こんにちは。ビジネス開発を担当する小西 敦士です。

私はフライウィールに2020年1月に入社し、当社のデータ活用技術を駆使した顧客企業へのコンサルティングやソリューションの提供を担当しています。ここでは、顧客体験において深い関係性を長く築くためのカギとなる、パーソナライゼーションについてお話しします。

 

心に残るあの体験

数年前の話、ニューバランスのスニーカーを求めて、渋谷のセレクトショップを訪問。残念ながら探していた商品は取り扱っていない。店員さんから、「ニューバランスの原宿店なら取り扱いがあるかもしれません。徒歩10分なのでどうですか」と提案される。お礼を伝え、向かった原宿店には幸運なことに最後の1足が。

後日、渋谷を歩いてると、例の店員さんを思いだし、ちょうど衣替えのシーズンだったので、お店を再訪。「あっ、先日のシューズ購入できたみたいですね。良かったです。」と声をかけてもらい、「そういえば、このシューズにぴったりなパンツ入荷したんですけど、どうですか」と、何とも適切なタイミングでピッタリな商品の提案が。その商品、買わない理由がない。

それ以来毎シーズン、その店員さんのもとへ。私にとって特別な存在になりました。

 

オンラインでもパーソナライズした体験を

オフラインの実体験からお話ししましたが、昨今、デジタルマーケティングの文脈で、「オンライン上でパーソナライズした体験を提供することが大事」とよく耳にします。

では、実態はどうなのか。これまでに50社以上の事業責任者、マーケティングマネージャーと話してきましたが、次のようなツール偏重型の施策に陥っているケースが散見されます。

 

・パーソナライズドマーケティングを実現するために、顧客データプラットフォーム(CDP:Customer Data Platform)を整備した。

・CDPの整備に加えて、BIツールを導入。サイトに訪問するユーザー行動を可視化した。

・市販のレコメンドツールを導入して「あなたへのおすすめ商品」をウェブサイト上に表示。

・Web接客ツールを導入して初回サイトに訪問した人には20%オフのクーポンを必ず出す。

 

いずれも重要な施策ですが、これらの施策だけでは顧客は歓喜しないし、自社の熱狂的なファンまでに育つことも難しいでしょう。顧客を深く知り、歓喜させることはデジタルトランスフォーメーション(DX)の本質ですが、ツールの選定とその導入だけでデジタルマーケターの仕事が完了したかのような風潮を感じます。例えば、レコメンドツールを導入したものの、そのおすすめ内容を把握しきれず、不安のあるマーケターもいるかもしれません。

 

フライウィールだからこそ

ではどうするのか。フライウィールが考える、顧客を歓喜させるためのパーソナライゼーションにとって大事な3つの仕掛けをご紹介します。

 

1. 眠ってしまっているデータにも活躍の場を

ユーザーの基本属性や購買履歴をCDP/DMP上に統合して管理しているケースは多くあります。先行的な取り組みが進む企業はそれに加えて、ウェブ行動ログも取得し、同一プラットフォーム上で名寄せし管理し始めています。

しかし、質の高いパーソナライゼーションには、それだけでは十分ではありません。オンライン上でのデータ統合に加えて、コールセンターの応対や対面窓口・店舗などといったリアルの場から生まれる情報の統合効果も大きいのです。

さらに、それら顧客軸のデータ統合だけでなく、商品軸での統合も重要になってきます。商品軸での包括的なデータ統合、つまり商品に紐づく利益性や在庫情報、物流情報等を拡張することで売上向上だけでなく、利益の改善にもつながります。

実際にフライウィールでは、顧客軸と商品軸でのデータ統合を行うことで、利益の改善に大きく貢献した実績があります。

 

2. 一歩進んだパーソナライズエンジン

データの統合と並行して、一人のユーザーにパーソナライズした体験を提供するためのエンジンを導入する必要もでてきます。

エンジンの開発は競争優位につながるので、自社で開発したいと考える企業も一定数いますが、パートナーとの協業がより有効な打ち手かもしれません。エンジンやモデルの手法は日進月歩で進んでいるため、自社単独でその進化にキャッチアップしようとすれば、その分コストやスピード感が重たくなります。本来享受したい果実(ユーザーに心地よい体験を提供する)が後手になる可能性があるからです。

実際に様々な企業の方との会話では、エンジンはルールベースのものを導入する企業が依然として多いです。「初回訪問した人に、XXX」、「前回訪問から30日以上アクセスが無い人に、XXX」といった具合。大企業でも多くの企業は、機械学習などでモデリングしたエンジンではなく、シンプルなルールベースのエンジンに留まっている印象を受けます。

だからこそ、他社に先駆けて、機械学習ベースに切り替える価値は大きいと考えます。

フライウィールでは、クリック率に加えて利益額や滞在時間など、目的に合わせた指標を最適にするための機械学習ベースのレコメンドエンジンを提供しています。

 

3. マーケター、マーチャンダイザーを解き放て

上記、1点目、2点目はデータ活用に関心を示す企業であれば、いずれの企業も何らかの取り組みを開始しています。

フライウィールでは「データを人々のエネルギーに」を標榜している通り、人々の抱える問題点に着目したツールも提供しています。

商品企画や販売、プロモーションを担当するマーケターやマーチャンダイザーは、本来、キャンペーンの設計や評価、改善に力を注ぐことが望まれます。実際には、複数に跨ったデータを個別に確認したり、Excelにダウンロードした在庫情報を確認したりと、データに振り回されて本来やるべきことに時間を割けていないケースが非常に多いものです。

データと日々悪戦苦闘している人々を助けたい。データを人々の、ひいては企業の力に変えるようにパーソナライゼーションするための“コックピット・ツール”をフライウィールは提供しています。これにより、痒い所に手が届いたエンジンのチューニングや期間設定が可能になり、次々とキャンペーン施策を検討し実行できるようになります。当然、実行した施策のモニタリングが可能なのでキャンペーンの効果分析もできます。

 

最後に

人々の行動のデジタルへのシフトが進む中で、これまで以上にお客様の行動を把握できる機会がすごいスピードで広がっています。企業はその機会を適切な方法で捉え、お客様との長期にわたる深い関係性を築くことが重要です。

アフターデジタルの時代において企業の本質的なデジタルトランスフォーメーション(DX)をともに歩み推進する存在として、フライウィールの技術や知見を、ぜひご活用ください。

「どこから着手すれば良いか分からない」、「様々なDX施策に取り組んでいるが一向に効果が生まれない」、「新しい取り組みを開始するが、いつもPoCで終わってしまう」。

もし、このようなお悩みをお待ちであれば、是非一度お話をさせて頂きたいです。御社にとってオンリーワンなデジタルトランスフォーメーションのアプローチを、ご提案させてください!

 


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また、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストなどの新しく価値あるプロダクトを一緒に生み出すメンバーの採用を積極的に行っています。募集職種はこちら


 

Author: 小西 敦士(フライウィール ビジネスデベロップメント)
流通・小売業界、エンターテイメント業界向けにデータ活用のためのコンサルティング、ソリューションを提供。前職のNTTデータでは、日本市場、欧州市場において顧客企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進。