2023 年の AI パーソナライゼーション: 例、ツール、ヒント

現代のビジネスの成功は、顧客が個人のニーズや興味に直接応えるパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるかどうかにかかっています。 現代の顧客の好みは常に変化しています。 こうした顧客を満足させるために、ブランドは人工知能、機械学習、自然言語処理を活用したテクノロジーである AI パーソナライゼーションに目を向けています。 AI を活用した新しいパーソナライゼーション ツールを使用して、ブランドは顧客満足度やエンゲージメントを高め、ロイヤルティを高め、最終的には売上を伸ばす方法を積極的に模索しています。

この記事では、AI を活用したパーソナライゼーションとハイパー パーソナライゼーションのトピックについて説明します。 企業がさまざまな業界で AI パーソナライゼーションを使用する注目すべき方法をいくつか紹介します。 さらに、企業がパーソナライゼーション ゲームをレベルアップするために使用できるいくつかのツールとヒントを検討します。

AI パーソナライゼーションとは何ですか?

AI パーソナライゼーションとは、機械学習や深層学習などの AI テクノロジーを使用して、特定の製品またはサービスのユーザー向けに厳選され、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成することを指します。 パーソナライゼーションを使用することで、ブランドは顧客エクスペリエンスと満足度の向上を目指し、その結果、エンゲージメント、顧客満足度、コンバージョン率が向上します。

AI パーソナライゼーションは、機械学習の機能を活用して、大量のデータを取り込み、分析して洞察を生み出します。 このデータを使用して、アルゴリズムはパターンと行動を確立し、顧客の好みや興味について予測することができます。 使用できるデータには、閲覧データ、インタラクション、レビュー、フィードバックなどがあります。 このデータを使用して、機械学習ツールはさまざまなユーザーの好みに対応するさまざまなプロファイルを構築できます。

企業はその洞察に基づいて、マーケティング メッセージ、コンテンツ、製品提供、推奨事項をカスタマイズして、各顧客の固有のニーズに応えることができます。 AI パーソナライゼーションは、e コマース、ソーシャル メディア、エンターテイメント、ソーシャル メディア、テクノロジーなど、さまざまな業界で使用されています。

AI パーソナライゼーションの 7 つの印象的なアプリケーションと例

AI を活用したパーソナライゼーションは、さまざまな業界にわたって無数のアプリケーションに使用されています。 このセクションでは、ブランドがハイパーパーソナライゼーション AI と、ブラウジング、購入履歴、地理的位置、オンライン行動、人口統計データなどのデータを使用して、個人に固有のエクスペリエンスを作成する方法を検討します。

1. 製品の推奨事項

e コマース市場は競争が激しく、現在、世界中で2,600 万を超える e コマース サイトがあると推定されています。 このような飽和市場で企業が生き残るためには、顧客を惹きつける独自の製品提供をカスタマイズする必要があり、そこでレコメンデーション システムが登場します。

e コマースにおける AI パーソナライゼーションは、AI が業界全体にどのような革命をもたらしたかを示す完璧な例です。 AI を活用したパーソナライゼーションの出現により、ブランドは、これまで成功を収めてきた従来のルールベースのレコメンデーション システムから離れつつあります。 従来のレコメンダー システムは柔軟性が低く、顧客の好みが時間の経過とともに変わらないことを前提としています。 また、データや複雑な関係を処理する能力も限られています。

最新の機械学習機能を使用して、ブランドはさまざまなデータポイントを分析し、特定のユーザーが購入する可能性が高い製品を推奨できるようになりました。 たとえば、ブランドは、評価やレビュー、エンゲージメント、購入履歴、類似顧客、人口統計データ、または季節傾向に基づいて製品を推奨できます。

多くの著名なブランドがすでに e コマースに AI パーソナライゼーションを導入しています。 たとえば、アメリカの多国籍電子商取引プラットフォームである Amazon は、ML ベースのレコメンデーション システムである Amazon Personalize を活用して、ユーザーの好みに基づいて製品を推奨することで、カートの放棄を減らしています。

2. 広告ターゲティングにおける AI パーソナライゼーション

顧客は、Web ブラウザーや Facebook などのソーシャル メディア プラットフォーム上で何千もの広告にさらされることがよくあります。 場合によっては、これらの広告が迷惑で不気味になり、ユーザーがプラットフォーム上で広告を表示しないようにする方法を探すことになります。 ただし、調査によると、ユーザーの興味に合った広告を表示すると、ユーザーが行動を起こす可能性が高くなります。

AI を使用することで、ブランドは購入履歴、ソーシャル メディア アクティビティ、場所、人口統計データ、その他の詳細などの顧客データを分析し、パーソナライズされた広告を作成できます。 パーソナライズされた広告キャンペーンは視聴者の共感を呼ぶ可能性が高く、エンゲージメント率とコンバージョン率が向上します。 ブランドがよりターゲットを絞った広告を作成するために使用できるその他の指標には、ソーシャル投稿、コメント、いいね、シェアなどがあります。

Facebook は、企業が特性に基づいてさまざまな視聴者をターゲティングできる、AI を活用した広告ターゲティング システムを備えている企業の 1 つです。 Facebook 広告を使用したターゲティングの可能な形式には、次のようなものがあります。

• 位置ベースのターゲティング、
• 利息ベースの、
• 行動に基づいた、
• 職名、
• 教育レベル、
• 政見、
• 接続、
• 人口統計に基づいたターゲティング。

たとえば、衣服に関する情報を常に共有しているユーザーは、衣服を表示する広告に興味を持つ可能性が高くなります。

Facebook は、 20 億人を超えるアクティブ ユーザーと数千のデータ ポイントを抱える、主要な広告ターゲティング プラットフォームです。 広告ターゲティングを使用すると、ブランドは広告オーディエンスを絞り込み、応答率を高めることができます。

3. AIコンテンツのパーソナライゼーション

ほとんどのブランドは、忠実な視聴者を構築するために SEO とコンテンツ マーケティングに多額の予算を費やしています。 ただし、ユーザーが見たくない一般的なコンテンツを表示し続けると、これらすべての努力とリソースが無駄になる可能性があります。 AI コンテンツのパーソナライゼーションを使用することで、ブランドはユーザーが見たいときに見たいコンテンツを表示することで、リーチを向上させることができます。 AI コンテンツのパーソナライゼーションには、機械学習を使用してデータを分析し、特定の視聴者の共感を呼ぶコンテンツの種類を決定することが含まれます。

コンテンツをパーソナライズするために活用できるデータ ポイントには次のようなものがあります。

• 位置、
• 性別、
• 閲覧履歴、
• ソーシャルメディアでの取り組み、
• アプリの使用状況、
• レビューなどのユーザー作成コンテンツ、
• サードパーティのソースなど。

多くのブランドは、AI コンテンツのパーソナライゼーションが顧客を引きつけ、サイトへの再訪問を維持するための優れたツールであると認識しています。 世界有数のメディアおよびエンターテイメント企業であるワーナー ブラザース ディスカバリーは、AI コンテンツのパーソナライゼーションで成功しました。

Amazon AI Personalize の使用 Warner Bros. Discovery は、認証されていないユーザー向けに映画と番組のおすすめをカスタマイズしました。 アーキテクチャ担当副社長の Don Browning 氏によると、同社ではコンテンツのパーソナライゼーションを導入して以来、ユーザー エンゲージメントが14%増加し、ブランド間のエンゲージメントが 12% 増加しました。

AI を利用したパーソナライゼーションのユースケースのもう 1 つの例は、デジタル音楽、ポッドキャスト、およびビデオのプラットフォームである Spotify です。 Spotify は、視聴履歴、検索クエリ、ユーザー作成のプレイリストなどのユーザー データを使用して、すべてのユーザーの音楽の個々の好みに合ったプレイリストを厳選します。

コンテンツのパーソナライゼーションを通じて、Spotify はユーザーをプラットフォームに長期間関与させ続けることができ、収益を増やすことができます。

4. 動的な価格設定

動的価格設定は、特定の要因に基づいてサービスまたは製品の価格を調整する価格設定戦略です。 AI のパーソナライゼーションは、価格設定の決定において重要な役割を果たす可能性があります。 機械学習を使用することで、ブランドはさまざまな側面に関する膨大なデータを分析し、情報に基づいてリアルタイムで価格変更を行うことができます。

履歴データに依存する従来の動的価格設定とは異なり、動的価格設定では AI の力を活用して多くのパラメーターが考慮されます。

動的価格設定アルゴリズムによって活用されるデータには、市場動向、生産コスト、競合他社の価格、場所、人口統計データ、顧客の購入行動などがあります。

航空会社、電子商取引、接客業、公益事業、小売業界など、ダイナミックプライシングが一般的な業界は数多くあります。

ダイナミックプライシングを使用するよく知られたブランドの 1 つは、モビリティ サービスを提供するテクノロジー企業である Uber です。 乗客は Uber アプリを使用して配車を呼び、ドライバーに料金を支払い、希望の場所まで行くことができます。 金曜日の夜に Uber の配車をリクエストすると、料金が通常の火曜日と同じではないことに気づくでしょう。

Uber は、機械学習を利用したサージ価格アルゴリズムを使用して、ピーク時の価格を決定します。 このアルゴリズムは、地理位置情報データに基づいて合理的な価格を推奨し、需要予測によりドライバーをより適切に配置し、顧客満足度と利益を向上させます。

ダイナミックプライシングのもう 1 つの例は航空業界です。航空業界では、航空券の価格は、一年の時期、路線の人気、残席数、競争に応じて変化します。 たとえば、デルタ航空のニューヨークの JFK からロンドン ヒースローまでの以下のフライトでは、特定の金曜日の午後 8 時 30 分に出発するフライトと比べて、午後 9 時 30 分に JFK を出発するフライトの料金がわずかに高くなります。

ダイナミックプライシングにおける AI を活用したパーソナライゼーションを通じて、航空会社は利益を最大化し、解約率を削減し、顧客エクスペリエンスを向上させ、競争力を維持することができます。

5. パーソナライズされたメッセージングと電子メール

現代の顧客はより賢明で知識があり、価値を付加しない無関係なメッセージを大量に送りつけていることを簡単に知ることができます。 ブランドはメッセージをパーソナライズする必要があります。そうしないと、結果として視聴者や見込み客がスパムとして分類される危険があります。

コミュニケーションをパーソナライズするには、企業はさまざまなデータポイントを評価することで顧客と視聴者を理解する必要があります。

ハイパーパーソナライゼーション AI を通じて、ブランドは、適切なタイミングで適切な対象者に送信される高度に厳選された状況に応じたコミュニケーションを通じて、顧客と有意義に関わることができます。 パーソナライズされたコミュニケーションは信頼を確立し、関係を深め、顧客の製品への購買意欲を高めます。

AI のハイパーソナライズと顧客のさまざまなペルソナへのプロファイリングは、電子メールでコミュニケーションする際のセグメンテーションを超えています。 代わりに、企業がカスタマー ジャーニー全体に適用できる個別のエクスペリエンスを提供することに重点が置かれています。

Spotify は、電子メールコミュニケーションにおいてパーソナライズされたコミュニケーションを使用している注目すべきブランドの 1 つです。 年末に、Spotify は、その年に最もよく聴かれたアーティストの曲やジャンルなど、すべてのユーザーの視聴習慣に関する「まとめた」レビューを送信します。 「Wrapped」レビューは、ブランドが AI パーソナライゼーションを使用してユーザー データを分析し、パーソナライズされたコミュニケーションとエクスペリエンスを提供する方法を示す完璧な例です。

このようにパーソナライズされた電子メールはユーザーに一体感を与え、製品の使用を継続するよう促します。

6. 動的な Web サイトにおける AI パーソナライゼーション

現在、ほとんどの顧客が購入の意思決定をオンライン情報に依存しているため、企業はブランド認知度を高め、信頼性を確立するために信頼できる Web サイトを用意する必要があります。 10Web AI Website Builder などの AI Web サイト ビルダーがこれに役立ちます。 10Web AI Website Builder はAI を活用して、ビジネス ニーズに合わせた独自のコンテンツと画像を含む Web サイトを自動的に生成します。

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より優れた、よりパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供するには、Web サイトが動的である必要もあります。 静的サイトとは異なり、動的サイトはユーザーの操作や入力のたびにコンテンツを変更します。 動的 Web サイトを通じて、ユーザーはショッピング、リアルタイム チャット、コンテンツ共有など、静的サイトでは実現できない機能を実行することもできます。

AI パーソナライゼーションを使用すると、e コマース プラットフォームなどの企業は、データに基づいてより関連性の高いコンテンツをユーザーに表示できます。 このデータには、ユーザーの過去の閲覧、アクティビティ、場所、年齢などの要素が含まれる場合があります。

Nike は、AI を利用したパーソナライゼーションを活用して、プラットフォームのユーザーに興味を持ちそうな製品を表示する世界で最も人気のあるブランドの 1 つです。たとえば、以前にランニング シューズを購入したことがある場合、Nike はそうする可能性が高くなります。それらをあなたに勧めてください。

Nike は、Web サイトのダイナミックな性質を通じて、顧客体験と満足度を向上させる可能性が高くなります。

7. パーソナライズされた AI を活用したチャットボット

チャットボットは、単純なルールベースのアプリケーションから、優れた顧客サポートを提供する効率的なサポート システムまで、過去に飛躍的に進化してきました。 新しいチャットボットは AI を活用しているだけでなく、顧客の質問を理解し、パーソナライズされた応答を作成する機能も備えています。 チャットボットでパーソナライゼーションがどのように機能するかは次のとおりです。

1. チャットボットは自然言語処理を使用してクエリを理解および解釈し、適切に応答します。
2. チャットボットはコンテキストを理解し、過去の変換を思い出すことができるようになり、より個人的なエクスペリエンスを提供します。
3. チャットボットは、過去の購入履歴、好み、過去のやり取り、その他の関連データなどのユーザー データを使用して、個人の固有の特性に一致する個別のユーザー プロファイルを作成します。
4. 継続的な学習と適応: チャットボットはユーザーと対話しながらリアルタイムで学習し、それに応じて好みを調整して、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。
5. 機械学習アルゴリズムを使用して、チャットボットは膨大な量のデータを分析し、ユーザーの行動の傾向とパターンを特定できます。

パーソナライズされたチャットボットを通じて、ブランドは顧客エクスペリエンスを向上させ、エンゲージメントを高め、プロアクティブなサポートを提供し、貴重なデータを収集し、年中無休のサポートを提供できます。

AI パーソナライゼーション ゲームをレベルアップするための 5 つのツールとヒント

1. AIをパーソナライズする

Personalize は、企業が顧客が最も関心のある製品を発見できるようにする、AI を活用したパーソナライゼーション ツールです。日々変化するユーザーの関心を追跡することは、企業にとって困難な場合があります。 Personalize の AI エンジンを使用すると、ユーザーの行動をリアルタイムで分析できます。

これらの分析に基づいて、企業はいつでも各顧客が何に興味を持っているかを特定し、適切な製品やサービスを宣伝できるようになります。 Personalize を使用すると、企業は顧客が関心のある動的な電子メール コンテンツを送信することもできます。

Personalize によると、パーソナライズされた電子メールは、パーソナライズされていない電子メールよりもクリック率が 56.7% 高くなります。

既存の CRM または電子メール マーケティング プラットフォームがあると仮定します。 その場合、Personalize を使用すると、既存のプラットフォームと統合でき、マーケティング キャンペーンをパーソナライズするために必要なデータが提供されます。 Personalize を使用すると、ブランドはマーケティング計画をパーソナライズし、キャンペーン率を高め、収益を増やすための洞察を得ることができます。

価格設定

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2.動的収量

あらゆるユーザー インタラクションをパーソナライズすることで、企業がモバイル、Web、電子メール、広告全体で最適なユーザー エクスペリエンスを提供できるようにする、高度なオールインワン オムニチャネル パーソナライゼーションおよび実験プラットフォームです。 貴社のビジネスが e コマース、ゲーム、メディア、金融サービス、食品業界のいずれであっても、Dynamic Yield は、パーソナライゼーションを通じて貴社のユーザー エクスペリエンスを向上させるソリューションを提供します。

その主な機能は次のとおりです。

• ヒーロー バナー、CTA ボタン、プロモーション エリア、製品リスト ページなどの静的コンテンツ要素をパーソナライズされた要素に変換する機能。
• 機械学習アルゴリズムを使用して、すべてのユーザーにとって最適なものを選択する大規模な自動コンテンツ パーソナライゼーション。
• ルールベースのトリガーを通じて、イベントベースでトリガーされるメッセージ、電子メール、およびプッシュ通知を定義できる機能。
• あらゆる単一要素のテストおよび最適化機能により、パフォーマンスを最大化できます。
• AI を使用した予測ターゲティングにより、より深いパーソナライゼーションを実現します。
• 高度なターゲティング ルール ビルダーを使用すると、場所、天候、ビジネス ルール、特性、コンテキストなどの要素に基づいて顧客をターゲティングできます。

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3.知的化

Intellimize は、企業が従来の手法から新しい動的なパーソナライゼーションと高度な最適化機能への移行を支援する AI を活用したツールです。 Intellimize エディターを使用すると、Web サイトを簡単に作成して実験し、Web サイトのさまざまな要素をカスタマイズしてテストできます。

Intellimize を使用すると、Web サイト全体と特定のページにわたって最適化目標を設定することもできます。 マーケティング担当者は、これらの目標を使用して、ビジネス目標に沿った価値のあるページレベルのエンゲージメントを推進できます。 Intellimize CRO を使用すると、マーケターは大規模にパーソナライズを行う場合でも、より迅速に仮説を立ててテストを実行できます。

新しい Intellimize テスト アプローチにより、マーケティング担当者は自信を持ってアイデアをテストできます。 A/B テストや多変量テストなどの時代遅れのアプローチとは異なり、新しいアプローチでは、マーケティング担当者は結果に影響を与えることなく、テストを同時に開始および停止できます。 また、Intellimize を使用すると、ブランドは視聴者に関する洞察をより迅速に取得できるようになり、既知および未知の訪問者に対してより良いエクスペリエンスを作成できるようになります。

価格設定

Intellimize Web サイトでデモを予約して、価格の詳細を確認できます。

4.アドビターゲット

Adobe Target は、ブランドが魅力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提供できるようにする、主要な自動パーソナライゼーション プラットフォームです。 Adobe の最先端の AI および ML テクノロジーである Adob​​e Teacher が Adob​​e Target を支えています。 Adobe Target の注目すべき機能には次のようなものがあります。

• ワンクリックのパーソナライゼーション: AI の力を活用してユーザーに関するあらゆるデータを分析し、パーソナライズされたエクスペリエンスを各ユーザーに提供します。
• 顧客がブランドとつながるあらゆる場所で、A/B、多変量、およびマルチアーム バンディット テストを実行する機能。 たとえば、A/B テストを使用すると、画像や UI を含むエクスペリエンス全体をテストして、最適なエクスペリエンスを見つけることができます。 多変量テストを使用すると、複数の要素を同時にテストして、最高のエクスペリエンスを提供する要素を見つけることができます。
• シングルページ アプリケーションの最適化により、シングルページ アプリケーションのユーザー エクスペリエンスをパーソナライズできます。
• モバイル最適化により、モバイル デバイス上で独自のエクスペリエンスを作成できます。

価格設定

Adobe Target の Web サイトでデモを予約して、価格の詳細を確認できます。

5.マネテート

Monetate は、ブランドがユーザーのデジタル エクスペリエンスをパーソナライズできるようにする、主要なオールインワン パーソナライゼーション プラットフォームです。 Monetate を使用することで、ブランドはユーザーの意図とニーズを正確に予測し、クリックするたびにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになりました。 プラットフォームの自動化されたユーザーフレンドリーな性質により、マーケティング担当者が顧客プロフィールの作成に貴重な時間をすべて費やすことがなくなります。

その他の主な機能は次のとおりです。

• 機械学習の力を利用してコンテキスト データと行動データを分析する1 対 1 のパーソナライゼーション。 Monetate を使用すると、カスタマー ジャーニーを通じて個別化されたエクスペリエンスをリアルタイムで提供できます。
• セグメンテーションとターゲティング機能を使用すると、企業はユーザーのグループを特定して特定のメッセージを送信し、最高のエクスペリエンスを提供できます。
• キーワードやビジネス ルールなどを考慮したツールを使用して、ユーザー向けにパーソナライズされた検索と配信エクスペリエンスを提供します。
• 視聴者に関するリアルタイム分析により、顧客の行動を理解するための洞察が得られます。
• ブランドが正確な製品推奨を提供できるようにする、商品フレンドリーで直感的なダッシュボード。

価格設定

Monetate の Web サイトでデモを予約して、価格の詳細を確認できます。

AI パーソナライゼーション ゲームをレベルアップするためのヒント

1. できるだけ多くのデータを収集する: データがなければ、ユーザーを理解することは事実上不可能です。したがって、企業はソーシャル メディア、ブラウジング、行動などのさまざまなソースからデータを収集する必要があります。このデータが収集されたら、それを分析して顧客の好みについての洞察を得る必要があります。
2. 継続的にテストして最適化する: パーソナライゼーションは 1 回限りのプロセスではありません。これはテストと調整が必要な継続的なプロセスです。 これまで説明してきたいくつかのツールが提供する A/B テストなどの方法を使用すると、戦略の影響を測定し、それに応じて調整できます。
3. 機械学習ツールの活用: 機械学習ツールは、膨大な量のデータを分析し、パーソナライゼーションに関わるテストなどの一部のプロセスを自動化できます。
4. 顧客のフィードバックに耳を傾ける:データを使用してキー入力パーソナライゼーションで顧客のニーズを理解する一方で、それが顧客のフィードバックの代わりになるべきではありません。顧客のフィードバックを使用して、ユーザー エクスペリエンスとニーズをパーソナライズすることもできます。
5. 予測分析を使用してデータを分析し、顧客のニーズを予測します。過去の傾向と行動を利用することで、常に新しい顧客のニーズに対応できるようにすることができます。

結論

パーソナライゼーションは、企業が成長のために活用できる強力な手法です。 しかし、 AI はパーソナライゼーションと企業が顧客と関わる方法に革命をもたらしました。 AI パーソナライゼーションの力を利用して、企業はハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、顧客満足度を高め、収益の増加を促進できるようになりました。 パーソナライズされたメッセージング、コンテンツ、広告、レコメンデーション、AI を活用したチャットボットに至るまで、AI アプリケーションは日々成長し続けています。 ただし、AI パーソナライゼーションを導入する前に、企業は明確な目標を持ち、倫理的な影響を意識する必要があります。

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