えば、天気や時間帯によっても欲しい商品は変わります。

具体的な施策例としては以下の通りです。

パーソナライズは顧客データを活用することで、活用の幅が大きく広がります。
ここでは、海外の企業で実施されたパーソナライズ施策をご紹介します。

アメリカ合衆国に本部をおくリテール企業ウォルマート（Walmart Inc.）は、顧客の位置情報を参照して、関連性の高い週次セール情報を配信しました。
パーソナライズの成功事例として重要なポイントは、プッシュ通知のタイミングです。
プッシュ通知として配信されるタイミングが遅すぎると、顧客の購買したいというタイミングを逃してしまい、逆に早すぎてもプッシュ通知が来ていたことを忘れてしまいます。

顧客ごとに最適なタイミングを把握することによって可能になったパーソナライズの成功事例と言えます。

引用：21 Real-Life Marketing Personalization Examples to Learn From

参考：https://www.moengage.com/learn/examples-of-personalization/

Uberが2014年8月26日に立ち上げたアメリカのオンラインフード注文・配達プラットフォームのウーバーイーツ（ Uber Eats ）は、アプリ内のオファーをパーソナライズし、エンゲージメントとコンバージョンを増加させました。

Uber Eats のアプリを使用している最中に、割引などがワンクリックで受けられるオファーを提示する施策の中で、単純に全員に同じオファーを出すのではなく、料理、場所、配達時間、評価などの点で顧客の好みに合ったレストランでのみオファーが配信されるようにパーソナライズで最適化を行いました。
パーソナライズの効果はもちろん、ユーザーはすでにアプリ内を閲覧しているため、購入の意思を持っている可能性が高い状態にあることもポイントです。
ターゲットを絞ったオファーを行うことで、エンゲージメントとコンバージョンの増加につながった事例です。

引用：21 Real-Life Marketing Personalization Examples to Learn From

参考：https://www.moengage.com/learn/examples-of-personalization/

パーソナライズ施策はデジタルマーケティングにとって重要ですが、実施時にはいくつか注意点があります。

機械学習の業界では「Garbage In, Garbage Out」という格言があります。
質の悪いデータで作られたモデルは、質の悪いアウトプットしかしない、という意味です。

パーソナライズもひとつのモデルであり、質の悪いデータしかなければ、パーソナライズをしても成果は改善しません。
パーソナライズを実施する際、まずは、今どのようなデータを持っているのかを把握し、成果改善に必要なデータ計測から始めてください。

パーソナライズは個人個人に最適化するという点で、個人情報を取り扱う場合も多いです。
LPO や動的リマーケティング広告程度であれば個人情報は不要ですが、CRM 領域では個人名やメールアドレスなども取り扱います。

近年では欧米の GDPR、CCPA（カリフォルニア州 消費者プライバシー法）に代表されるように、様々な法規制があります。
日本でも個人情報保護法が施工されました。

情報の使用に同意を得ているか、ポリシーに不備がないかなど、その取り扱いには十分に気を付けてください。

SiTest 公式 YouTube『WEB制作・運用で知っておきたい法律【個人情報保護法編】』（YouTubeが開きます）

本記事では、デジタルマーケティングにおけるパーソナライズについて解説しました。

パーソナライズは動的リマーケティング広告やウェブサイトのコンテンツだ仕分けなど、簡単に実装できるものから、統計モデリングを活用した複雑な施策まで幅広く行われています。
しかし「複雑であればあるほど成果が良くなる」というわけではなく、モデリングの質、データの質、仮説の質などに左右されます。

パーソナライズをまだ実施したことがないという方は、ぜひ広告やLPOなどの簡単なところから取り組んでみてください。
仮に数値的な成果につながらなくとも、新しい顧客インサイトにつながるかもしれません。

なお、記事内でもご紹介したユーザー属性や広告検索キーワードに応じたパーソナライズは、当社が提供しているオールインワン LPO ツール SiTest で簡単に実装ができます。
SiTest はヒートマップ解析・A/B テスト・EFO（入力フォーム最適化）・パーソナライズなどの機能を搭載し、ウェブサイトの解析から改善まで一元化できるツールです、
無料トライアルを実施しておりますので、ご興味がある方はぜひお気軽にお問い合わせください。

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