AIはあらゆる顧客接点の背後にあるデフォルトエンジンになりつつある。しかし、最終的に成功するのは、量ではなく顧客への関連性を提供するためにAIを活用することを選択する企業だ。今日の平均的な消費者は、自分のデータが収集されているだけでなく、さらに重要なことに、それがどのように活用されているかを認識している。これはもはや仮説上の問題ではなく、競争優位性の問題となっている。
AIが普遍的になると予想される環境では、信頼の問題が差別化要因となる。そして興味深いことに、それは白黒はっきりしている。ほとんどの人が尋ねているのは一つのことだ：「私のデータを使って私の生活をより良くするのか、それともあなたの目標達成を助けるためなのか？」あるいはAIによるパーソナライゼーションを拡大するには、企業はパーソナライズする権利を獲得する必要がある。
消費者は境界線を設定している
業界のリーダーたちは、消費者はパーソナライゼーションを望んでいると主張することが多い。確かにそうだが、彼らはどんな代償を払ってもそれを望んでいるわけではない。現代のパーソナライゼーションは取引だ。データと引き換えに関連性を得る。しかし、アメリカの消費者は、自分のデータがどのように使用されるかについて非常に具体的な制限を定義している。私の会社Prosper Insights & Analyticsによる最近の調査では、米国の成人の61.3%が広告主が自分の個人データを使用してターゲット広告を配信することを嫌っていることがわかった。
さらに、回答者の64.9%がソーシャルメディアプラットフォーム、検索エンジン、モバイルアプリケーションが個人データを販売することを禁止する法律を望んでいると回答した。
同じ調査によると、回答者の54.7%が自分のデバイスに保存されている個人情報に誰かがアクセスすることについて懸念を表明し、回答者の45.6%が特に金融情報へのアクセスについて懸念していた。
本質的に、消費者はパーソナライゼーションを受け入れるのは、それが公正な交換に見える場合だけであり、秘密裏の抽出ではない場合だ。
Sinchのチーフマーケティングオフィサーであるジョナサン・ビーン氏は、これが組織との実際の会話に現れていると見ている。「パーソナライゼーションは単なるパラダイムシフトではない」と彼は述べた。「それは信頼に基づくパラダイムシフトだ。それは『私たちはあなたについて何を知っているか見てください』と言う企業と、『私たちはこれをあなたを助けるためにどのように活用しているか』を示す企業との違いを表している」
信頼と価値は観察可能でなければならない
消費者は完璧な実行を求めているわけではないが、透明性と互恵性を期待している。前述のように、AIはすでにパーソナライゼーションがターゲットに量を提供することに基づいていると信じ続ける企業を特定している。この時代は終わった。信頼なしでAIの量を生み出す企業は顧客離れを経験する。逆に、信頼を伴うAIの量を生み出す企業はロイヤルティを経験する。しかし、ロイヤルティはもはや感情だけに基づくものではなくなる。ロイヤルティは数学的になる。それは観察可能になる。つまり、消費者は組織が利用することを許可したデータから得られる価値を観察したいのだ。
そしてそれが起こると、パーソナライゼーションは不気味なものではなく、価値あるものになる。
これが、リーダーがパーソナライゼーションをマーケティングの成果物として考えることをやめるべき理由だ。パーソナライゼーションは顧客保護の姿勢だ。パーソナライゼーションはビジネス倫理の姿勢だ。パーソナライゼーションはリスク管理だ。今後2年間で、パーソナライゼーションはマーケティングデッキから、サイバーセキュリティとコンプライアンスと共に取締役会に移行するだろう。
未来には一律ではなく地域別AIパーソナライゼーションが必要になる
リーダーが見過ごすことができないグローバルな要素もある。信頼は文化的に定義される。信頼は規制によって定義される。信頼は文脈によって定義される。
例えば、アジアやラテンアメリカの一部を含むいくつかの市場では、モバイルファースト経済がデスクトップを完全にバイパスした。これらの市場ではメッセージングが主要な商取引インターフェースだ。対照的に、米国や欧州を含む他の市場では、電子メールやSMSなどのレガシーチャネルが依然として主流だ。AIは普遍的なアプローチでパーソナライゼーションに対応できないため、AIは各市場固有の規制規範、チャネル行動、言語、データプライバシーの期待に適応する必要がある。
したがって、グローバルCX戦略は、まず地域ごとに開発され、その後AIで増幅される必要がある—その逆ではない。
AIは人間と機械の両方のためにパーソナライズする
リーダーが準備しなければならない第二のシフトがある。AIは、機械間ワークフローの増加により、人間と機械の両方のためにパーソナライズするだろう。これは自律的な調達、自動化された不正検出、エージェントシステム間のタスクのルーティングを意味する。
したがって、透明性と同意は機械可読である必要がある。同意は消費者とダウンストリームの機械の両方が理解できる必要がある。透明性がデータレイヤーに含まれていない場合、パーソナライゼーションはコンプライアンスリスクとなる。
これが、パーソナライゼーションが大規模なシステム間データ交換に進化する前に、信頼に関する議論を今進める必要がある理由だ。
研究コミュニティもこれに同意している。MITスローンはすでに「データ製品」の台頭を基本的なシフトとして示唆している。組織はデータを原材料としてではなく、責任と説明責任を持つ製品として定義する必要がある。つまり、信頼はコミュニケーションの問題ではない。信頼はインフラストラクチャーになる。
リーダーシップは信頼をどのように運用するかによって定義される
先進的な組織が今すぐ対応すべき方法は以下の通りだ。
- 信頼KPIはビジネスKPIと同様に扱われるべきだ。
これはブランドキャンペーンではない。信頼は行動シグナルによって測定されるビジネス成果だ：オプトイン率、リピートオープン、更新率、苦情量、不正エスカレーション、チャネル滞在時間など。 - ファーストパーティデータは取り消し可能な特権として扱われるべきだ。
消費者が考えを変えたり、許可を取り消したり、摩擦なく共有の範囲を縮小できない場合、信頼は壊れる。 - パーソナライゼーションには平易な言葉での透明性が必要だ。
ダークパターンはない。法的な難解さもない。人々にあなたが彼らのデータで何をするのか、なぜそれをするのか、そして彼らが何を得るのかを正確に伝える。 - 機械可読の透明性を構築する。
AIがまもなく透明性シグナルも読み取り消費するなら、透明性はもはや「弁護士の言葉」ではない。それは運用形式だ。 - パーソナライゼーションを観察可能にする。
人々に価値を示す。節約と少ないステップを示す。パーソナライゼーションは理論化されるのではなく、感じられるべきだ。
ビーン氏はこの方向性について次のように述べている：「私たちはパーソナライゼーションが技術的な自慢の権利ではない世界に移行しています。それは当然のことであるべきです」
関連性は唯一の持続可能なAIパーソナライゼーション戦略だ
パーソナライゼーションはなくならない。むしろ逆だ。それは顧客ロイヤルティ、顧客生涯価値、顧客体験戦略の未来を定義するだろう。しかし、ブランドはデータ使用が同意と同じだと想定することはできない。それを獲得する必要がある。
消費者は境界線がどこにあるかを私たちに正確に伝えている。関連性は勝つが、それは獲得された場合のみだ。
これは、パーソナライゼーションが消費者をどれだけよく知っているかではなく、消費者があなたの知識の使い方をどれだけ信頼しているかによって測定される時代だ。
開示：上記で言及された消費者意識調査は、私の会社であるProsper Insights & Analyticsによって実施されました。これは全米小売業協会が使用しているのと同じデータセットであり、経済ベンチマーキングのためにAmazon Web Services、Bloomberg、London Stock Exchange Groupから入手可能です。
