ハイパーパーソナライズとパーソナライズ:ハイパーパーソナライズを取得する時期が来た理由コラムコンテストサイトへハイパーパーソナライズとパーソナライズ:ハイパーパーソナライズを取得する時期が来た理由2024/05/31こんにちは<名前>、<名前>、10%オフ!<%first%name%>はどこにいましたか?まだ特別な気分ですか?私はそうは思いませんでした。パーソナライゼーションに失敗すると、製品やサービスの継ぎ目が見えてきます。バナー広告、チャットボット、製品内のメッセージなど、別の媒体では、あるいは長期にわたって繰り返されると、視聴者の特別感が損なわれ、製品提供に支障をきたす可能性があります。それは、視聴者が特別で、個性的で、個人的な対応を感じ、見たり聞いたり、認識したりするからです。パーソナライゼーションは、カスタマーエクスペリエンスの大きな一歩となりました。個性的な感覚を生み出すには、レベルアップが必要です。最近では、もはやパーソナライズされているか否かの問題ではありません。パーソナライゼーションかハイパー・パーソナライゼーションかという問題です。誰もがパーソナライゼーションに取り組んでいるように見える世界では、超パーソナライゼーションと多様な顧客体験が支配的になっています。パーソナライズよりもハイパーパーソナライズなのか?新しいアプリケーション、ソフトウェア製品、またはサービスを開始するための優れた構成要素は、ペルソナから始めることです。ペルソナは、十分に調査された場合、潜在的なユーザーが抱える可能性のある問題点についてのアイデアを提供してくれます。これは、人々が経験する問題の解決策を提供することにつながります。ペルソナと人口統計は、これまでのところあなたの製品しか使用できません。LinkedInでラウンドを行うこの最近のミームを見てください。ペルソナは人ではありません。確かに、基本的な属性が同じであれば、同じペルソナのカテゴリーに分類されるかもしれません。一方はサヴィル・ロウのスーツの最新割引情報を知りたがり、もう一方は花火の大量購入場所に興味があるかもしれません(それぞれが誰であるかは、皆さんの判断にお任せします)。このような人たちに対して、あなたはまったく異なる方法でアプローチすることになります。パーソナライゼーションによって個々のユーザーに対応することができますが、それ以上に、チャールズ皇太子がオジー・オズボーンと同じコンテンツやメッセージを受け取ることを想像できますか?あなたはもう、合成のためだけに開発をしているのではありません。深く掘り下げてみましょう。あなたは新しいフィットネストラッキング製品を作っているとします。あなたはまず、食事も運動も完璧に健康的なクロスフィットコーチの筋肉マークをペルソナとして設定します。マークは男性であり、あなたの製品を使用している女性のクロスフィットトレーナーもいます。代名詞が異なるノンバイナリーの人々もいます。背景も異なり、生物学的なニーズもさまざまです。ハイパーパーソナライズを使用すると、カスタマーエクスペリエンスをレベルアップし、個別の個別のエクスペリエンスを大規模に提供できます。フィットネストラッカーのユーザーは、自分の健康や動きについてもっと理解できるようになりたいという目的を共有しているかもしれませんが、その方法や理由は大きく異なる可能性があります。ハイパー・パーソナライゼーションは、同じ製品を求めるさまざまなタイプの人々にアピールできるため、製品の価値を高めるのに役立ちます。これらはすべて、製品が成長するにつれて、最初に設定した一般的なペルソナから離れる必要がある、ということです。チャールズ皇太子とダークロックの王は、同じペルソナのバケツに入るかもしれませんが、彼らの考える健康とは何か、なぜそれを維持するためのトラッカーが必要なのかは、まったく異なるものなのです。ユーザーのニーズは人によって大きく異なるため、パーソナライゼーションはもう通用しないのです。ハイパー・パーソナライゼーションは、顧客体験をレベルアップし、個性的な体験を大規模に提供することができます。利用して、オーディエンスから個人レベルでより良い情報を取得し、ひいてはその情報に基づいて適切に行動することです。ハイパー・パーソナライズは、アプリを利用する人たち、彼らの仕事の役割、ニーズ、背景、好みなどを常に考慮し、それらに適応した優れたカスタマー・エクスペリエンスを作り出します。ハイパー・パーソナライゼーションの例であるフィットネス・トラッカーに話を戻しましょう。データが多ければ多いほど、よりパーソナライズ(ハイパー)されたものにすることができます。ジャイロスコープや圧力センサーから経験的なデータを取得すれば、個々のユーザーがUIの向きをどのように好むかについての情報を得ることができます。マラソンの練習を始めたばかりの人と、経験豊富なマラソンランナーにとって、どの程度の距離が良いのかが分かるかもしれません。このようなデータを得ることで、同じような立場の人にデータを提供することができます。体重を減らそうとしている人、増やそうとしている人、体型やケガの履歴など、生活背景によって、フィットネストラッカーが提供する情報は変わってきます。ユーザーを理解すればするほど、より良いサービスを提供することができます。ジオロケーションも、ハイパー・パーソナライゼーションの一例です。あなたの顧客がどこにいるかによって、あなたのトラッカーは異なる方法で反応することができます。ノースカロライナ州のランナーが、休暇を利用してデンバーを訪れるとします。アプリは、彼らの位置を検出し、より高い標高でのランニングに関するコンテンツを提供することができます。実証的なデータに加えて、ユーザーがアプリをどのように使用しているかについての逸話的な証拠を提供するフィードバック・ループもあります。このような経験則に基づくデータを組み合わせることで、製品の改良を繰り返し、より多くのフィードバック・サイクルを作り出すことができます。データが多ければ多いほど、AIや機械学習サービスをよりよく訓練することができます。することで、ユーザーの行動予測に踏み込むことができます。予測分析によって、あなたの製品は単に反応するだけでなく、プロアクティブになり、顧客が必要とすることさえ知らなかった特別なタッチを提供することができます。モデルをどのようにトレーニングするかによって、アルゴリズムに送り込むデータに応じた体験を最適化することができます。ハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを開発するための最良の方法では、すべてのユーザーの明確なニーズを同時に満たし、かつすべてのユーザーに対して拡張性のある製品を効率的に構築するには、どうすればよいのでしょうか。私が多くの企業で採用している方法のひとつが、マイクロサービスや再利用可能なコンポーネントです。これらの方法を用いれば、すべてのサービスをゼロから構築する必要はありません。フィットネストラッキングのアプリは、あなたが開発したのと同じカロリーカウンターを使用しているかもしれません。カロリーカウンターの中核となる機能は、すべてのユーザーで同じになるはずです。新しいタイプのユーザー向けに開発する必要がある場合、ユーザーのニーズに応じて、スキンを変更したり、異なるAPIをリレーしたり、異なる広告を配信したりすることができます。私のフィットネストラッキングアプリの例は、非常に消費者中心ですが、この思考プロセスは、B2Bの世界にも当てはまります。従業員や他の企業のために作るからといって、合成のために開発するわけではありません。手のための機能を開発する必要があります。依頼するローンの種類を考慮する必要があります。これらのユーザーがどのようなコンテキストで利用するかも考慮しなければなりません。査定担当者は、オフラインの携帯電話を必要とするかもしれません。検査官は、ジオロケーションを必要とするかもしれません。マイクロサービスと再利用可能なコンポーネントでローン承認アプリケーションを構築することで、新しいユーザータイプに応じて適応、修正、拡張できるコアシステムを構築することができます。1つのB2Bハイパーパーソナライゼーションの例を紹介します。ある製造会社の従業員が、工場内のさまざまな場所にアクセスできるようにするアプリケーションです。従業員によって、さまざまなエリアへのアクセスレベルが異なります。従業員のキーカードや財布が、建物の周りに設置されたIoTセンサーに異なる反応を示すのです。従業員によって、アクセスレベルに応じて、受け取る通知も異なります。人事システム、機械のメンテナンス、ITサービス。これらのB2Bユースケースのすべてに、非常に多様なニーズと職務上の役割を持つ非常に現実的な人々がおり、開発時に考慮する必要があります。機会均等の経験ハイパー・パーソナライゼーションは、差別化のチャンスです。一昔前、カスタマー・エクスペリエンスの設計と開発とは、製品をリリースし、ユーザーテストを行い、その結果を待つことでした。その調査を行った後に行われるイテレーションは、やはりすべて1つの層に傾いていました。パーソナライゼーションは、開発者がお客様にとって何がベストかを知っていると思い込んでいることをごまかすための格好の手段です。実際には、自分にとって何がベストなのかは、お客さまだけが知っていることなのです。ハイパー・パーソナライゼーションでは、リアルタイムで得られるデータを使い、リアルタイムで対応することができます。ペルソナを実際の人物に変えることができるのです。