パーソナライゼーションによる e コマースのユーザー エクスペリエンスの向上

eコマースのパーソナライゼーションを通じて、実際に顧客を特定の製品に誘導できることをご存知ですか?

これは、e コマースのパーソナライゼーションとも呼ばれます。 このオプションを e コマース プラットフォームに追加することで、すべての顧客に自分の欲求やニーズに注意を払っているように感じさせることができます。

Facebook を見ると、あなたのフィードにはあなたが興味を持ちそうなものがたくさんあります。 これが、Facebook のパーソナライゼーション アルゴリズムです。 フィードには、選択した友人グループからの投稿が多数表示される場合もあれば、積極的にフォローしているページやグループからの投稿でいっぱいになる場合もあります。

他の多くの Web サイトでも同じことが行われています。 ソーシャルメディアだけではありません。 ニュース サイトでは、読者がニュース記事を選択するように誘導するパーソナライズされた表示機能も備えており、普段読んでいるトピックをフィードします。

コンテンツと製品をオーディエンスに提供するこの方法により、ユーザーは Web サイトに長くとどまり、最終的にはあなたとの取引を検討します。 彼らが探していたレギンスの割引を利用するか、彼らが読んで楽しんだ意見の社説を購読するかどうかにかかわらず、この好みのコンテンツのパンくずは、彼らを取引に導くのに役立ちます.

パーソナライゼーションをオプトアウトすることを選択する Web サイト訪問者は存在しますが (データのプライバシーに関する懸念から)、 e コマース開発におけるこの機能は依然として企業に好まれています。 迅速かつ簡単な変換を目指している場合、パーソナライゼーションは信頼できるソリューションです。

e コマースのパーソナライゼーションの利点

プラットフォームでのユーザー エクスペリエンスをパーソナライズすると、多くの変化がもたらされます。 ただし、その過程で多くのメリットがあるとは言えません。 ここにそれらのいくつかがあります。

1.顧客満足度とロイヤルティの向上。

e コマース エクスペリエンスをパーソナライズすることで、顧客が VIP であるかのように感じることができます。 製品のカタログを参照する必要はなく、代わりにホームページでアイテムを選択できます。

あなたのプラットフォームはあまりにも使いやすいので、これは満足度を上げ続けます。 また、表示される製品が彼らの興味に関連していることが保証されるため、彼らがあなたのプラットフォームに長く滞在するのにも役立ちます.

その点について、アドビは最近、回答者の 67% が消費習慣に基づいてパーソナライズされたオファーを望んでいるという調査を発表しました。 これにより、当初の意図よりも実際に多くの商品を購入するようになります。 パーソナライズされたニュースレターやその他のロイヤルティ プログラムを送信することで、引き続き顧客ロイヤルティを構築できます。

2.ウェブサイトのコンバージョンを促進します。

プラットフォームはパーソナライズされたエクスペリエンスをサポートしているため、ユーザーは興味のあるページに誘導されます。 彼らが Google でドレスを探していて、あなたのプラットフォームに飛び乗った場合、購入履歴と検索履歴を使用して、素敵なサンドレスを見つけることができます。 それがパーソナライゼーションの実行です。

その過程でユーザーを関連製品に誘導することもできます。 サンドレスの例から続けると、プラットフォームはドレスを際立たせるアクセサリーを推奨できます。 同じストアから複数の製品を購入できるのは非常に便利です。そのため、多くのユーザーがそれを選択します。

実際、ロンドンの小売業者は、パーソナライズされたレコメンデーションで他の製品を顧客に宣伝した後、カートに追加する率が 8.6% 増加したと報告しています。

3.ターゲットを絞ったキャンペーンでより多くの見込み顧客にリーチする。

パーソナライズされたコンテンツで古い顧客にアプローチするのは簡単です。 しかし、新しい人を引き付けるために何ができますか?

答えは、ソーシャル メディアのアルゴリズムを活用することです。 これらの Web サイトは、メール アドレスと電話番号を保存して、ユーザーにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します (「Cookie」と呼ばれるものに保存されます)。 これは、広告キャンペーンを実行することを選択した場合、特定のユーザーが製品に誘導されることも意味します.

オンライン広告は、従来の広告と同じではありません。 これは、ユーザーごとに異なるオーダーメイドのエクスペリエンスです。 それについての最もよい部分は？ 機械学習アルゴリズムは、関心のあるユーザーの履歴に基づいてプラットフォームを宣伝します。 すべての人に対応しなければならない広告を作成するよりもはるかに効率的です。

e コマースのパーソナライゼーション戦略の例

また、AI を最大限に活用する方法も知っておく必要があります。 結局、あなたは顧客の電話番号と電子メール アドレスにアクセスして、プラットフォームを支援しています。 そのような個人情報を無責任に使用す​​ると、悪い結果につながります。

以下は、e コマース プラットフォームでの顧客のパーソナライゼーションの最良の例です。

1.Amazonのおすすめ商品

知名度の高い e コマース プラットフォームを観察すると、検索履歴に基づいて製品がすぐに表示されます。 アマゾンも例外ではありません。 その推奨機能は、過去の購入、閲覧履歴など、いくつかの要因に基づいています。Amazon は、同様のユーザーが最近購入した製品も選択します。

これは、Amazon が他の e コマース サイトと同様に、ユーザーをいわゆる「ユーザー プロファイル」に配置するためです。 これらのプロファイルは、特定のプロファイルでトレンドになっている製品を特定し、そのプロファイル内のすべてのユーザーに宣伝するために使用されます。

Amazon のおすすめ機能も変動し、訪問ごとに異なる商品をおすすめします。 また、以前に購入した書籍の別の版を推奨して、新しい版に興味があるかどうかを確認することもできます。

2.ターゲットを絞った電子メール キャンペーン

機械学習により、顧客のプロファイルと行動に基づいて製品の推奨事項を送信できます。 ターゲットを絞った電子メール キャンペーンを使用するブランドには、 Adidas、Sephora、Asics などがあります。 それぞれについて簡単に見ていきましょう。

Adidas は、性別に基づいてパーソナライズされたメールを送信します。 たとえば、メール キャンペーンでは、男性の顧客には男性用の靴を、女性の顧客には女性用の靴を強調しています。 これにより、顧客の時間が節約され、興味のある製品を見るためにブラウズしなければならないコンテンツが減ります。

一方、セフォラはさらに一歩進んでいます。 AIを使用して、名前でユーザーに対処します。 また、AI は、過去にオンラインでより多く購入したユーザーの VIP を自動的にタグ付けします。 これらの VIP には、他のユーザーに提供される一般的な製品ではなく、よりターゲットを絞ったオファーが送信されます。

アシックスは別のアプローチを取ります。 新製品を顧客に宣伝する代わりに、ある時点でカートに入っていた製品をユーザーに思い出させます。 そうすることで、顧客が購入に戻って完了するように促します。 これにより、収益の損失からビジネスを守ることができます。

パーソナライズされた電子メール キャンペーンにはさまざまなアプローチがあります。 ブランディングに最適なアプローチを見つけて、それに取り組んでください。

3.パーソナライズされた製品ページまたはバナー

また、セールや特別なバナーがあるときはいつでも、興味のある製品に誘導されることに気付きましたか? それも機械学習の仕事です。

多くの e コマース プラットフォームでは、顧客の好みに基づいて特定の製品を宣伝しています。 たとえば、サイト全体のセールがある場合、技術者として分類されたユーザーは、衣服を好むユーザーよりもコンピューター関連の製品をより多く見る可能性があり、逆の場合も同様です。 「人気商品」や「最安値」の商品も、お客様の好みに合わせてご提案いたします。

人工知能 (AI) – e コマースのパーソナライゼーションのテクノロジー

ユーザーが何をしているかを正確に把握するために、チームを雇うことは困難です (そして費用がかかります!)。 そのため、企業は人工知能 (AI) と機械学習プログラムを採用して、このタスクを実行しています。

AI が単なる想像の産物 (および SF フリック) であった時代は終わりました。 現在、AI は e コマースの成長を最大化するためのツールとして使用できます。 AI テクノロジは、顧客のデータを読み取ってマイニングし、パーソナライズされたコンテンツを可能にするようにプログラムされています。 eコマースの用語では、顧客は、興味を持ち、購入する可能性のあるアイテムに誘導されます.

AI技術は単なる商品レコメンドだけにとどまりません。 一部の企業では、AI テクノロジを使用して、顧客が探しているページに誘導するチャットボットをセットアップしています。 これらのチャットボットは、同様の機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーのプロファイルを取得し、特定の製品にプッシュします。 また、機械学習に関しては、大量のデータを読み取り、レポートの形式で単純化する Google Analytics などのツールもあります。

e コマースのパーソナライゼーションへの課題

確かに、これは話がうますぎるように思えます。 AI と機械学習は、e コマースを簡単に実現できる単なるツールではありません。 実際、パーソナライズド広告の最大の問題は、ユーザーのプライバシーに対するニーズです。 消費者は、パーソナライズされたレコメンデーションがあると買い物を好むのは事実ですが、完全に見知らぬ人に個人情報を提供するという問題は依然としてあります。

参考資料:デジタル マーケティングで顧客データのプライバシーを保護する方法

また、誰が自分のデータを正確に扱っているのかわからないため、自分の情報が非倫理的な団体に利用されるのではないかと非常に恐れています。 結局のところ、何らかの痕跡を残さずにオンラインに接続することは、最近ではほぼ不可能です。 それは、アメリカ人の 60% 以上が信じられる場合です。

また、顧客データを最新の状態に更新する際に、いつ線を引くかを検討することも重要です。 機械学習アルゴリズムは、閲覧履歴や最近の購入に基づいてユーザーを追跡できるだけでなく、ユーザーが住んでいる都市や休暇に行く時期などの主要な人口統計学的ポイントも追跡できます。 インターネットの見知らぬ人にそのような機密情報を提供することについてどう思うか尋ねられたら、どう答えますか? 考えただけで違和感を覚える方も多いのではないでしょうか。

これらの懸念はまだ根拠がないかもしれませんが、彼ら全員が問題にならないことを望んでいる可能性はまだあります. 企業や政府は、パーソナライゼーションとプライバシー侵害の間の境界線が非常に薄いことに注意する必要があります。 一部のユーザーは、パーソナライズされたコンテンツを境界線上の「ストーキング」と見なし、オプトアウトするか、ブラウザーの Cookie 履歴を定期的に消去します。

重要ポイント

結局のところ、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズするかどうかを決定できるのは、あなただけです。 それは確かにリスクの高いビジネスですが、顧客の信頼を十分に構築できれば、それはあなたにとって良いことです. 終了する前に、パーソナライズされた e コマース コンテンツに関するいくつかのポイントを次に示します。

• 信頼と善意の歴史を築くことで、ユーザーのプライバシーを確​​保します。 オンラインでデータを共有することに抵抗を感じる人もいるかもしれません。
• パーソナライゼーション オプションを調べます。 パーソナライズされたコンテンツは、ターゲットを絞ったメールやホームページでの選択した製品の宣伝など、さまざまな形をとることができます。
• パーソナライズされたコンテンツを通じて見込み顧客にリーチします。 このオプションにはかなりの費用がかかる場合がありますが、アクションを実行してプラットフォームから購入する新しいユーザーを獲得できるため、それだけの価値があります.

e コマース プラットフォームでパーソナライゼーションを取得したい場合は、いつでも Proplerr に連絡できます。 Facebook、Twitter、または LinkedIn アカウントからメモをお送りください。

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