パーソナライズされた製品が増加している背景には何があるのでしょうか?

カスタマイズされたシューズ、カスタマイズされたドリンク、特別なメニューの提供。 製品のカーボンコピーがいたるところに存在する世界では、小売業者は自社の製品を目立たせ、顧客にユニークな購入体験を提供する必要があります。

消費者が自分の支出に慎重になっている現在、他と違うことの必要性はさらに高まっています。 企業は最も重要なドルをめぐって競争するため、より懸命に働く必要があるため、小売業者間の価格競争は一般的です。

パーソナライゼーション、オーダーメイド製品とパーソナライズされたサービスを通じて、国際ビジネス誌フォーブスによって 2024 年の 10 大ビジネス トレンドの 1 つとして挙げられています。

パーソナライゼーションが、お気に入りのブランドから大切にされ、理解されていると感じたい消費者にとって魅力的であることは明らかであり、長年にわたってそうされてきました。 実際、消費者は喜んで もっと払え 経験のために。

企業は消費者が何を求めているかをどのように学ぶか

企業はマーケティング担当者が呼ぶものをますます使用しています 大規模なパーソナライゼーション 個人に関する大量のデータを分析して、個人の特定のニーズ、行動、好みに合わせた製品を提供します。

この履歴データとリアルタイム データは、消費者のオンライン購入および閲覧行動、モバイル アプリの使用、インターネット検索、オンライン ショッピング カート、ブランド ポイント カードから収集されます。

電子商取引小売業者の Amazon は、消費者の閲覧履歴や購入履歴に基づいて製品の推奨をパーソナライズし、消費者が購入した、または少なくとも見たことのある商品と同じ商品またはバリエーションを提供します。

同様に、エンターテイメント ストリーミング プラットフォームの Netflix と Spotify は、ユーザーの視聴履歴を分析して、ユーザーの好みを理解し、新しいコンテンツを推奨しています。

コーヒー大手スターバックスは、モバイル アプリのゲームを通じて忠実な会員とコミュニケーションを取り、特別なオファーや特別な製品トライアルで忠実な会員に報酬を与えています。 ゲームは、過去の訪問やアプリとのやり取りから収集されたデータに基づいて、各顧客に合わせてカスタマイズされます。

続きを読む：
パーソナライズされた学習は学校教育の「未来」として宣伝されていますが、それは何でしょうか?また、うまくいく可能性があるのでしょうか?

コーラの コーラをシェアする 2011年にオーストラリアで発表されたこのキャンペーンは、商品に人の名前を追加するだけでブランドが消費者との間に絆を生み出すことができる成功例となった。

の 会社のブランド そのボトルと缶にはオーストラリアで最も人気のある150の名前が付けられており、ラベルにその名前が描かれている人とコーラを分かち合うよう消費者に促した。 名前のリストは後に拡大されました。

ロレアルの 最新のイノベーションは、各顧客の肌をデジタル スキャンする店内テクノロジーです。 得られたデータは、個人の色合い、水分補給レベル、必要なカバー力に合わせてカスタマイズされたファンデーション (72,000 通りの組み合わせから) を作成するために使用されます。

ナイキ は、消費者データの収集と分析の迅速化に役立つデータ統合プラットフォームの取得を継続しながら、何千ものスタイル、色、アイコンの組み合わせでカスタム シューズを製造しています。

消費者はショッピング体験をさらに充実させたいと考えています

デジタル化以前の時代、パーソナライゼーションは幅広い人口統計と顧客からの直接のフィードバックに基づいていました。 その結果、販売員と VIP 顧客の間での店舗でのやり取りや店舗サービスのカスタマイズが頻繁に行われました。 パーソナライゼーションを利用できるのは富裕層だけでした。

しかし、デジタル時代により、ハイエンドだけでなくすべての消費者がパーソナライゼーションにアクセスできるようになりました。 今日の買い物客はユニークな体験を期待しており、お金で投票します。 これを裏付けるのは、 研究 パーソナライズされたエクスペリエンスを示すことで、企業の売上が促進されます。

続きを読む：
私たちは医薬品の 3D プリントの実現にこれまで以上に近づいています。 これが重要な理由です

の COVID-19 パンデミック 消費者が新しい店舗、製品、または購入方法に切り替えるにつれて、企業にとってパーソナライゼーションの緊急性が高まっただけであり、ブランドロイヤルティは過去のものであることが証明されました。

消費者は現在、ブランドに対してより多くの価値を期待しています。 彼らは、群衆の一員ではなく、個人レベルで認識され、理解されていると感じたいと考えています。 大規模なパーソナライゼーションにより、消費者は自分の選択ができるようになったと感じることができます。 この気持ち 心理的所有権 「独自の」製品を設計することで得られ、より大きな価値とブランドにつながる可能性があります 愛。

パーソナライゼーションが大手ブランドで機能する理由

大規模なパーソナライゼーションが企業に提供します 多くの利点。 顧客獲得コストを削減し、収益を増やすことができます。 何百万もの顧客にエクスペリエンスをパーソナライズすると、特にブランドが独自のテクノロジーを使用している場合、競合他社が模倣することが困難になります。

パーソナライゼーションは、ブランドが消費者に必要なものを生産するため、無駄の削減にもつながります。 実は 彼らが何を望んでいるのかではなく、 考える 消費者が望んでいる。 結局のところ、自分にとってユニークな製品を見つけた消費者は、自分が作ったものだと信じているものを手放す可能性が低くなります。

ただし、予測アルゴリズムを使用してブランドが過去の行動 (あなたや他の人が何を買ったか/何を見たか) を分析し、(大規模に) 選択肢を導き出すのを支援するのは不完全な場合があります。

出会い系アプリ「Tinder」がユーザーにどの写真を見るかを決定するアルゴリズムへの依存は、次のように批判されている。 欠陥のある ユーザー間の相互利率は非常に低く、「右にスワイプ」します。 人間の行動を理解するには、アルゴリズムとともに直感が必要です。

パーソナライゼーションが新しいものではないのであれば、なぜ突然誇大宣伝が行われるのでしょうか?

ブランドはデジタル ディスラプションを急速に受け入れています。 デジタル革命は消費者データの流入をもたらしましたが、初期のアルゴリズムにもかかわらず、企業が大量の生データを理解することは困難でした。

人工知能 (AI) と機械学習は、ブランドが AI を活用した手法 消費者を理解し、カスタマイズされたコンテンツを提供します。 その結果、消費者は自社の製品のデザインに貢献できるようになります。

ナイキやロレアルなどの大手ブランドは、パーソナライゼーションのための適切な方式を備えており、顧客はユニークな体験を楽しんでいます。 これは、多額の予算とデータへのアクセスを持つ大手ブランドにとっては良いニュースですが、リソースが少なく、顧客の注目を集めるために競争しようとしている小規模ブランドにとってはそれほどそうではありません。

AI テクノロジーの成長に伴い、公的にアクセス可能なデータを備えたオープンソース ソフトウェアが登場し、小規模なブランドでもあらゆるエクスペリエンスをオーダーメイドにするためのノウハウにアクセスできるようになります。