そもそもパーソナライズレコメンドとは

おすすめランキングなどをパーソナライズレコメンドと勘違いしていませんか？

おすすめランキングなどの表示をパーソナライズと勘違いしている方が多いですが、ページごとのアクセス数やジャンルなどによって表示されているランキングは、パーソナライズレコメンドとは言えません。デジタルマーケティングでは、「どの媒体に」よりも「誰に」ということが重要です。したがって、ユーザーがどんなウェブサイトを見ているかという閲覧履歴をもとに、「その人が何に興味を持っているか」にフォーカスをあてることが必要となります。

パーソナライズレコメンドの落とし穴

以下の項目で当てはまるものはありませんか？

• ターゲットが明確ではない
• 何をどのようにパーソナライズレコメンドしたいのかが明確ではない
• サイトのどのページをパーソナライズレコメンドするのか明確ではない

パーソナライズレコメンドを取り入れていても知識不足や質が低ければ成果が得られません。また正しいパーソナライズレコメンドができていないと企業やブランドに対するユーザー認知に悪い影響を与える可能性もあります。

高度にパーソナライズレコメンドされていれば、継続的に最適化した結果が得られるものです。個人のデータや行動履歴をもとに最適なコンテンツを表示させることがもっとも重要と言えるでしょう。相手の望みを予測して、先回りしたうえで提案するなど、パーソナライズレコメンドの意義を考えながらターゲット設定を行うことが正しい手法といえます。

パーソナライズレコメンドで得られるものとは

正しいパーソナライズレコメンドを取り入れることによりWebサイトの成功の指標に大きな影響を与えます。結果として以下のような利益が見込めます。

• 高いコンバージョン率
• 顧客定着率の改善
• ブランドの認知や親近感、ロイヤリティの強化
• リード顧客の獲得、利益の増加
• クロスセルやアップセルによって注文数・売上が増加する

パーソナライズレコメンドの真実

パーソナライズが価値を生み出すための3つのポイント

パーソナライズは「Relevance（自分に関係がある内容であること）」と「Timeliness（自分のほしいタイミングに適していること）」という条件に加えて、「Loss of privacy（顧客の行動データから得られた情報）」を活用して顧客に先回りしてレコメンドができたときに価値を生み出すことができます。

パーソナライズレコメンドの設計例

ビジネス上の仮設（TOP営業マン、マーケティングのTOPが知っている御社のメインターゲット）を元に、ターゲットを考えることが重要となります。また、その量と質を読み解きビジネスに貢献できるかを想定したうえでターゲットを設定します。

• パーソナライズで解決すべき目的・課題は何か？
• そのパーソナライズでビジネス貢献できるかどうか？売り上げや利益は上がるのか？
• そのセグメントは価値のあるセグメントであるかどうか？

「価値あるセグメントを見つけること」を実現するには、パーソナライズデータだけでは不可能です。

セグメントを見つけるためにはジャンルや分類が必要です。

あらゆる要素にジャンルや分類を持たせることが重要です。
分類は複数軸あって良いもののジャンルを定義します。
・コンテンツ、ターゲット、マーケティング施策について分類して最適化することがポイントです。

LYZONのパーソナライズレコメンドでは、ログイン前でも情報を取得することができます

Sitecoreではログイン後からでしか情報取得できないと思われがちですが、実はログイン前でも情報の取得が可能です。ログイン前からユーザーの行動を読み取り、行動履歴などから最適なコンテンツを表示させることで、コンバージョン率やセッション数を増やすことができます。

10,000件のリードにアプローチし、そのリードの中から100件に絞ったうえでナーチャリングを取り入れるまでが正しいマーケティングの仕組みと言えるでしょう。