小売業界が、より競争が激しく、デジタル主導で、顧客中心の環境へと変貌を遂げ続ける中、小売業者は膨大な数のタッチポイントを管理するという課題に直面しています。個々の取り組みにはそれぞれ価値がありますが、その累積的な影響はコストがかさみ、混乱を招く可能性があり、考慮すべき点やチャネル、マイクロトレンドが多すぎて、全体像を把握しにくくなってしまいます。 その結果、小売業界の全体像に対する理解が曖昧になり、不明確になってしまう可能性があります。CX Digital社との共同制作による当社の電子書籍では、こうした課題を深く掘り下げ、実践的な解決策とデータに基づいた洞察をご提供しています。本ブログでは、現代の小売業者にとって関心が高まっている分野である「パーソナライゼーション」に関する調査結果の要点をまとめました。
デジタル技術に精通した小売業者は、かねてよりパーソナライゼーションの手法を活用してきました。顧客が今やパーソナライゼーションを期待していることを裏付ける統計データは数多くありますが、その概念自体は新しいものではありません。しかし、パーソナライゼーションが顧客の関与を高め、ひいては顧客生涯価値の向上につながっているという点こそが、新たな傾向なのです。
電子書籍の全文をお読みください：『成長に向けた新たなアジェンダ：デジタルに精通した小売業者にとって不可欠な5つの課題』
パーソナライゼーションをオフラインで実現する
高度なパーソナライゼーションを実現しているブランドといえば、NetflixやApple Music、Spotifyといった人気のストリーミングサービスなど、デジタル分野の事例が真っ先に思い浮かびます。これらの企業には、顧客に関する膨大な量のデータや、顧客が反応するコンテンツを分析できるという強みがあります。 こうした極めて詳細なデータは、再生、スキップ、「いいね」、プレイリストへの追加といった行動が繰り返されるたびに、ブランドがレコメンデーションを洗練させるための判断材料となり、その能力を強化する助けとなります。
多くの小売業者は、こうしたストリーミング大手ほどユーザーや買い物客のデータにアクセスできないかもしれませんが、だからといって、これらの企業が機械学習を活用して「注目経済」から「価値経済」へと移行している手法から、ヒントを得ることができないというわけではありません。Spotifyの機械学習責任者であるトニー・ジェバラ氏は次のように述べています。 「クリック数やクリックベイトにとどまらず、長期的な視点に立った機械学習こそが、まさに刺激的な次のフロンティアなのです。」提供されるサービスは大きく異なりますが、これらのデジタルファースト企業からは、特にデータと機械学習を活用して店舗で最適な顧客体験を提供するという点において、学ぶべき教訓が依然として存在します。
パーソナライゼーションの次の段階は、単に消費者に適切なレコメンデーションを提供するだけにとどまりません。それは、消費者の選択肢を広げ、好みが似ている他の消費者が実際に購入した関連商品を提案することで、新しい商品を探索するよう促すことを目的としています。 例えば、最近購入したトップスに合うヨガパンツを単に推薦するだけでなく、このレベルのパーソナライゼーションでは、瞑想アプリも提案し、顧客にヨガの実践をさらに深めてもらうよう促すことができます。ここでは統合が極めて重要であり、小売業者はさまざまなデータセットを組み合わせることで、有意義な関連商品を提案し、ブランドロイヤリティを構築する必要があります。
デジタルに精通した小売業者がこれに取り組む方法はいくつかあります。おそらく最も明らかな方法は、データ共有を通じて行うことでしょう。例えば、共通のターゲット市場に関する膨大なデータを収集しているストリーミングサービスに広告を掲載するなどです。
Spotify Ad Studio
Spotifyは、広告開発者向けに、音声や動画広告の作成、収録、共有を可能にするさまざまなセルフサービスツールを提供しています。この広告モデルが他と一線を画す点は、広告のデザインとユーザーのコンテキストを融合させ、文脈に即した広告を提供できることです。 例えば、リスナーに特定の感情を呼び起こしたプレイリストの間に広告を配置した場合、その感情を活用して、リスナーの行動に好影響を与えることができます。
例えば、ピザハットは、Spotifyを聴いているピザ愛好家の間で、デリバリーサービスを常に意識してもらうため、オーディオを主軸としたキャンペーンを展開しました。このファストフードブランドは、Z世代、家族連れ、ゲームやテレビ番組、スポーツに関心のある人々など、主要なターゲット層を絞り込みました。 試合の日や夕食の時間といった「ピザにぴったりの瞬間」を特定し、リスナーの日常の流れを妨げることなく、食欲をそそる広告を配信しました。
小売業者にとってここから得られる教訓は、タイミングが重要だということです。買い物客にパーソナライズされたコンテンツを提供する効果は、「いつ」そして「どこで」提供するかによって決まります。 こうしたオンライン業界の有力企業と同様に、小売業者も店舗データを活用し、最も重要なタイミング（例えば、入店時やレジでの決済時など）に状況に応じた適切な広告を配信することで、店舗での滞在時間を延ばし、ひいては平均取引額（ATV）も向上させることができます。
Sephora でのパーソナライゼーション
簡単なオンラインアンケートへの回答と購買行動の追跡を経て、Sephoraの「Beauty Insider」プログラムでは、会員一人ひとりに合わせたおすすめ商品の提案、無料の美容サービス、新製品の先行購入権、限定イベントへの招待などを通じて、会員の皆様にパーソナライズされた体験を提供することを目指しています。
この先見の明のある美容業界の大手企業は、顧客がどのチャネルを好むかに関わらず、シームレスな体験を提供するために、プラットフォーム全体で顧客に関するデータを社内で共有しています。Sephoraの「ビューティー・インサイダー・プログラム」は2,500万人以上の会員を擁しており、同社の売上高の約80％を占めているとされています。
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店舗内分析がパーソナライゼーションをいかに促進するか
さらに、店舗内分析のデータと、オンラインでの閲覧時間やデジタル購入プロセスといった他のチャネルにおける行動データを組み合わせたソリューションは、買い物客に関する重要な洞察を引き出すことができます。 例えば、自然言語処理をテキストや音声データに適用することで、小売業者は、買い物客と企業とのやり取りから生じる感情の浮き沈みをより深く理解できるようになります。これは、顧客と完全にエンゲージメントを図るための、先見性のあるパーソナライゼーションの道筋を特定し、構築するための絶好の機会となります。
Eコマースを除いたとしても、店舗データだけでも、パーソナライゼーションの大きな可能性が見出せます。 店舗内での顧客動線分析により、小売業者は、顧客が最も長く滞在する場所や、陳列什器と最も関わりを持つ場所を正確に把握でき、店舗内における消費者の全動線を可視化することができます。これにより、小売業者はコンバージョン率を向上させるための改善策を講じたり、新しい店舗レイアウトや、リテールメディアネットワーク（RMN）の導入といったビジュアルマーチャンダイジングの革新的な取り組みを試験的に導入したりすることが可能になります。
重要なのは、関与度の高い消費者は、市場に精通した小売業者に対してこれまで以上に高い期待を示すようになるため、最高水準の顧客体験がこれまで以上に重要になるということです。
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