AIパーソナライゼーション

生成AIなどのAIテクノロジーの最近の進歩により、ほぼリアルタイムでパーソナライズされたエクスペリエンスが生成され、マーケティング手法が強化されました。これらの進歩は、オムニチャネルのハイパー・パーソナライゼーション、つまり顧客の行動に即座に対応する、複数のプラットフォーム間でカスタマイズされたシームレスな顧客体験の時代を先導しています。

AIを活用したパーソナライゼーションがより細やかに配慮され高度なものになるにつれて、消費者はそのようなカスタマイズされたエクスペリエンスを期待するようになりました。IBM Institute for Business Valueの最近のレポートによると、消費者の5人に3人が買い物時にAIアプリケーションを利用したいと考えていることがわかりました。また、コンサルティング会社のMcKinseyによると、消費者の71％が、パーソナライズされたコンテンツを提供することを企業に期待しています。顧客の67%は、企業とのやり取りが自分のニーズに合わせて調整されていないことに不満を感じていると答えています¹。パーソナライゼーションは事業拡大を促進することも示されています。同レポートによると、急成長している組織は動きの遅い組織よりも、パーソナライゼーションによって40%多くの収益を得ていることがわかりました。

今日の環境では、AIパーソナライゼーションはさまざまな業界で使用され、関連性の高い製品レコメンデーションや状況に応じた適切な体験を大規模に生み出しています。これらの戦術は、対象ユーザーが単独のオンライン・ショッパー、企業間取引（B2B）組織の調達スペシャリスト、またはパーソナライズされたコミュニケーションを受け取る従業員のいずれであっても適用されます。

AIパーソナライゼーションの業界固有のアプリケーションには、次のようなものがあります。

• eコマース：eコマースでは、AIが閲覧履歴や購入履歴に基づいて推奨を表示し、ユーザーの特定の好みやニーズに基づいて製品を提案します。また、消費者向けのカスタム・メールやその他のメッセージを作成して、パーソナライズされたマーケティング・キャンペーンを促進することもできます。

• エンターテインメント：ストリーミング・サービスのカスタマイズされたコンテンツ提案は、一般にAIパーソナライゼーションによって実現されています。これらの推奨エンジンは、個人の好みに合わせたプレイリスト、映画、その他のコンテンツを表示します。

• トレーニングと教育：適応学習システムは、職場であれ他の場所であれ、カスタマイズされた教育コンテンツとリソースを提供します。AIを使用して、パーソナライズされたフィードバックと進捗状況の追跡を行います。

• 金融：AIパーソナライゼーションにより、ユーザーの目標と幅広い市場状況に基づいて、カスタマイズされた金融アドバイスと投資推奨が提供されます。

• マーケティング：AIパーソナライゼーションは、特定の消費者グループをターゲットにしたカスタムEメール・マーケティング・キャンペーンやオンライン広告など、いくつかのマーケティング戦略を推進します。

AIツールは、オンライン・マーケットプレイスの閲覧から製品やサービスに関するフォローアップ・メッセージの受信まで、カスタマー・ジャーニーのあらゆるタッチポイントで消費者と対話することができます。

効果的に展開されたAIパーソナライゼーションは、収益に大きな影響を与えます。IBM® Institute for Business Valueが数百人の主要なCEOを対象に実施した調査によると、顧客体験（CX）を優先する組織は、同業他社に比べて3倍の収益成長が見込まれていることがわかりました。これらのリーダーの86%は、パーソナライゼーションが顧客体験（CX）キャンペーンの不可欠な部分であると考えていました。

AIパーソナライゼーションの主なメリットには、次のようなものがあります。

AI主導のパーソナライゼーションでは通常、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、生成AIなどが組み合わされて導入されます。通常、このプロセスは、ユーザーの行動、好み、やり取りに関する顧客データを、場所、時間帯、使用されたデバイスなどのコンテキスト・データとともに収集することで機能します。多くの場合、このようなデータ収集では、組織のデータとサード・パーティーのデータセットのマージが行われます。

このデータはAIアルゴリズムによって分析され、ユーザーの行動のパターンや傾向が特定されます。通常、AIは、オーディエンス・セグメンテーションと呼ばれるプロセスにより、同様の特性や行動に基づいてユーザーをセグメントにグループ化します。AIはこれらのセグメントとユーザー行動を分析することで、ユーザーの好みや人口統計に合った製品やサービス、コンテンツを推奨します。また、独自のプロファイルに基づいて、さまざまなユーザーにWebサイトやアプリ上の特定のコンテンツを表示することもできます。

AIは、時間の経過とともにユーザーから「学習」し続けることで、パーソナライゼーション・プロセスをさらに最適化し、継続的に適応して推奨と応答を洗練します。

AIパーソナライゼーションは、個人の好みやニーズに基づいて特定の推奨をしたり独自のコンテンツを配信したりすることで、ユーザー・エンゲージメントを強化します。主要なAIパーソナライゼーション・アプリケーションには、次のようなものがあります。

• パーソナライズされた製品推奨

• AIを活用したチャットボット

• インテリジェントなコンテンツ

• 広告ターゲティング

• ダイナミック・プライシング

• 予測型パーソナライゼーション

AIは、閲覧履歴、ソーシャル・メディアでのやり取り、購入パターン、好みなどのユーザー・データを分析し、個人の好みに合った製品を提案します。この手法は、AmazonやNetflixなどのeコマース・プラットフォームで広く使用されており、最も関連性の高いアイテムを表示することで、売上を増やし、顧客体験を向上させることができます。AIがカスタマー・ジャーニー全体を通じて持つデータ（例えば、1年の特定の時期にどのアイテムが購入や閲覧されたかなど）が増えるほど、推奨はより洗練され、正確になります。

AI搭載のチャットボットとバーチャル・アシスタントは、ユーザーの問い合わせを「読み取って」理解し、カスタマイズされた応答をすることで、会話言語によるパーソナライズされたやり取りができます。これらのチャットボットは、カスタマー・サービスの対応、製品の推薦、トラブルシューティングの支援を行い、より効率的でパーソナライズされたユーザー・エクスペリエンスを実現します。24時間利用できるこれらのチャットボットは、消費者の購買パターンやエンゲージメント習慣に関する貴重な洞察も収集し、効率性を高めます。

コンテンツ・パーソナライゼーションでは、AIを使用して、ユーザーの興味や行動に基づいて、カスタマイズされたEメール、記事、製品説明、動画、テキスト・メッセージ、その他のメディアをユーザーに配信します。コンテンツ・パーソナライゼーションを利用することで、組織は時間とリソースを節約しながら、ターゲット・オーディエンスの共感を呼ぶ高品質で魅力的なアセットを提供できます。

AIは、ユーザー・データを分析して、特定の個人が最も興味を持ちそうな広告を表示することで、ターゲットを絞った広告を強化します。これにより、適切なメッセージを適切なオーディエンスに届けることができるため、マーケティング・キャンペーンの有効性が高まり、広告キャンペーンの無駄が削減されます。

ダイナミック・プライシングは、需要、供給、消費者の行動、市場状況などのさまざまな要因に基づいてリアルタイムで価格を調整する、AI主導の戦略です。ダイナミック・プライシングは、歴史的にはホスピタリティー業界や旅行業界で最も頻繁に使用されていましたが、現在ではさまざまな業界において、価格設定を最適化して収益を最大化し、オフピーク期間中に消費者に低料金でサービスを提供するために利用されています。

予測型パーソナライゼーションでは、AIを使用して、ユーザーが明確に言い表す前にユーザーのニーズや好みを予測します。AIは、履歴データを分析することで、ユーザーが次にどのような製品やコンテンツに興味を持ちそうなのかを予測し、全体的なユーザー・エクスペリエンスを向上させることができます。例えば、Starbucksは、購入履歴に基づいてアプリ・ユーザーに特定の飲み物を提案する、機械学習アルゴリズムを活用した予測型パーソナライゼーション・プログラムを開始しました。消費者が何を注文するかについての時間帯や天候に基づく予測も、Starbucksの在庫管理システムに統合されました。

生成AIやその他のAIテクノロジーの進歩は、商取引の環境やビジネスの世界におけるパーソナライゼーションの実践と展開に深い影響を与えています。AIは、個々のユーザーのために特定のコンテンツを作成したり、顧客のニーズを予測したりする能力を持つようになってきています。AIパーソナライゼーションにおける最近の進歩には、以下のようなものがあります。

• 超パーソナリゼーション
• オムニチャネル・パーソナライゼーション
• コンテンツ作成
• タレント・トランスフォーメーション

ハイパー・パーソナライゼーションは、リアルタイム・データとAIを使用して高度にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供することで、パーソナライゼーションの実践を前進させます。セグメンテーションでは顧客をグループ化するのに対し、このプロセスでは、組織は個々の消費者に直接語りかけることができます。これには、リアルタイムの製品推奨、ユーザーのナビゲーションに応答する動的Webサイト・コンテンツ、ユーザー・インタラクションに基づいて合わせるパーソナライズされたマーケティング・キャンペーンなどが含まれます。個々の消費者と企業とのやり取りを深く理解することで、組織は状況に応じた関連情報を、適切なチャネルにより適切なタイミングで提供できるようになります。

オムニチャネル・パーソナライゼーション、またはチャネルレス・パーソナライゼーションは、Webサイト、モバイル・アプリ、ソーシャル・メディア、店舗での購入など、すべての顧客タッチポイントで一貫性のあるパーソナライズされたエクスペリエンスを保証します。AIは複数のチャネルのデータを統合して、シームレスで一貫性のあるユーザー・ジャーニーを構築できます。例えば、美容関連の小売業者であるSephora社は、消費者が商品を見つけることを支援するコンパニオン・アプリを提供することで、オムニチャネルのパーソナライゼーション戦略を効果的に進めています。このアプリは、以前の購入履歴や店内のカウンターで試したブランドなどのデータ・ポイントを統合します。

生成AIは、ユーザーの好みや行動に基づいて、マーケティング・コピー、記事、クリエイティブ・アセットなどを作成できます。これにより、企業は大量の関連コンテンツを効率的に制作し、個人の好みに基づくコンテンツを以前よりもはるかに多く作成できるようになります。生成AIは例えば、時間帯やアプリ・ユーザーと特定の店舗との距離などに基づいて、個々の消費者向けに特定の広告を作成できます。

AIパーソナライゼーションのユースケースの多くは外部マーケティングに適用されたものですが、同様の戦術は社内でも展開されることがあります。人事におけるAI駆動型のパーソナライゼーションは、トレーニング・プログラム、キャリア開発計画、従業員エンゲージメント戦略を特定のユーザーに合わせて調整することで、人材の見極めと育成に役立ちます。これにより、従業員は適切なサポートを受け成長の機会を得られるようになり、そのことは従業員の定着率と仕事の満足度の向上につながります。バーチャル・エージェントとバーチャル・アシスタントにより、従業員の日常業務に関連するパーソナライズされたコミュニケーションも提供され、エラーを減らし、効率を高めることができます。

パーソナライゼーションの取り組みは、企業が顧客や従業員とやり取りする方法を変革しています。スケーラブルであり成功を収めるキャンペーンは、強力なデータ基盤があり、内部慣行を定期的に監査することから始まる傾向があります。

AIパーソナライゼーションを導入するための一般的なベスト・プラクティスには、次のようなものがあります。