データのパーソナライゼーションはパーソナライゼーションが多すぎますか?

公開: 2021-07-27

マーケティングにおいて、消費者向けにコンテンツをパーソナライズする場合、関連性があることと不気味に見えることの間には紙一重の紙があります。

ユーザーは、自分のことを少しだけ知っているように感じる広告を見るかもしれません。その情報がどのように発見されたかについて不安を感じます。または、その情報を使用して、特に彼らに向けてマーケティングを行っている会社を信頼していません。

消費者はパーソナライゼーションを望んでいます。私たちは、消費者やインターネットユーザーとして、デジタル空間に存在することでどれだけのデータを提供できるかをより意識しています。収集されたデータは、広告を配信し、当社が関心を持ちそうな製品、サービス、およびコンテンツを推奨するために使用されることを理解しています。

簡単に言えば、私たちが提供するすべての情報に対して、ある程度の個人化を期待しています。また、パーソナライゼーションが適切で役立つ場合は満足しますが、パーソナライゼーションが過度、侵略的、または正しくないと感じられると、大きなターンオフになります。

数字はこの考えを裏付けています。アクセンチュアのレポートによると、消費者の 66% は、情報の収集方法と使用方法について透明性を確保することで企業が信頼を得ることを望んでおり、消費者の 47% は、優良な顧客であるための特別な扱いを期待しています。

パーソナライゼーションを使用しないことにはコストがかかりますが、間違った使い方をすることにもコストがかかります。

優れたパーソナライゼーションの利点

データのパーソナライゼーションを適切に行うことで、より効率的なマーケティング活動が実現し、成長率とデジタルセールスが大幅に増加します。

パーソナライゼーションは、収益に大きな影響を与える主要な指標を改善します。たとえば、パーソナライゼーションを専門とするソフトウェア会社である Marketo は、ホテルチェーンの Web サイトにパーソナライズされた行動を促すフレーズを含めた後、「訪問者は以前よりもホテルの Web サイトに平均 217% 長い時間を費やし、300% 近く多くのページを閲覧した」と報告しています。訪問ごとに。」

ユーザーが関与したいと思うパーソナライズされたコンテンツを作成するには、カスタマーエクスペリエンスに価値を付加する必要があります。

しかし、最終顧客がそれを受け入れるように、パーソナライゼーションの知覚価値をどのように最大化し、パーソナライゼーションが多すぎるかをどのように知るのでしょうか?

データのパーソナライゼーションの知覚価値の定量化

マッキンゼーは、顧客に対するパーソナライゼーションの価値を定量化するための便利で簡単な式を次のように表現しています。

マッキンゼーのパーソナライゼーションの価値方程式

使用するには、いくつかの質問に答える必要があります。

広告は彼らのニーズにどの程度関連していますか?
広告が配信されるタイミングとコンテキストはどの程度ですか?
パーソナライズされた広告を配信するために、どのくらいのデータを犠牲にしましたか (それは喜んで行われたのですか)?
そのようなパーソナライズされたマーケティングを送信しているブランドを、彼らはどの程度信頼していますか?

パーソナライズされたマーケティングがうまくいくとき

ロイヤルティアプリとパーソナライゼーション

ロイヤルティアプリはオプトインアプローチであり、顧客は、飲み物や体験などの追加の (およびパーソナライズされた) 特典を使用して、自分自身とその消費者の行動に関するデータを増やすことに対して報酬を得ることができます。

訪問するたびにポイントを獲得できるスターバックスの特典アプリを考えてみてください。ポイントは加算されるため、あなたにとって何か意味がありますが、スターバックスにコーヒーをいつ、どこで楽しんだか、どのように淹れたか、誕生日などの情報を知らせることにもなります.

次に、スターバックスはあなたの堅牢なプロファイルを構築し、アプリ内取引で戻ってきてもっと使うように促すことができます. 彼らは電話の位置追跡 (または Bluetooth ビーコン) を使用して、スターバックスの場所に近づいていることを認識し、来店に対する報酬を提供することさえできます.

ユーザーアクション、ファンネル、リターゲティング

行ったアクションまたは行っていないアクションに基づいて Web サイトユーザーをセグメント化するか、堅牢な CRM を使用して、購入サイクルのさまざまな段階で顧客または見込み顧客のリストを作成できます。その後、明示的なメッセージでこれらのサブセットをターゲットにすることができます。

このようにオーディエンスをセグメント化できると、オーディエンス向けに設計されたより思慮深く作成されたコンテンツを作成し、彼らがどこにいるのかを知ることができ、予算と入札を分けてマーケティングすることができます.

また、人口統計によって顧客をセグメント化し、より関連性の高いクリエイティブを提供することで、これらのリストをさらに強化することもできます。たとえば、若い女性を描いた広告を若い女性に配信し、同じ製品を使用している男性を描いた広告を男性に配信します。

フォローアップのタイミング

誰かがあなたから購入した場合、すぐに購入を繰り返すように頼むのではなく、あなたが提供するものがいつ必要になるかを予測してください。レストランは数日待ってから、仕事が忙しくて自炊をしたくない午後に空腹かどうかを尋ね、関連するマーケティングメッセージを送信します。

次に、どのような種類のデータにアクセスして、競合他社よりも優位に立つことができるかを自問してください。顧客の誕生日やカレンダーの重要な日付を知っていますか?

たとえば、あなたはケーキデコレーションショップで、顧客 X が昨年のこの時期に妻の誕生日にケーキを注文したことを知っています。リマインダーを自動的に送信して、再度購入するよう促すことができます。抵抗を取り除くことで、彼が他のビジネスよりもあなたのビジネスを簡単に選択できるようにします。彼は、調査、計画、または注文について心配する必要がなくなったことにとても感謝しています。

データのパーソナライゼーションがうまくいかない場合

無関係な推奨事項

ユーザーがオンラインストアから冬用コートを購入し、購入後の感謝メールでさらにコートを勧める場合、ユーザーは、顧客がすでに必要としているアイテムを宣伝しています。正しい感謝メールには、手袋、帽子、スカーフなど、購入済みのコートによく合う製品のセレクションが含まれます。

リターゲティング広告の頻度が高い

リターゲティングメッセージを送信するときは、放っておいたほうがよい場合もあります。個々のユーザーが受け取るインプレッション数を制限して、広告が殺到したり不満を感じたりしないようにします。彼らが目標到達プロセスを離れて、新規顧客の獲得に戻るタイミングを決定します。

プライバシーの喪失

マーケティングでは、Target がロイヤリティ顧客のパーソナライゼーションを使用して、顧客が妊娠しているだけでなく、購入習慣に基づいて妊娠期や期日を予測した方法についてよく語られています。ある例では、10 代の少女が妊娠していることを両親が知らなかったときに、ターゲットを絞った通信 (ベビーベッド、おむつ、その他の赤ちゃん関連製品のクーポン) を 10 代の少女に送信しました。

データのパーソナライゼーションをマスターする方法

データのパーソナライゼーションは簡単に拡張できますが、それは適切なデータを収集することから始まります。そのため、ウェブサイトやアプリの分析を効果的に追跡し、フォームを活用していることを確認してください。

また、一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制で表明されている、個人データの収集、保管、使用に関する規制を認識することも重要です。

製品を販売する準備が整ったら、顧客とそのニーズに関連するコンテンツを作成します。タイミングとコンテキストが適切であることを確認してください。ユーザーが喜んで共有するデータのみを使用し、優れたデータ保護慣行でブランドの評判を完璧に保ちます。