今日の混雑したデジタル環境において、顧客エクスペリエンスとパーソナライゼーションは、新規ユーザーを獲得し、 既存のものを保持する。 実際には、 視聴者の38%が の顧客は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する企業から購入する可能性が高くなります。 しかし、従来のパーソナライゼーション マーケティング モデルは時代遅れになりつつあり、視聴者との関係を築くという点では成功しにくくなっています。 時代は過ぎ去りました モバイルアプリ戦略 ここで、通知の先頭にユーザーの名を追加することは「パーソナライゼーション」としてカウントされます。 今日、ブランドはユーザーとより深いレベルでつながるために、より一層努力する必要があります。 

ハイパーパーソナライゼーションは、従来のパーソナライゼーション モデルを超え、ユーザーの行動と AI テクノロジーおよびリアルタイム データを組み合わせて、カスタマイズされたメッセージとマーケティング戦略を作成します。 このマーケティング手法は、画一的な戦略から脱却し、顧客ごとに個別のエクスペリエンスを提供することを目指しています。  

ハイパーパーソナライゼーションと従来のパーソナライゼーション  

ハイパー パーソナライゼーションと従来のマーケティング パーソナライゼーションは類似した戦略を持っているように見えるかもしれませんが、それらを区別する要素がいくつかあります。 パーソナライゼーションは通常、名前、年齢、性別、場所などの基本的なユーザー属性に依存します。 その後、顧客はこれらの人口統計に基づいてグループに分類され、パーソナライズされたメッセージが提供されます。 しかし、 のみ22% の消費者は、ブランドから受けるパーソナライゼーションのレベルに満足しています。 ハイパーパーソナライズされたマーケティング この問題は、ユーザーの個々の行動を考慮すること、つまり「XNUMX つのセグメント」アプローチによって解決されます。 

たとえば、スターバックスはハイパーパーソナライゼーション マーケティングを社内に取り入れています。 モバイルアプリ戦略 AIの活用を活用することで、 リアルタイム データを使用して送信します 異なる400,000 の亜種 ハイパーパーソナライズされたマーケティング 個々のユーザーの行動に基づいたメッセージ。 スターバックスのアプリは、高度な AI テクノロジーを使用して、購入履歴、好み、好みに基づいて顧客ごとにパーソナライズされた食品と飲料の提案を作成します。 これは、顧客にジェネリック コーヒーの購入を完了させるよう促すだけだった従来のパーソナライズされたマーケティング戦略とは大きく異なります。

情報源: ウェブエンゲージ

 

ハイパーパーソナライゼーションは、顧客の手から作業と労力を取り除くという点でも独特です。 これらのマーケティング戦略は、カスタマー ジャーニーをカスタマイズし、顧客のニーズを予測します。 AI テクノロジーを使用すると、マーケターは顧客の要望を予測し、代替案を考える前にそれを実現できます。 モバイル業界では競争が激化しているため、この積極的なコミュニケーションはユーザーを維持し、ロイヤルティを生み出すのに役立ちます。  

実装 ハイパー・パーソナライズド・マーケティング 戦略 

うまく実行されたハイパーパーソナライゼーション モバイルアプリ戦略 配信できる 8回 マーケティング費用に対する投資収益率が向上し、売上が 10% 以上増加します。 重要なのは、顧客に不要なメッセージをスパム送信しないように、この戦略を正しく実装することです。 

ユーザーデータの収集

ハイパーパーソナライゼーション戦略を実装するための最初のステップは、ユーザー データを収集することです。 性別や年齢などのユーザーの属性だけでなく、アプリ内での行動や過去の購入データを徹底的に調査するようにしてください。 ユーザーが閲覧した製品、カートに追加したもの、平均閲覧時間、および過去の購入を評価します。 これらはすべて、目的のアクティビティを完了するためにユーザーをアプリに引き戻すことができるものを示す指標です。 

収集するデータが増えるほど、より高度にパーソナライズされたオファーを作成できるようになります。 ここで AI テクノロジーが非常に役立つツールとなります。 リアルタイムのデータ分析と AI テクノロジーを使用しない限り、特定のユーザーの行動を学習することは困難な場合があります。 これらのツールを使用すると、ハイパーパーソナライズされたコンテンツを使用して、適切なタイミングでターゲット顧客にリーチできるようになります。 また、スターバックス アプリがユーザーに飲み物や食べ物の注文を提案するのと同様に、AI を使用して、過去の行動に基づいて顧客に関連した推奨事項を作成することもできます。 

aを作成する ハイパー・パーソナライズド・マーケティング コンテンツ戦略

ユーザーデータを収集して分析した後、 モバイルアプリ戦略 ユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供するため。 ここからが楽しい始まりです。 クリエイティブなメッセージングやコンテンツ作成において、アプリの利点となるハイパーパーソナライゼーションを使用するさまざまな方法があります。 

ハイパーパーソナライズされたマーケティングの推奨事項

このマーケティング戦略を活用する XNUMX つの方法 顧客をアプリに引き戻すには、ユーザーのおすすめをハイパーパーソナライズする必要があります。 例えばAmazonのレコメンドツール パワー 35% 合計コンバージョン数のうち。 彼らは、検索クエリの履歴や過去の購入などの特定の情報を使用して、閲覧したばかりの製品を対象とした XNUMX 対 XNUMX の電子メールを送信し、ユーザーを購入に誘導します。 このタイプのパーソナライゼーションは、場所や名前を使用するだけではありません。 Amazon は、ユーザーのニーズに注意を払っており、探しているものに簡単にアクセスできる方法を作成していることをユーザーに知らせています。 マーケティング担当者は、レコメンデーション ツールを利用して、閲覧した製品に関するパーソナライズされたメッセージをユーザーに送信して、最終的な購入を促すことができます。 

ハイパーパーソナライズされたマーケティング プッシュ通知リマインダー 

ハイパーパーソナライゼーションを実装するもう XNUMX つの方法は、プッシュ通知を使用することです。 Netflix アプリは、このタイプのパーソナライゼーションの好例です。 Netflix のすべては、各個人のニーズに合わせて視聴の推奨を調整する、パーソナライズされた視聴エクスペリエンスを提供することです。 たとえば、ユーザーが過去に視聴した新しいシリーズが公開されると、そのシーズンが視聴可能になったことを知らせる通知が送信されます。 このタイプのハイパーパーソナライゼーションは、ユーザーが自分の好みに合わせたコンテンツを閲覧するように誘導されるため、ユーザーの収益を高めます。 

顧客ロイヤルティと報酬

ハイパーパーソナライゼーションキャンペーンのデータ収集の側面を利用することは、報酬を与えるときにも役立ちます。 貴重で忠実なユーザー。 マーケティング担当者は、特定のユーザーが毎日、あるいは毎週アプリに戻ってくることを確認した場合、そのユーザーが再び戻ってくるよう報酬を与える必要があります。 Spotify は、ユーザーが聴いている音楽を分析し、お気に入りのアーティストが近くで演奏する時間についてのメッセージをユーザーに送信することでこれを実現します。 また、特定のアーティストのカスタム キャンペーンも作成し、音楽を聴いてくれたユーザーに感謝し、コンサートへの独占的なアクセスを提供します。 この一対一、 ハイパーパーソナライズされたマーケティング 顧客ロイヤルティを促進し、アプリ内での維持率を高めます。

作成のポイント ハイパーパーソナライズされたマーケティング 戦略

顧客エクスペリエンスとパーソナライゼーションは、新規ユーザーを獲得するための重要な要素であり、 既存のものを保持する   視聴者の38%が パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する企業から購入する可能性が高い顧客の割合。 非常にパーソナライズされた モバイルアプリ戦略 従来のパーソナライゼーション モデルを超え、ユーザーの行動データと AI テクノロジーおよびリアルタイム情報を組み合わせて、カスタマイズされたメッセージやマーケティング戦略を作成します。 アプリのマーケティング戦略でハイパーパーソナライゼーションを使用する XNUMX つの方法を次に示します。

  • ハイパーパーソナライズされたマーケティング 推奨事項: Hユーザーへのおすすめを超パーソナライズします。 たとえば、Amazonのレコメンドツールは、 パワー 35% 合計コンバージョン数のうち。 マーケティング担当者は、レコメンデーションを利用して、閲覧したばかりの製品に関するパーソナライズされたメッセージを送信し、最終的な購入を促すことができます。 
  • ハイパーパーソナライズされたプッシュ通知リマインダー: ハイパーパーソナライゼーションを実装するもう XNUMX つの方法は、プッシュ通知を使用することです。 たとえば、Netflix アプリはこれらの通知を使用して、視聴している番組に新しいシーズンが登場するというメッセージをユーザーに送信します。 このタイプのハイパーパーソナライゼーションにより、ユーザーは自分の好みに合わせたコンテンツを受信できるため、ユーザーの収益が向上します。
  • 顧客ロイヤルティと報酬: ハイパー パーソナライゼーション キャンペーンのデータ収集の側面を使用することは、貴重で忠実なユーザーに報酬を与える場合にも役立ちます。 これを行うには、どのユーザーがアプリに戻ってくるかを分析し、そのユーザーに割引や新しいレベルへの独占的なアクセスを許可します。 この XNUMX 対 XNUMX のハイパーパーソナライズされたマーケティングにより、顧客ロイヤルティと維持率が向上します。