ロジテックのEコマース＆マーケティングテクノロジー部門ディレクターであるディーパ・シェカー氏は、ロジテックでデジタル体験とエンジニアリングに情熱を注いでいます。
何十年もの間、Eコマースの聖杯はパーソナライゼーションでした。その約束はシンプルでした：データを使用して、エンゲージメント、コンバージョン、ロイヤルティを促進する独自の関連性の高い体験を作り出すこと。しかし、その実行は決してシンプルではありませんでした。それは善意に基づいてはいるものの、深く欠陥のある推測ゲームであり、顧客はそれに飽き飽きしています。
私たちは皆、その欠陥を経験してきました。一度ラグを検索すると、購入後も何週間にわたって訪れるすべてのサイトでラグの広告が表示され続けます。友人へのベビーギフトを購入すると、突然インターネットはあなたが新しい親だと思い込みます。過去の行動、「あなたに似た顧客」、ソーシャルコネクションに基づくアルゴリズムは、一貫して的外れです。
根本的な前提が間違っています。人は他の人と同じではなく、すべての状況で同じ人でもありません。純粋に履歴に基づくパーソナライゼーションは、前進する世界において後ろ向きのアプローチです。それは最も重要な要素を無視しています：その瞬間のユーザーの意図です。
パーソナライゼーションを間違えるコスト
従来のモデルは相関関係に基づいて動作します：「Xを閲覧した人はYも購入しました」。それらは「何を」追跡しますが、「なぜ」を無視します。
履歴は遅行指標です。ラグを購入する意図は、購入した時点で、考えを変えた時点で、またはプロジェクトを延期した時点で消えます。パーソナライゼーションが追いつかないと、無関係で時には苛立たしい体験を生み出します。さらに悪いことに、それは顧客にあなたが耳を傾けていないというシグナルを送ります。人々が本物のつながりを求める時代において、これは信頼を損なう可能性があります。
パーソナライゼーションアルゴリズムは、レコメンデーションの精度を下げる過度に単純化された仮定を行うことがよくあります。例えば、ギフト贈与における購入者と受取人の好みを混同したり、Wi-Fiやデバイスアドレスなどの共有データに基づいて世帯パターンを個人に適用したり、地域的なステレオタイプに依存したりします。これらの一般化された仮定は個人の好みを区別できず、購入者プロファイルを歪め、無関係な提案につながります。
パラダイムシフト：推測から意図へ
会話型AIはこの壊れたモデルを解体しています。新しいパラダイムは過去から推測することではなく、現在に耳を傾けることです。それは推測されたパーソナライゼーションから表明された意図へのシフトです。
古いクッキーから意図を推測する代わりに、AI駆動のインターフェースは顧客が到着した時点で目的を述べることを可能にします。ホームページに着陸して「今日はどのようなご用件ですか？」または「どのようにお手伝いできますか？」と表示されることを想像してみてください。
以下のような回答：
• 「テクノロジー好きの兄弟へのギフトが必要です」
• 「キッチンキャビネットの下に収まるブレンダーが欲しい」
• 「扁平足用のランニングシューズを比較しています」
これらは、カスタマイズされたリアルタイムのシグナルを提供できます。AIは先月の閲覧履歴を必要としません。今あなたが何を望んでいるかを正確に知っています。パーソナライゼーションは監視からサービスへとシフトします。
「これを買った人はこれも買った…」を超えて
今日の買い物客はタスク指向です。彼らは製品ではなく、ソリューションを購入します。カメラは旅の思い出を捉える手段です。スタンディングデスクは姿勢改善への一歩です。AIはこのコンテキストを理解するように進化する必要があります。レコメンデーションは顧客が達成したいことと一致すべきです。
意図を判断する方法
このパラダイムでは、意図がすべてです。AIは熟練した販売員のように意図を捉え、より深く掘り下げるべきです：
• リクエストを明確にする。誰かがスタンディングデスクを求めた場合、「どの高さがお好みですか？」または「長方形とL字型のどちらがお好みですか？」と尋ねます。
• 選択肢を絞り込む。「木製か金属製か？」「組み立て済みかフラットパックか？」
• 関連するニーズを予測する。「足を上げるためのフットレストはいかがですか？」「配線を整理するためのドックが必要ですか？」
自然に行われると、これらの明確化は侵入ではなく、ガイダンスのように感じられます。それらは本物の助けを提供し、信頼を構築します。
消費者の旅を再考する
この意図駆動型モデルは、買い物の流れ全体を再形成します。従来のEコマースの旅は線形です：ホームページ→カテゴリページ→商品ページ→チェックアウト。パーソナライゼーションはバナーやウィジェットを通じて後付けされることが多いです。
対照的に、意図駆動型の旅はダイナミックです。会話は任意の段階で—タイプ、音声、または選択によって—挿入できます。旅は各応答に基づいて異なる展開をします。ページはもはや静的な目的地ではなく、顧客の入力にリアルタイムで適応する柔軟なキャンバスです。旅は対話のように行ったり来たりします。
新しいプレイブックを構築する方法
成功するために、ブランドはテクノロジーとUX戦略を再考する必要があります：
1. 履歴よりもコンテキスト：購入パターンだけでなく、製品がどのように使用されるかについてAIモデルをトレーニングします。顧客が達成しようとしている仕事は何ですか？彼らにはどのような制約（互換性、寸法、予算）がありますか？
2. 仮定せずに探る：最初に述べられた意図を出発点として扱います。会話を使用して明確にし、洗練し、絞り込みます。目標達成の手助けを提供します。
3. 会話型の旅をアーキテクトする：会話層が従来の方法—チャットボット、ガイド付きフィルター、またはコンテキストプロンプト—にシームレスに挿入できる柔軟なストアフロントを設計します。
4. 押し付けずに提案する：意図が明確になったら、思慮深い代替案を提供します：「別のオプションをご覧になりますか？」ユーザーは操作されるのではなく、力を与えられたと感じます。
5. プライバシーを尊重する：パーソナライゼーションが歴史的データの侵入的なマイニングではなく、その瞬間に表明された意図に応答することを明確にします。
ビジネスへの影響
パーソナライゼーションを正しく行うことは、喜びだけでなく、結果に関するものです。私が見てきたことは次のとおりです：
• 高いコンバージョン率：レコメンデーションが明示的な目標と一致すると、購入が続きます。
• より大きなバスケット価値：コンテキストに沿った追加商品は役立つと感じられ、平均注文額を上げます。
• 顧客ロイヤルティ：理解されることで信頼が構築され、買い物客は戻ってきます。
• 効率性の向上：無関係なコンテンツを減らすことで、体験を向上させながらリソースを節約します。
行動への呼びかけ
AI駆動型パーソナライゼーションには考え方の転換が必要です。過去の行動を運命として扱うのをやめましょう。各訪問を新しい会話として扱い始めましょう。
繁栄するブランドは、柔軟で会話型、コンテキスト認識型のシステムを構築します。彼らは人々がダイナミックで状況依存的であることを尊重します。彼らはまず聞き、次に推奨し、常に明確にします。
未来は、予測するためではなく、聞くためにAIを活用する人々のものです。意図に焦点を当てることで、私たちはフラストレーションを満足に置き換え、パーソナライゼーションが常に約束してきたものを構築できます：信頼です。
重要な問いはもはや「どうすればユーザーをより良く追跡できるか？」ではなく、「どうすればより良く聞くことができるか？」です。次の10年の勝者は、最高の耳を持つ者たちでしょう。
