最適化、レコメンデーション、パーソナライゼーションの違いはなんでしょう?

10 May 2017 | By CXENSE Japan

最初のブラウザが登場して以来、インターネットが私たちの興味と欲望を知り得るに足るスマートなデジタルエクスペリエンスを提供してくれると信じていました。

今日、私たちはパーソナライゼーションの始まりを目の当たりにしています。

モバイルとソーシャルは大きな動きをもたらしました。また、モバイルデバイスによる一人一人の行動は、コマースやニュース、エンターテインメント、コミュニケーションを横断して個人的なエクスペリエンスをどう提供するかを理解するために、さらに多くの道筋を切り開いています。

しかしながら、一般的に”パーソナライゼーション”と呼ばれるソリューションのカテゴリは紛らわしく、混沌としています。Gartnerの最新レポートでは、このカテゴリで36もの競合するベンダーが掲載されています。

これらを掘り下げると、”パーソナライゼーション”と広く呼ばれているものは、具体的な事例ごとに3つの異なるカテゴリのソリューションに分類されることがわかりました。

最適化:対象オーディエンス全体に影響する決定に利用

A/Bテストとしても知られる最適化は、幅広いユーザーに最適なプレゼンテーションを決定します。一般的には、トライアルと現状のアプローチを利用して、最適化は勝者が決定されるまで一定期間にわたってオーディエンスの前で一連の候補を対比させます。

例えば、ある広告においてどのコピーが最もクリックされたかということを調べることができます。マーケティング担当者は、一般的に、複雑なコーディングやバックエンドでの作業をほとんどせずに、このようなテストを繰り返し実行できます。

重要なことは、最適化は一人一人のユーザーに最適なプレゼンテーションを見つけることではなく、むしろオーディエンス全体にとって最適なプレゼンテーションを見つけることです。最適化はWebサイトやアプリのレイアウトやデザイン、ショッピングカートのコンバージョンのワークフローと経路、広告のデザインとレイアウトなどの意思決定を行う際に役立ちます。

レコメンデーション:オーディエンスの行動全体に基づく決定に利用

最適化にとても関係が深いレコメンデーションのソリューションは、一人一人のコンテンツに同じアプローチを適用します。一般的にはコラボレーションフィルタリングと呼ばれる方法をベースに構築されていますが、ほとんどのレコメンデーションエンジンは一般的な条件下のオーディエンスに類似したセット、もしくはクリックされる可能性の高いコンテンツを比較しています。Eコマースは最も一般的なアプリケーションです。

レコメンデーションのアルゴリズムは、他のアイテムと比較して、最も関連性の高いアイテムもしくは頻繁に購入されるアイテムに関して、各アイテムのプロファイルを作成します。例えば、ある特定の靴を購入する買い物客が、特定のハンドバックを購入する割合が多いことをアルゴリズムが発見します。これによって、ワークフローの一部としてこれらのアイテムをレコメンドするようになります。

パブリッシング業界において、コンテンツネットワークはトピックスまたは特定の記事が閲覧された場合に最も多くのクリックを生み出す一連のストーリーリンクを提示します。

最適化ソリューションと同様に、レコメンデーションのソリューションは、一人一人のユーザーの結果を調整するのではなく、大規模なグループ全体の行動に基づいて提案をします。

パーソナライゼーション:一人一人に向けたコンテンツ提供に利用

レコメンデーションソリューションからパーソナライゼーションソリューションへの大きな飛躍は、一人一人のユーザーのブラウザ上での行動データ収集です。

シーセンスはこの取り組みに焦点を当てています。データを収集し、リアルタイムで1対1のパーソナライゼーションを実行可能にすることです。

一般的にトラッキングスクリプトを利用して収集されるパーソナライゼーションソリューションは、ある期間にわたって各ユーザーの包括的なプロファイルを作成します。また、パブリッシャーが作成するすべてのコンテンツの詳細なプロファイルを作成することもあります。

これらのコンテンツプロファイルは、ユーザープロファイルの追加情報として機能します。例えば、一連のコンテンツの”アバウトネス(何であるか)”を理解することによって、ジョージ・クルーニー、金の価格やシリアに関するコンテンツを得たい特定のユーザープロファイルを伝えることができます。プロファイルには、一人一人のユーザーの利用時間、ブラウザ、場所、デバイスに関する情報も含まれています。特定のアプローチ下では、複数デバイス間での一人一人の閲覧プロファイルを統一することも可能です。

これらは全て、マーケティング担当者がコンテンツ、広告やオファーを含む一人一人のユーザーとの”会話”を作成するために利用できる追加の”シグナル”になるのです。

マーケティング担当者は、この膨大なデータプロファイルとCRM、eメールと広告プラットフォームを関連づけて、他の使い道をさらに強化することができます。パーソナライゼーションには、リアルタイムで一人一人のプロファイルのトラッキング、集約、維持をサポートするために、バックエンドの高度な技術が必要です。

マーケティング担当者の要望に応じるために、これらのソリューションはますます強力で複雑になります。しかしながら、デジタルエクスペリエンスは時間の経過とともによりスマートに、より関連性の高いコンテンツ、広告と購買を提供することが予想されます。

これらの期待に応えるためには、特定の目標を念頭に置いてスタートし、あらゆる方法で正しいアプローチを適用することが重要です。

このブログは2016年5月にCMSWire.comへ投稿した記事を元にしています。