インターネットやスマートフォンの普及により、誰もが情報を個人で手に入れられるようになりました。従来であれば新聞やテレビといったメディアによる情報入手が主流だったものから、スマートフォンやPCで検索すれば欲しい情報が簡単に手に入るようになるといったように情報へのアクセス方法にも変化が生まれています。
個人で情報を得られる時代だからこそ、マスメディアのように不特定多数に情報発信するのではなく、各個人に響く内容の情報をピンポイントで届けることが求められています。そのような状況において、近年注目を集めているのが「パーソナライゼーション」です。この記事ではパーソナライゼーションの概要や事例、混同しやすい「カスタマイゼーション」との違いについても詳しく説明しています。ぜひ参考にしてください。
パーソナライゼーションとは
パーソナライゼーションとはユーザーのWeb上の行動や購買履歴、問い合わせ内容といった情報をもとに、ユーザーの好みや興味関心を分析し、それをふまえて商品やサービスを提供する技術や戦略のことを言います。ここで重要なのは、パーソナライゼーションはアプリケーションやサービス側からユーザーに合わせて行われるという点です。サービスやアプリを利用するユーザーからすれば、自身で設定をすることなく自動的に興味のある情報が得られるというメリットがあります。
カスタマイゼーションとの違い
パーソナライゼーションと混同しやすいものにカスタマイゼーションというものがあります。パーソナライゼーションとの大きな違いは、パーソナライゼーションはサービスやアプリケーション側から自動的に行われるものなのに対してカスタマイゼーションはユーザー自ら設定を行うという大きな違いがあります。
単純なところで言えばPCの明るさやコントラストは、自分で好みのものに設定しますよね。それもカスタマイゼーションの一例です。レイアウトやコンテンツや機能を自分が使いやすいように調整できるのがカスタマイゼーションです。他にもSNSでは、特定のユーザーが自分のタイムラインに投稿できないように「ブロック」することができますが、これもカスタマイゼーションの一例と言えます。
カスタマイゼーションは、自分でアクションを起こすものなので自分の好みや「こうすれば自分にとって使いやすい」といったことが自覚できていれば効果的に働きます。逆に言えば、ユーザー自ら設定を行う必要があるため、手間に感じられてしまう場合もあります。さらにそのサービスやアプリケーションについて詳しくなければ、設定の仕方が分からずユーザーからの評価を下げてしまう結果にもつながる可能性があります。
パーソナライゼーションの例
自分で設定をすることで自分にとって使い勝手が良いようにするカスタマイゼーションと違い、パーソナライゼーションはあくまでサービスを提供する側が自動的に行うものです。それでは、パーソナライゼーションが行われているものにはどういったものがあるか確認していきましょう。
Amazon
Amazonで商品を購入する際などに「あなたへのおすすめ」というものがあるのを見たことがあるでしょうか。これはAmazon側でユーザーのこれまでの購入履歴や閲覧履歴からどのような商品に興味があるのかを学習し、パーソナライゼーションを行った結果、「あなたへのおすすめ」として提示されているものです。これは「レコメンデーション」と呼ばれます。レコメンデーションとは、日本語で「おすすめ」という意味です。
商品を購入する一般的なECサイトでは、商品一覧からユーザーが商品を探してカートに入れ、購入するという流れです。この場合は、当然自分が知っているものしか探せないし買えないわけです。しかしAmazonのように「あなたへのおすすめ」を提示することで、それがユーザーにとって響くものであれば「こんな商品があったのか」と新たな発見と購入につながります。
パーソナライゼーションは、ユーザーにとって便利な機能であるというだけでなく、よりサービスのファンとなり、ロイヤリティを高めることにもつながるのです。
Google AdSence
Google AdSence（グーグルアドセンス）とは、Google上のWebサイトに対して貼られているWeb広告です。ネット上でブログなどを見ていると画面の途中や横に広告が貼られていることがありますが、実はこれは個人個人にパーソナライゼーションされたもので、同じブログを見るのでも、使うスマホ（ユーザー）が違えば表示される広告も異なるものになります。
Google AdSenceはパーソナライズド広告とも言われ、ユーザーが過去に検索したデータをもとにユーザーの好みに合いそうな広告を表示するようにシステム側が適切に自動で広告を選んでいます。
少し前までのパーソナライゼーションでは、的外れなものも多かったです。たとえばAmazonの「あなたへのおすすめ」には、「どうしてこれを？」といったものも少なくありませんでした。しかし、AIの発達のおかげもあり各分野のパーソナライゼーションは、どんどんと精度を上げています。時代は自分好みに自分で設定をするカスタマイゼーションから、自動的に自分の好みに合わせてくれるパーソナライゼーションに移行していると言えるでしょう。企業が一気にAIを取り入れることはコストがかかることですので、まずは既存のものを使っていかにパーソナライゼーションができるかを検討するところから始めてみてはいかがでしょうか。
