パーソナライゼーションはなぜ難しい？　組織を悩ませる3つの課題と解決策

　データを駆使して個別最適化された顧客体験を創造するパーソナライゼーションは、組織のブランドロイヤリティーを向上させ、売り上げを伸ばす。事実、導入組織では10～15％の収益増加が実現されたとの調査報告もある。また、顧客の約70％はリアルタイムかつ高度にパーソナライズされた体験を当然と考えているという。

　一方で、関連性のないコミュニケーションやレコメンデーションによって顧客満足度が低下し、結果として売り上げ損失を招いているケースは珍しくない。その背景には、複数のチャネルをまたいだパーソナライゼーションの難しさや、膨大かつ複雑な顧客データの処理、ルールベースのレコメンデーションシステムによるスケールとROIの制約といった問題がある。

　本資料では、これらを克服する方法として機械学習（ML）の活用を提案している。そのメリットを詳しく解説するとともに、顧客を引き付ける高度なパーソナライゼーションを実現する機械学習ベースのソリューションと、そのユースケースを紹介しているので、参考にしてほしい。