公開日：2024年8月5日
寄稿者：Molly Hayes、Amanda Downie
AIパーソナライゼーションとは、人工知能（AI）を使用して、メッセージ、製品の推奨、サービスを個々のユーザーに合わせてカスタマイズすることを指します。AI搭載のツールは、データを分析し、ユーザーの行動から学習することで、高度にパーソナライズされた出会いを創出でき、顧客体験を向上させ、顧客エンゲージメントを高めます。
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。
カスタマイズされたエクスペリエンスは、状況に適したデジタル・エクスペリエンスを提供し、ブランドとの良好な関係につながる可能性が高く、顧客満足度とロイヤルティーにプラスの影響を与えます。
コンテンツ・パーソナライゼーションは、ユーザーが必要とする可能性が最も高い情報を提供することで、ユーザーのエンゲージメントをより長く維持します。
関連性の高い推奨であれば、購入の可能性が高まり、販売数の増加につながります。
AIを活用すれば、組織はオートメーションを利用して、膨大な数のマーケティング・キャンペーン、製品の推奨、カスタマー・サービス・エクスペリエンスを作成したり、他の領域に展開するためにリソースを解放したりできます。パーソナライゼーション・プログラムは、顧客獲得コストを50％も削減するという調査結果もあります2。
顧客の好みに基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することは、大きな競争上の優位性をもたらす可能性があります。キュレーションされた商品を顧客に提供するサブスクリプション企業など、一部のブランドは、基本的なビジネス・モデルにおいてAIパーソナライゼーションに大きく依存しています。
AIパーソナライゼーションによって組織のユーザーに関する詳細なデータが表示されるため、そのテクノロジーを使用して現在と将来の顧客行動に関する洞察を得ることができ、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。ユーザーに関する詳細なデータにより、企業は最も価値の高い顧客に関する貴重な情報も収集し、インテリジェントに反復して迅速に行動することができます。
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。
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テクノロジーの、個々のユーザー向けの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は、ますます高まっています。AIパーソナライゼーションが遂げている最近の進歩には、次のようなものがあります。
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。
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。
効果的でアジャイルなAIシステムは、強固なデータ基盤の上に構築されています。このデータ（内部データとサード・パーティー情報の両方）をキャプチャーしてクリーニングするには、多くの場合、多額の投資が必要です。
またこれは、エンジニアを雇用し、AIシステムをホストするために必要なコンピューティング能力を取得することも意味する場合があります。
今日の消費者はパーソナライゼーションを望んでいますが、平均的なユーザーはデータ・プライバシーについて依然として懸念を抱いています。効果的なAIパーソナライゼーション・プログラムでは、消費者が利用できる情報の提供を、共有されることに抵抗を感じる可能性のある個人データを不必要にマイニングせずに行うことを目指しています。
優れたデータ・ガバナンスは、データを侵害から保護するための堅牢なセキュリティー・プロトコルを実装することを組織に要求することもあります。
AIを使用してユーザー・エクスペリエンスをパーソナライズするには、通常、データがどのように使用されているかをユーザーに通知する明確なコミュニケーションが必要です。
また、データの使用と管理に関する明確な期待事項は、多様なデータに基づいてAIモデルをトレーニングし、偏見や差別を防ぐこともできます。
組織は通常、パーソナライゼーションAIシステムのトレーニングと調整に使用されるモデルを慎重に監査することで、より良い結果が得られます。ビジネス・ケースやパーソナライゼーション・タスクに適したAIモデルを選択することで、企業はより優れたパフォーマンスの成果を促進できます。また、成功したモデルは通常、定期的に更新され、新しいデータで再トレーニングされ、精度が向上します。
キャンペーンを成功させるには、通常、AIシステムのトレーニングの前に綿密な計画を立てる必要があります。パーソナライゼーション戦略を全体的なビジネス目標に合わせるロードマップを作成することで、最終的な成果において成長と収益性を確実に促進できます。
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脚注
1 The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying、McKinsey、2021年11月12日。
2 What is personalization?、McKinsey、2023年5月30日。