クッキーレス化や個人情報保護に向けた動きが活発化する中、マーケティングのあり方も時代に合わせて変化してきています。企業が得られるユーザー情報が減少する一方で、顧客が得られる商品・サービスの情報は急激に増加しており、その間でギャップが生まれているのです。このギャップを埋める新たな考え方、人間の「興味」に注目する「パーソナライゼーション2.0」をご紹介します。

これまでのパーソナライゼーション

個人向けの最適化を意味する言葉「パーソナライゼーション」。デジタルマーケティングの世界におけるパーソナライゼーションは、企業側が顧客の属性・行動履歴などのデータを基にニーズを分析し、顧客一人ひとりにあわせた商品・サービスなどを選定して提案することです。例えば、自社サイトへの会員登録を促すのは、パーソナライゼーションの代表例と言えます。

パーソナライゼーションを活用することで得られるメリットとしては、顧客データの蓄積・顧客との良好な関係性の構築・効率的なマーケティング施策の実行・潜在顧客の開拓などが挙げられます。ただその一方で、顧客の行動履歴に偏りがあると検索できる情報の幅が狭まったり、顧客が望んでいない情報を提供し続けてしまったりする可能性があるといったデメリットもあるのが事実です。

現在は顧客の購買行動やニーズが変化しているうえに、クッキーレス化をはじめとした、個人情報保護の重要性が認知されるようになってきています。時代の流れによって、従来のようなパーソナライゼーションが難しくなってきているのです。

「パーソナライゼーション2.0」への変化

インターネットやSNSなどの普及に加えて、昨今のコロナ禍によって人々の生活スタイルの多様化・利便化が大きく加速しました。それに伴い価値観も多様化していく中で、個人の趣味嗜好が今までとは比べ物にならないほど広く認められるようになっています。このような状況であるため、従来の画一的な属性に分類してマーケティングを行う方法では、顧客ニーズを追いきれなくなってきているのです。

そこで注目されているのが、マーケティングにおける新しい考え方「パーソナライゼーション2.0」。これは、顧客の名前・性別・住所といった属性を離れ、個人の趣味嗜好にフォーカスしてパーソナライゼーションを行っていくものです。

そもそもパーソナライゼーションにおいては、顧客の属性を分析するよりも「楽器を演奏したい」「キャンプがしたい」などの趣味嗜好が明確なユーザーにターゲティングした方がより成果を上げやすいと言えます。実店舗では、ユーザーとのコミュニケーションを通して得られた興味・関心などの情報に応じて、臨機応変にお勧めする商品を変えることが一般的です。つまり、顧客とのコミュニケーションをきちんと行うことができる環境と、ユーザーの興味・関心がうまく抽出する仕組みがあれば、属性情報というのはそれほど重要ではないのです。

これまでもECサイトでのビジネスを展開する各企業は、会員登録による属性情報の収集に加えて、ユーザーの訪問履歴などからそのユーザーの興味関心や、求めているものを分析し、広告の選出をする場合などに役立ててきました。通販サイトのレコメンド機能などは、その代表的なものと言えます。

しかしながら、こうしたデータ収集は多くの場合、ユーザー本人に無許可で行われています。クッキーレス化が進む今、同じような方法でのデータ収集は難しくなっていくでしょう。より効果的なマーケティングを行っていくには、パーソナライゼーションに必要な情報を効率的に収集することと、その活用方法がより大きなポイントになります。

「パーソナライゼーション2.0」実現のポイントは？

「パーソナライゼーション2.0」を実現するためにはどのような点に注目すれば良いのでしょうか。まず必要なこととして、1stパーティデータに着目することが挙げられます。

1stパーティデータとは、1stパーティクッキー(第三者ではなく、アクセスしたサイトが独自に発行し、ユーザー情報を管理するために利用されるデータ)・購買履歴・POSデータなどの自社サイトで独自に収集したユーザー情報のことです。一定程度の品質、信ぴょう性が保証されており、かつ自社に特化した情報なので、自社のコンテンツに対してどのような行動がなされているかを高い精度で分析することができます。

加えて、コンテンツマーケティングを進展させていくことも重要です。注意すべきは、これまでのようにPV数を増やそうとしたり、SEO的な取り組みを行ったりするのではなく、コンテンツのメタ情報を整理し、サイトを訪問したユーザーがどのような興味・関心を持っているのかを具体的に分析することが重要であるということです。収集した情報はリアルタイムでユーザーのプロファイルにひも付けることで、より戦略的なマーケティングを行うことが可能になります。

AI・機械学習の活用も、パーソナライゼーション2.0の実現に有利に働きます。収集した1stパーティデータから、ユーザーが好む商品やコンテンツを自動で分析し、提案・提供することができるようになるのです。さらに、AIが需要予測を行うことで仕入れなどの適正化を図ることもできます。機械学習を活用することで、予測の精度向上・ターゲティングの最適化・自社システムの効率化と、クッキーレス時代の企業には欠かせないシステムの一つに数えられるでしょう。

ユーザーの興味・関心が多様化する中、「パーソナライゼーション2.0」を意識してマーケティングを行っていくことが、変化の渦中にある現代においてユーザーを獲得し続けるために重要なポイントとなります。

まとめ

・「パーソナライゼーション2.0」はユーザーの興味に注目する考え方
・「パーソナライゼーション2.0」は属性を重視しないため、クッキーレス化をはじめとする個人情報保護の流れにも対応している
・「パーソナライゼーション2.0」を実現するために、効率的なデータ収集とコンテンツマーケティングの進展が重要