顧客は自分にマッチする商品やサービスを求め、期待に胸を膨らませながらWebサイトを訪れます。その時に、自分と全く関係がない商品やサービスがレコメンドされると、どのような気持ちになるでしょうか？

顧客は期待外れと感じ、残念な気持ちになり、離脱につながってしまう恐れがあります。

このような事態を招かないように、企業は顧客のインサイトを注意深く観察し、顧客がWebサイトを訪れた際には、顧客に興味をもってもらえるような、パーソナライズされた商品やサービスを提案する必要があります。

今回は、Webサイトに訪れた顧客ごとに適したコンテンツを表示させることができる、MoEngageの「Webパーソナライゼーション」機能をご紹介します。

MoEngageとは

MoEngageは、AIを活用した高度なパーソナライズ機能が多数搭載された、アジアNo.1^*1【G2 Spring 2023】で「Mid-Market＆Small Business Market Leader」を獲得（アジアエリア）のカスタマーエンゲージメントツールです。

アプリ/Web/メールなどのクロスチャネルシナリオはもちろん、自動セグメント作成や自動シナリオ最適化など、One to Oneマーティングを強力に推進する機能がノーコードで利用できることがMoEngageの強みです。

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MoEngage

Webパーソナライズが与える影響とは

Webパーソナライゼーション機能についてご紹介する前に、Webサイトで顧客に無関係なコンテンツや製品を表示させると、具体的にどのような影響があるのでしょうか。

なんと、顧客の25%^*2参考：Create Personalized Web Experiences To Boost Engagement And Conversions｜MoEngageが不満を感じる可能性があることを公表しています。

その上で、Webパーソナライズで顧客ごとにWebサイトの最適化を行ったブランドでは、コストの削減に加え、収益の増加、キャンペーン効率の向上など、多くのメリットを得られる結果となりました。

MoEngageのWebパーソナライゼーションの特徴

Webパーソナライズが、収益やエンゲージメント向上に大きく寄与する要因であることをご理解いただけたかと思います。

MoEngageのWebパーソナライゼーション機能では、顧客属性や、過去の購入履歴や閲覧履歴などの行動に基づいて、Webサイト訪問者ごとに応じたコンテンツやキャンペーンを表示・最適化させることができます。

Webパーソナライゼーション機能の大きな2つの特徴を紹介します。

顧客行動・属性からパーソナライズ

顧客の行動情報や属性情報とWebサイトのカタログ情報を掛け合わせ、精度の高いパーソナライズを実現します。

また、既存の会員に対してだけではなく、新規訪問者に対してもデバイスやトラフィックソースなどに基づいたパーソナライズが行われます。

AIが表示するコンテンツを最適化

MoEngageには、AIが搭載されており「人の手＋AI」でコンテンツの最適化を図ることができます。

例えば「先月はアウターをよく閲覧していたが、今月はアクセサリーをよく閲覧している」など、顧客行動は一定とは限らないため、定期的にデータを収集・分析する必要があります。AIを活用すれば、顧客行動の変化をすばやくキャッチし、分析結果にもとづいたコンテンツの差し替えまで自動化されています。

AIを活用したその他の機能は、以下の記事でも紹介しています。

顧客の未来の行動がわかる｜MoEngageの未来予測機能とは？

AIがメッセージ配信に最適な時間とチャネルを予測｜MoEngageの「配信時間/チャネルの最適化」機能を紹介

Webパーソナライゼーション機能のユースケース

誰でも簡単にWebパーソナライズできる便利な機能ですが「新規訪問者にはこのコンテンツを出す」などのルール設定は、マーケティング担当者自身で決める必要があります。

この章では、Webパーソナライゼーション機能をどのように活用できるか、汎用的な例を3つ挙げて紹介します。

トリガー：会員、非会員

ECサイトに訪問する方の中には、新規訪問者もいれば、すでに購入いただいたことがあるリピーターも多く含まれます。それぞれの顧客層に対して、以下のようにTOPページの訴求を変えることができます。

新規訪問者にとっては、ポイントがもらえることから会員登録や購入への意欲が高まりそうな内容となっています。一方、リピーターにとっては「会員様限定」や「〇〇さん」という訴求で、ブランドへの信頼感を高めてもらいやすくなります。

トリガー：顧客の予算

扱う商品の価格帯が幅広い場合、顧客の予算に応じてTOPのバナーを変えることもできます。例えば、旅行商品を扱う場合、数万円〜数百万円と商品の価格帯は幅広くなる上に、どの程度の予算を旅行にかけられるのかも顧客ごとに異なります。

このような場合、過去の購入金額や閲覧している旅行プランの傾向から「予算志向」や「高級志向」にセグメントし、以下のように訴求を変えることができます。

価格は購入に大きな影響を与える要素の一つであるため、予算に合わせた訴求はニーズに対応できると同時に、顧客の購買意欲を高めることができます。「興味のある旅行プランが豊富なサイト」と認識してもらえれば、顧客の満足度も高まるでしょう。

トリガー：過去の購入履歴

扱う商品のカテゴリが多い場合、過去の購入履歴から顧客の好みに合わせて、以下のように商品をレコメンドすることができます。

顧客がサイトへ訪問した（欲しいときに）に好みのアイテム（欲しいものを）をレコメンドできれば、コンバージョン率の向上につながります。

また、扱う商品が多い場合、顧客が欲しいものを見つけるまで時間がかかってしまうことも考えられます。好みに沿ったレコメンドは「このサイトは欲しいものがすぐ見つかる」と感じてもらえるため、利便性が高まりサイトへの信頼感も得やすくなります。

ご紹介した3つのユースケース以外にも、顧客のよく閲覧するコンテンツ、カートに入っている商品などさまざまな情報をもとに、表示されるコンテンツを最適化することができます。

まとめ

Webパーソナライゼーション機能で、顧客ごとに表示されるコンテンツを最適化することで、一人ひとりに刺さる訴求ができるとともに、顧客体験の向上も期待できます。

高度なWebパーソナライズ機能は単独のソリューションとして展開されていることが多く、MoEngageのようなMAツールに搭載されていることは珍しいです。

その他、MoEngageにはグロースに欠かせない、顧客行動を予測できる機能や簡単にRFM分析できる機能など、最新機能が多数搭載されています。MoEngageについてもっと詳しく知りたい方は、こちらから資料のダウンロードが可能となっております。