パーソナライゼーション

パーソナライズ・エクスペリエンスのベストプラクティス: デジタルパブリッシャーのためのガイド

パーソナライゼーションは、ユーザーのエンゲージメントとリテンションを高めるために極めて重要です。最近の調査によると、顧客の90%がパーソナライゼーションに魅力を感じ、80%がパーソナライズされた体験を提供するブランドから購入する可能性が高いといいます。

近年、デジタルサブスクリプションが加速度的に増加し、関連性が高く、文脈に即した便利な体験に対する顧客の期待は、かつてない高みに達しています。パーソナライズされた顧客体験を創造することは、競争の激しい市場ではもはや必須です。この記事では、パブリッシャーがパーソナライゼーションを導入する最善の方法を理解するために、業界リーダーのベストプラクティスを紹介し、パブリッシャーがユーザーエンゲージメント、リテンション、収益を向上させるためにパーソナライズされた体験を提供する方法を探ります。
では早速…

なぜ顧客体験をパーソナライズするのか?

パブリッシャーがユーザージャーニーをパーソナライズする戦略を確立する中、多くの人が、パーソナライゼーションは、ユーザーの興味に基づいた関連コンテンツの表示とは別に、実際に何を達成するのだろうか?と思うでしょう。

パーソナライゼーションは多面的であり、コンテンツだけにとどまりません。パーソナライズされた顧客体験がデジタルパブリッシングビジネスの成功に不可欠である主な理由を2つ挙げてみましょう:

顧客維持を促進し、顧客ロイヤルティを高める:

2020年当時、オンライン顧客の70%以上がパーソナライゼーションの欠如に不満を感じていたと報告されています。2021年には、この数字は76%に達し、今日、この数字はさらに増加していると思われ、顧客満足度にとってカスタマイズされた体験がいかに重要であるかを浮き彫りにしています。簡単に言えば、体験がユーザーにとって適切であれば、ユーザーはそのインタラクションにより価値を見出すということです。

パーソナライゼーションは、ユーザーに評価され、感謝されていると感じさせる。ユーザーが、企業が個人のニーズや好みを理解するために時間を割いていると感じれば、コミュニティの一員であると感じ、ブランドとの感情的なつながりが長続きする可能性が高くなります。例えば、ユーザー名入りのパーソナライズされたニュースレター、関連性の高い位置情報記事、適切な属性をターゲットにした広告、意味のあるおすすめ記事などはすべて、ユーザーが評価され、感謝されていると感じることにつながります。

その結果、長期的な満足度が高まり、最終的には友人や家族にサービスを薦める可能性が高まります。

コンバージョン率の向上と注文金額(AOV)の増加:

リテンションと同じように、ユーザーはブランドと交流することでより多くの価値を得ていると感じれば、より深い交流を追求し、プレミアムなサービスが正当なものだと感じるようになります。例えば、マッキンゼーの調査によると、ポジティブなカスタマー・エクスペリエンスはビジネスの成功に大きな意味を持ち、顧客満足度が20%向上し、売上転換率が10~15%高まるという結果が出ています。

パブリッシャーが1つの価格帯で決まったパッケージを提供するだけでは、ユーザーは簡単に興味を失ってしまいます。パブリッシャーは、ユーザーに関するデータポイントを利用することで、画一的なサブスクリプションのバンドルから解き放たれ、ユーザーの属性に基づいてターゲットを絞ったオファリングや独自のコンテンツ・グループ化を動的に作り出すことができます。これにより、ユーザーから見たパッケージやサービスの価値が高まり、より多くの料金を支払う意欲が高まります。

パーソナライズされた顧客体験を創造するためのベストプラクティス

パーソナライゼーションがデジタルサブスクリプションにプラスの影響を与える理由を説明したところで、パーソナライズされた体験を作り出すための出版業界のベストプラクティスをいくつか紹介しましょう。

以下の実践的な方法は、パブリッシャーが超パーソナライズされた顧客体験を提供できるようにするフレームワークを提供します:

  • ユーザーの行動を理解するためのユーザーデータの収集と分析

真のパーソナライゼーションは、ユーザーデータを効果的に収集し、行動を追跡することなしには成り立ちません。パブリッシャーは、暗黙的・明示的なファーストパーティデータを収集することで、ユーザーがどのような種類のコンテンツを消費し、どれくらいの時間サイトに滞在し、どのような行動を取ったかについての洞察を得ることができます。結局のところ、データはパーソナライゼーションのバックボーンであり、ファーストパーティデータ戦略はすべてのユーザージャーニーの最前線にあるべきです。ユーザーが感じる関連性とパーソナライゼーションのレベルは、パブリッシャーが扱うデータによって決まります。

有益なファーストパーティデータを収集するために、パブリッシャーは、ユーザーがコンテンツの好みを記入するよう求める登録フォームを設置したり、無料トライアルを通じてユーザーの行動を追跡するなどの戦略を採用することを検討するかもしれません。
  • オーディエンスのセグメンテーション

パブリッシャーがユーザーに関して持つこの豊富なデータは、人口統計的特徴、行動、興味に基づいてオーディエンスをセグメント化するために使用することができます。個々のユーザーごとにパーソナライズするのは大変な作業ですが、オーディエンスをセグメント化することで、パブリッシャーはこのような手間のかかる作業をすることなく、簡単にカスタマイズされたメッセージを提示することができます。

視聴者をセグメントに分割することで、パブリッシャーは視聴者セグメント内のコホートを特定し、これらのグループ化されたユーザーによりよくアピールすることができます。例えば、スポーツ関連の動画をよく見る18~21歳のユーザーは、モバイルスポーツ購読パッケージの学割を受け入れるかもしれません。同様に、60歳以上のシニアユーザーは、退職、持ち家、健康など、人生の変化に関連する記事に適している可能性が高くなります。
  • コンテンツのパーソナライゼーション

コンテンツのパーソナライゼーションは、ユーザーの興味、行動、嗜好に基づき、個々のユーザーに合わせてコンテンツをカスタマイズすることです。

前述のように、これはユーザーが興味を持ちそうなトピックを扱ったコンテンツを表示することを意味するが、例えば、文章よりもポッドキャストなど、ユーザーが最もよくインタラクションするタイプのコンテンツを表示することもできます。このようにターゲットを絞ったコンテンツは、ユーザーのサイト滞在時間を増やし、次のコンテンツまで閲覧を続けるよう促すことができます。これは、ソーシャルメディアの「エンドレススクロール」ブラウジングで定期的に採用されている戦術です。
  • 透明性

パーソナライゼーションとデータ収集について、透明性を抜きにして語ることはできません。透明性は、ユーザーとの信頼関係やロイヤリティを築くために不可欠です。自分のデータがどのように収集され、使用されているかを理解していると感じれば、ユーザーはブランドを信頼し、情報の共有や取引を継続する可能性が高くなります。

透明性を確保するために、主要な出版社はデータポリシーをできるだけ明確かつ簡潔に示している。ユーザーは、自分のデータがどのように収集され、どのように使用されているかを、数センテンスで理解できるはずです。このようにデータがユーザー体験、購読商品、またはサービスを改善するためにどのように使用されるかを説明することで、パブリッシャーは、ユーザーがさらに貴重なデータを共有することを実際に促すことができます。
  • 新技術の採用

パーソナライゼーションの要件は進化し、パーソナライゼーション戦略を実行する技術や手段もそれに合わせて進化してきました。多くの業界がデータ分析とパーソナライゼーションのためにAIに目を向けている今、パブリッシャーは新しい技術を採用し、ビジネスの将来性を確保することを考え始める時期に来ているのかもしれません。

パーソナライゼーションにおけるAIやMLの活用はまだ初期段階にあるが、急速に拡大しています。これらの技術が発展し続ければ、さらに強力で洗練されたものになるでしょう。パブリッシャーが膨大な量のデータを分析し、これまで考えられなかったパターンを発見することが可能になります。これによってパブリッシャーは、ユーザーに対してパーソナライズされた関連性の高いコンテンツ体験をさらに強化できるようになります。

競合に遅れを取らないためには、パブリッシャーはこれらの新しい機能を認識する必要があります。パーソナライゼーションとAIの未来についての詳しい洞察は、最近の電子ガイドをご覧ください:パーソナライゼーション、関連性、そしてAIの台頭。

結論

結論として、パーソナライゼーションは、ユーザーエンゲージメント、リテンション、収益の面でパブリッシャーに大きな利益をもたらす強力な戦略であることが証明されています。ユーザーの行動を分析することで、パブリッシャーはオーディエンスの興味や嗜好に関する洞察を得ることができ、彼らのニーズに応えるパーソナライズされた体験を作り出すことができます。パーソナライズされたレコメンデーションの提供、カスタマイズされたコンテンツの提供、カスタムユーザー体験の作成など、パブリッシャーが採用できるターゲティングパーソナライゼーション戦略は多岐にわたります。

パーソナライゼーションは画一的なソリューションではなく、視聴者の心に響く適切なアプローチを見つけるには、テスト、学習、反復のアプローチが必要な場合があることに注意することが重要です。パーソナライゼーションは一度だけの導入ではなく、定期的な注意と最適化を必要とする継続的なプロセスです。ユーザーの嗜好や行動が進化するにつれて、継続的にフィードバックを収集し、データを分析し、それに応じてパーソナライゼーション戦略を調整することが重要です。今、テストと反復を始めているパブリッシャーは、すぐにその利点を実感し、競合から際立つようになるでしょう。したがって、重要なのは、どこかでスタートを切り、そこから継続的にパーソナライゼーションの取り組みを洗練させていくことでしょう。

パーソナライゼーション、関連性、AIの台頭

デジタル出版を形成するテクノロジーを解明する

パーソナライゼーション戦略は目新しいものではありません。しかし、出版業界が進歩するにつれて、パーソナライズされた体験はより洗練されてきています。デジタルパブリッシャーは現在、AIを活用して顧客データを大規模に分析し、以前は想像もできなかったような正確な予測を行うことができるようになっています。

このeガイドでは、これらの課題を深く掘り下げ、パーソナライゼーションとコンテンツ・レコメンデーションに対する様々なアプローチを探ります。

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