ナタリヤ・アンドレイチュク氏はVisevenのCEOである。製薬およびライフサイエンス業界におけるデジタルトランスフォーメーションの第一人者だ。
現代の顧客は、クリック、購入履歴、ソーシャルメディアでのやり取りなど、かなり長いデジタルの痕跡を残している。企業は、オーディエンスをより深く理解し、その行動を予測し、より賢明な意思決定を行うことを期待して、何年もかけてそれらの痕跡を収集してきた。
しかし、何かが合致していない。企業が顧客について多くを知っているのであれば、なぜパーソナライゼーションは依然として限定的に感じられるのだろうか。
データだけでは物語を語ってくれない。データは多くの場合、顧客がなぜそのように行動するのか、何を重視しているのかを説明しない生の数字に過ぎない。
では、データが完全な答えでないとすれば、実際に情報を洞察と行動に変えることができるものは何だろうか。そして、それらの洞察を得たら、戦略、コンテンツ、顧客エンゲージメント全体でどのように運用するのか。それこそが、パーソナライゼーションの真の作業が始まる場所である。
なぜパーソナライゼーションを追求するのか
なぜ私たちはパーソナライゼーションをそれほど切望するのだろうか。
第一に、パーソナライゼーションは自己参照効果を反映している。私たちの脳は自己に関連する情報を優先するように配線されており、そのため私たちはそれをよりよく記憶する。
第二に、私たちは皆、選択肢の過負荷とそれに伴う決定疲労を感じているだろう。すべての選択肢を評価することはできないため、私たちは近道に頼る。この場合、パーソナライゼーションは意思決定の補助として機能する。
第三に、無意識であろうとなかろうと、私たちは皆、承認と帰属の必要性を感じている。そのため、パーソナライゼーションは既存顧客を維持し、新規顧客を獲得するための効果的な戦術となることが多い。
しかし、企業が成長するにつれて、すべてのコミュニケーションとコンテンツをパーソナライズすることは完全に非現実的に思えるかもしれない。ありがたいことに、テクノロジーは私たちの欲求に追いついている。
データは完全な答えではない
私たちは、ツールが私たちが本能的に行うことを再現することを望んでいる。つまり、顧客について物事を記憶し、それに応じて対応することだ。しかし、どのような仕組みが、大規模な顧客基盤全体にそのようなアプローチを適用できるのだろうか。
膨大なデータが私たちのために機能し始める前に、いくつかの課題を克服しなければならない。リストの最初は断片化である。1人の顧客に関するデータは、顧客関係管理（CRM）プラットフォーム、サポートツール、分析ダッシュボード、その他の場所に存在する可能性がある。各システムはその顧客について知っているが、全体像は知らない。
第二の課題は、指標と意味の違いである。マーケティングチームはクリック数、インプレッション数、コンバージョン率を追跡するが、これらの数字は何が起こったかを説明するだけである。メッセージがなぜ共鳴したかを説明することはほとんどない。キャンペーンはうまくいくかもしれないが、データだけでは、成功がタイミング、オーディエンス、メッセージ自体、またはそれを配信するために使用されたチャネルのどれから来たのかをすぐには明らかにしない。これらのパターンを理解しなければ、チームは数字から学ぶのではなく、数字に反応することになる。
パーソナライゼーションには、行動シグナルとコンテキストを結びつけることが必要である。顧客が誰であるか、以前に何に反応したか、次にどのようなやり取りが役立つかということだ。これらのパターンが見えるようになると、企業はそれらを顧客が実際に体験するものに変換し始めることができる。そして、そのものとは、記事、広告、メールなどのコンテンツである。
パーソナライゼーションのインフラストラクチャ
パーソナライゼーションが最終的にコンテンツとして現れるのであれば、各アセットをゼロから始めることなく、各顧客に適応できるように、そのコンテンツをどのように整理すればよいのだろうか。
前述したように、まず断片化を減らす必要がある。私は、この課題に注意を払い、それを解決するために取り組む企業がますます増えているのを目にしている。技術的にならずに言えば、解決策は、複数の場所からデータポイントを引き出して一緒に分析できる環境を作成することである。そうすれば、顧客のジャーニーのより完全な全体像を見ることができるようになる。
しかし、データを接続した後でも、大規模の課題は残る。何百万ものやり取りを手動でレビューして、何が機能し、何が機能しないかを理解できる人はいない。AIと機械学習はここで不可欠であり、大量の行動データをスキャンし、繰り返されるシグナルと形成されるパターンを検出できる。
しかし、パターンを特定することは方程式の半分に過ぎない。これらの洞察は、顧客が遭遇するものを形作る必要がある。そのために、私は組織がコンテンツを異なる方法で構造化することが増えていると見ている。各キャンペーンをゼロから作成するのではなく、チームは、チャネル、オーディエンス、コンテキスト、または市場に再利用および適応できるモジュール式コンポーネントを使用する。
私は主にライフサイエンス企業と仕事をしているため、そのような構造が非常に貴重であることを簡単に言える。コンテンツは医療、法務、規制のレビューを通過する必要があるため、再利用可能で事前承認されたコンポーネントにより、チームは毎回承認プロセスを再開することなくコミュニケーションを適応させることができる。
時間の経過とともに、これは好循環を生み出す。行動データがパターンを明らかにし、それらのパターンがコンテンツに情報を提供し、各やり取りが次のコミュニケーションのラウンドを洗練する新しいシグナルを生成する。
最近のビジネスサミットで、私はこのアイデアをコンテンツサプライチェーンとして説明した。洞察、計画、コンテンツ作成、配信、パフォーマンスフィードバックを結びつけるサイクルである。
キャンペーンを孤立した取り組みとして扱うのではなく、このアプローチはコミュニケーションのすべての段階を結びつける。洞察が戦略を導き、戦略がコンテンツを形作り、コンテンツがさまざまなチャネルを通じて顧客に届き、結果が新しいデータをシステムにフィードバックする。
多くの組織にとって、このようなアプローチはパズルの欠けているピースである。企業は何年もの間、顧客データを収集し、それがオーディエンスをよりよく理解し、顧客基盤を拡大するのに役立つことを期待してきた。彼らがしばしば欠いているのは、これらのシグナルを行動に変える構造である。
最後に
私が提案するシステムにより、パーソナライゼーションは一貫して、そして大規模に達成可能になる。そして、それがずっと目標だった。顧客を十分に理解し、彼らが知られていると感じさせるコミュニケーションで彼らに届くことである。
それを真に可能にするのは、接続されたデータ、AI駆動の洞察、そして企業が学んだことに基づいて行動できるようにする構造化されたコンテンツインフラストラクチャの組み合わせである。洞察、戦略、コンテンツ、配信を継続的なサイクルで結びつけることにより、パーソナライゼーションは一度限りの戦術ではなく、運用能力になる。
結局のところ、成功を決定するのは、データの量やテクノロジーの複雑さではなく、顧客について知っていることを意味のある、タイムリーで、関連性のある体験に変換するために構築するシステムである。
