パーソナライズとは？注目されている背景・従来のマーケティングとの違い・メリット・デメリット・具体的な活用方法・事例について詳しく解説！ -

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マーケティングにおける「パーソナライズ」とは、個々のユーザの興味や関心、行動履歴をもとに、最も適したサービスを提供するアプローチです。この手法により、消費者の真のニーズに応え、その注意を引きつけることが容易になります。

しかし、具体的に「パーソナライズ」とは何か、そのメリットや企業がどのようにこの戦略を取り入れているのか、明確な理解を持っている方は意外と少ないかもしれません。

そこで、この記事ではパーソナライズの基本的な意味から、その効果、さらには実際の企業での取り組み事例までを分かりやすく解説します。これを読めば、パーソナライズの真価を深く理解し、自社の戦略にどのように取り入れるべきかのヒントも掴むことができるでしょう。

パーソナライズとは？

パーソナライズとは、個々の人に合わせて変更することを意味し、マーケティングの分野での使用時には、顧客の属性や興味、嗜好に応じて、適切な情報やサービスを提供する手法を指します。

従来のマーケティング手法は、大多数を対象とした一括のCMやDMが主流でした。
しかし、パーソナライズされたマーケティングは、顧客一人一人への発信内容をカスタマイズすることで、コンバージョン率の向上が期待されるという特長があります。

パーソナライズが注目される背景

パーソナライズの重要性は、マスマーケティングの限界と現代のテクノロジーの普及が背景にあります。従来は、テレビなどのマスメディアを使い、広い範囲の顧客に一律の情報を発信して商品やサービスを売っていました。

しかし、インターネットやスマートフォンの普及により、多種多様な商品やサービスが出現し、これにより顧客は選択肢が増え、自分で商品やサービスを容易に比較できる環境となりました。

その結果、一般的なレコメンドだけでは顧客の関心を引くことが難しくなり、それぞれの顧客に合わせた情報提供やサービスが求められるようになったのです。

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パーソナライズと従来のマーケティング手法との比較

ここでは、パーソナライズと従来のマーケティング手法との比較について解説します。

• • マスマーケティングとの比較
  • マンパワーによるマーケティングとの比較

それでは、1つずつ解説します。

マスマーケティングとの比較

マスマーケティングは、企業が特定のセグメントや個人をターゲットとせず、不特定多数のユーザに情報を一斉に発信するマーケティング手法です。例としては、テレビCMが挙げられ、こうしたメディアを通じて広告メッセージを一方的に大勢の人々に伝える方法が特徴です。

これに対して、パーソナライズドマーケティングは、各顧客の属性や過去の購買履歴、趣味嗜好などのデータを基に、個々に最適化された情報やサービスを提供する手法です。

マスマーケティングが「同じメッセージを多くの人へ」というアプローチなのに対し、パーソナライズドマーケティングは「各個人に合わせたメッセージをその人へ」というアプローチをとります。

時代や技術の進展に伴い、消費者の情報収集手段や選択肢が多様化してきた現在、より効果的なコミュニケーションを求められる中、両者のバランスや適切な活用が重要となっています。

マンパワーによるマーケティングとの比較

マンパワーによるマーケティングとは、展示会・ダイレクトメール・テレマーケティングなどのマンパワーが必要なマーケティングの手法を指します。従来、見込み客の発掘はダイレクトメールや展示会などのマンパワー中心の手法が主流でした。

しかし、インターネットの普及により顧客の購買行動は多様化し、従来の手法だけでは効果的な発掘が難しくなってきました。この背景から、「パーソナライズ」が注目されています。パーソナライズは、顧客一人一人のニーズを捉えたカスタマイズされたアプローチができるため、新しい見込み客の発掘や育成に非常に効果的です。

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パーソナライズとカスタマイズ・レコメンドの違い

ここでは、パーソナライズとカスタマイズ・レコメンドの違いについて解説します。

• • カスタマイズとの違い
  • レコメンドとの違い

それでは、1つずつ解説します。

カスタマイズとの違い

カスタマイズとパーソナライズは、顧客に最適な体験を提供するための手法として使われますが、そのアプローチには大きな違いがあります。

「カスタマイズ」は、顧客自身が自分の好みやニーズに合わせて製品やサービスを設定・調整することを指します。例として、自分の用途や好みに合わせてパソコンのスペックを選んで組み上げることが挙げられます。これは、顧客が積極的に自ら選択をするものです。

一方で「パーソナライズ」は、商材やサービスを提供する側が、顧客のデータや過去の行動、好みなどをもとに自動的に最適な体験を提供する手法を指します。こちらは、提供する側が顧客のために情報やサービスを個別に最適化して提供するものです。

つまり、カスタマイズは「顧客自身が選択・調整する」もので、パーソナライズは「提供側が顧客に合わせて最適化する」ものという違いがあります。

レコメンドとの違い

「パーソナライズ」と「レコメンド」は、両方とも顧客への情報提供を目的とした手法ですが、その基盤となる情報の取り扱い方が異なります。

「パーソナライズ」は、特定の顧客の行動データを中心に情報を提供する方法を指します。例えば、ある顧客が過去に閲覧や購入した商品のデータをもとに、その顧客の好みや興味に合った商品やコンテンツを提案する場合、それはパーソナライズのアプローチとなります。

対照的に「レコメンド」は、多数のユーザの行動や購買履歴を集約し分析することで、関連性の高い商品や情報を推薦する方法を指します。具体的には、ある商品Aを購入した多くのユーザが商品Bも購入している場合、商品Aを閲覧する顧客に対して商品Bをおすすめするケースはレコメンドといえます。

パーソナライズは「個々の顧客の情報」を、レコメンドは「多数のユーザの情報」を基にして、最適な情報を提供するのが特徴です。

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BtoC・BtoBにおけるパーソナライズの違い

ここでは、BtoC・BtoBにおけるパーソナライズの違いについて解説します。

• • BtoCにおけるパーソナライズ活用
  • BtoBにおけるパーソナライズ活用

それでは、1つずつ解説します。

BtoCにおけるパーソナライズ活用

BtoC（ビジネス・トゥ・カスタマー）におけるパーソナライズとは、個々の消費者の好みや行動履歴を元に、商品やサービスを最適化する手法のことを指します。これにより、消費者との関係強化や長期的な購入の促進を図ることができます。

ネットフリックスなどの動画配信サービスの「レコメンド」機能は、このパーソナライズの一例です。ユーザが過去に視聴した映画やドラマ、そして評価した内容から、次に気に入る可能性が高いコンテンツを自動的に提案します。このようなシステムによって、ユーザは新しいコンテンツを探す手間が省かれ、自分の好みに合わせたエンターテインメントを容易に楽しむことができます。

BtoBにおけるパーソナライズ活用

BtoB（ビジネス・トゥ・ビジネス）におけるパーソナライズの活用とは、顧客それぞれのニーズや行動履歴を基に、最適化されたコンテンツや提案を行う手法のことを指します。これは、全ての企業に同じ商品やサービスを提案するのではなく、一社一社の独自のニーズに合わせた提案を目指すものです。

具体的には、企業規模や業種、問い合わせ履歴や資料請求、過去の取引などを解析することで、どのような商品やサービスがその企業にとって適しているのか、またはどのような情報提供が求められているのかを把握します。この情報を元に、サービスサイト上での商品の推薦やコンテンツの最適化、提案文書の取捨選択などが行われます。

パーソナライズのメリット

ここでは、パーソナライズのメリットについて解説します。

• • 顧客のニーズに対応できる
  • 顧客との信頼関係構築
  • 効率的なマーケティング施策の実行
  • 潜在的な顧客の掘り起こしが可能

それでは、1つずつ解説します。

顧客のニーズに対応できる

パーソナライズのメリットの1つ目は、顧客のニーズに対応できることです。

顧客の属性や購買履歴を解析することで、彼らの関心やニーズを深く理解することが可能になります。この理解をもとに、より顧客の興味を引く商品やサービスを開発でき、これが結果的には売上向上に寄与します。

また、消費者自身が自分のニーズを明確に認識していないケースも少なくありません。こうした場合、パーソナライズの手法を活用することで、消費者に彼ら自身が何を求めているのか、または求めるべきかを気づかせることが可能となります。例えば、過去の購入履歴や閲覧履歴、似たような属性のグループの行動などを基に、顧客に合った商品を推薦することで、新たな購買の動機を生み出すことができます。

顧客との信頼関係構築

パーソナライズのメリットの2つ目は、顧客との信頼関係構築につながることです。

顧客が受け取る情報やサービスが自分の興味やニーズに合っていると感じることで、企業への好意的な印象が強まります。例えば、オンラインショッピングサイトが過去の購入履歴や閲覧履歴をもとに、顧客の興味に合った商品を推薦する場合、顧客は「この企業は自分のことを理解している」と感じる可能性が高まります。

このような経験を積み重ねることで、顧客は企業に対して信頼感を持ち、長期的な関係を築く基盤ができあがります。信頼関係が構築されると、顧客はその企業からの提案や新しい商品、サービスにも積極的に応じやすくなるため、結果的にビジネスの成果にも寄与します。

効率的なマーケティング施策の実行

パーソナライズのメリットの3つ目は、効率的なマーケティング施策の実行です。

従来のマスマーケティングでは、一般的なターゲットに合わせた情報発信が主流でした。しかし、パーソナライズを取り入れることで、各顧客の購買履歴、閲覧履歴、興味・関心などのデータを基に、その人に最適な情報やサービスを提供することが可能となります。

これにより、マーケティング施策の効果が大幅に上がるだけでなく、余計なコストをかけずに効率的なプロモーションが可能となります。顧客は、自分に合わせた情報を受け取ることで満足度が向上し、企業はリソースを効率的に活用して結果を出すことができるのです。

潜在的な顧客の掘り起こしが可能

パーソナライズのメリットの4つ目は、潜在的な顧客の掘り起こしが可能なことです。

具体的には、顧客が過去に興味を示した商品や関連するコンテンツの履歴を分析することで、それに隠れた潜在的な興味やニーズを予測できます。例えば、あるアウトドア用品を購入した顧客には、それに関連するキャンプ道具や旅行先の情報を提案することで、顧客のこれまで気付いていなかった新しい興味を喚起できるでしょう。

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パーソナライズのデメリット

ここでは、パーソナライズのデメリットについて解説します。

• • 顧客が望む情報とは限らない
  • 顧客が取得可能な情報が偏る
  • 費用がかさむ場合がある

それでは、1つずつ解説します。

顧客が望む情報とは限らない

パーソナライズのデメリットの1つ目は、顧客が望む情報とは限らないことです。

パーソナライズを実現するためには、情報の収集からその情報をもとにした提供までには一定の時間がかかる場合があります。そのため、この期間に顧客の興味やニーズが変化することがあります。

例えば、ある商品に一時的に興味を持ったが、すでに購入済みや興味を失っている場合でも、その情報がシステムに反映されるまでの時間差が生じることで、顧客には不要な情報が届けられることになります。

顧客が取得可能な情報が偏る

パーソナライズのデメリットの2つ目は、顧客が取得可能な情報が偏ることです。

具体的には、過去の行動や興味に基づく情報のみを提供することで、新しい情報や異なるジャンルの情報が顧客に届かなくなるリスクがあります。その結果、顧客は自分が一方的に情報を制御されている、あるいは制約されていると感じることがあります。

このような状態は、顧客に不信感を生じさせる原因となります。特に好奇心旺盛な顧客や、多様な情報を求めている顧客からすれば、常に同じカテゴリや傾向の情報のみが提示されることは、情報の選択肢が狭められていると感じられ、そのサービスやプラットフォームから離れる動機となる場合もあるのです。

したがって、パーソナライズを行う際には、過度な情報の偏りを避け、顧客が求める多様性も保つことが重要です。

費用がかさむ場合がある

パーソナライズのデメリットの3つ目は、費用がかさむ場合があることです。

精度の高いパーソナライズを求める場合、大量のデータの取得や解析が必要となります。さらに、そのデータを元にした細かい条件付けやセグメンテーションが求められるため、システムの導入や運用コスト、そして定期的なメンテナンスが必要になります。

このような精緻なデータベースの構築や管理、そしてそれを活用したマーケティング戦略の展開は、技術的なリソースや専門家の知識が求められます。その結果、初期投資だけでなく、継続的な運用コストも増加する傾向があります。

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パーソナライズのマーケティングへの活用方法

ここでは、パーソナライズのマーケティングへの活用方法について解説します。

• • ECサイトにおけるレコメンド機能
  • パーソナライズされたメールマガジン
  • 動画によるパーソナライズ配信
  • SNSのパーソナライズ表示

それでは、1つずつ解説します。

ECサイトにおけるレコメンド機能

パーソナライズの活用方法の1つ目は、ECサイトにおけるレコメンド機能です。

レコメンド機能は、ユーザがWebサイトで過去に閲覧した商品や購入履歴をデータとして蓄積し、それを基に関連性の高い商品やコンテンツを推薦する機能のことを指します。例えば、オンライン書店である特定の小説を購入したユーザに対して、同じ著者のほかの作品や同ジャンルの小説を推薦することで、次の購入へのきっかけを作ることができます。

パーソナライズされたメールマガジン

パーソナライズの活用方法の2つ目は、パーソナライズされたメールマガジンです。

メールマガジンは、企業やサービス提供者が顧客や利用者に情報を定期的に提供する手段の一つです。近年、単に一律の情報を送付するだけでなく、受信者の個人の興味や行動に合わせてカスタマイズされた内容を提供する「パーソナライズ」の手法が取り入れられています。

顧客の属性（年齢、性別、職業など）、購入履歴、サイト上での行動履歴（閲覧ページ、クリック履歴など）を基に、その人が興味を持ちそうな内容やキャンペーン情報を選定して送信することが可能です。

このようなアプローチにより、メールの開封率やクリックスルーレート（CTR）の向上が期待され、企業と顧客の関係をより強固にする助けとなります。

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動画によるパーソナライズ配信

パーソナライズの活用方法の3つ目は、動画によるパーソナライズ配信です。

文字通り「個別にカスタマイズされた動画配信」のことを指します。この手法は、ユーザの属性や興味、過去の行動などの情報を基に、そのユーザに合わせて動画の内容を変化させるものです。

今までの動画コンテンツは、一つの動画が多くのユーザに対して共通の内容として提供されるのが普通です。しかし、パーソナライズ配信は、個々のユーザの特性や関心に応じて、動画内のテキスト、画像、音楽、シナリオなどをカスタマイズすることで、より関心を引き付ける内容を提供します。

例えば、顧客の名前や最近購入した商品、過去の閲覧履歴などを反映した動画メッセージを生成することができます。また、ユーザの居住地や生年月日に合わせて、特定のキャンペーンやお祝いメッセージを動画で伝えることも可能です。

SNSのパーソナライズ表示

パーソナライズの活用方法の4つ目は、SNSのパーソナライズ表示です。

SNSにおけるパーソナライズ表示は、ユーザの興味や行動を分析し、それに応じた内容を表示する仕組みを指します。この手法は、ユーザにとって関心の高い情報を効果的に提供することを目的としており、SNSの利用体験を向上させる要素の一つとなっています。

具体的には、ユーザがフォローしているアカウントや「いいね」を行った投稿、閲覧履歴などのデータを基に、アルゴリズムが関連性の高い投稿やアカウントを選定し、タイムラインに表示します。このため、自分がフォローしていないアカウントの投稿であっても、自分の興味や好みに合ったものが表示されることがあります。

さらに、SNSの広告もパーソナライズの対象となっています。ユーザの行動や興味関心、デモグラフィック情報などをもとに、ターゲティングされた広告が配信されるため、ユーザにとっては関心が高いであろう広告が表示されることが多くなります。

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パーソナライズの事例

ここでは、パーソナライズの事例について解説します。

• • レコメンド機能の活用
  • 顧客に合ったクーポン表示
  • 興味のある記事を配信

それでは、1つずつ解説します。

レコメンド機能の活用

パーソナライズの事例の1つ目は、レコメンド機能の活用です。

ECサイトにおけるレコメンド機能の代表例として、Amazonが挙げられます。Amazonでは、顧客が商品を購入する際、関連する商品やよく一緒に購入される商品をユーザに提示します。また、Amazonのプライムビデオサービスでは、ユーザが視聴した作品に基づいて、関連度の高いほかの作品をおすすめとして表示するシステムが採用されています。これにより、ユーザは自分の興味や好みに合った商品やコンテンツを容易に見つけることができます。

顧客に合ったクーポン表示

パーソナライズの事例の2つ目は、顧客に合ったクーポン表示です。

ある旅行代理店は、同じサイトを何度も訪れる顧客に対し、限定クーポンを提供する手法を取り入れました。これは、顧客が旅行計画を検討している「タイミング」に注目したパーソナライズ戦略です。サイトの訪問データをもとに、適切なタイミングでクーポンを顧客に表示します。このアプローチにより、顧客の購買意欲の喚起が効果的に行われ、購入へとつながる可能性が高まります。

ユーザの興味関心が高い記事を配信

パーソナライズの事例の3つ目は、興味関心の高い記事を配信することです。

Web上のニュースをユーザの興味に基づいて選定・表示するサービスが増えています。ある会社では、SNSのアカウントとの連携を通じて、ユーザの関心分野をパーソナライズし、関連するニュースを提供しています。このシステムにより、ユーザは興味のある情報を効率よく入手できます。

また、ユーザが過去閲覧したニュースの履歴に基づき、そのユーザが興味を持ちそうなニュースを表示するサービスもあります。これにより、ユーザは自分の関心に合致したニュースを手軽に閲覧でき、利用者の満足度が向上しています。

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まとめ

本記事では、パーソナライズが注目されている背景・メリット・デメリット・活用方法・活用事例を中心に解説しました。インターネットの普及と消費者の価値観の多様化の中で、顧客への的確な情報提供が必要となっています。そのため、顧客データを活用し、パーソナライズ化した取り組みを行うことで、顧客満足度の向上や売り上げの増加が期待できることでしょう。

インキュデータは顧客のセグメンテーションやパーソナライズに関するコンサルティング、施策運用支援を行っておりますので、ぜひ一度ご相談ください。