今こそマーケティングにパーソナライゼーションを

公開日：2025年09月22日 / 更新日：2025年09月22日

パーソナライゼーションとは、顧客一人ひとりのニーズや興味、購買履歴、行動データに基づいて、商品やサービス、情報をカスタマイズして提供するマーケティング手法のこと。簡単に言えば、「その人のためだけに最適化された体験」を作り出すことです。

特に、情報が溢れる現代において、一般的なアプローチでは埋もれてしまう可能性が高いため、パーソナライゼーションは企業の競争力を高める重要な戦略となっています。

本日は今こそ、マーケティングに取り入れていただくきっかけとなるよう、パーソナライゼーションをご案内いたします。

1 パーソナライゼーションが求められる３つの理由
2 パーソナライゼーションを実施するメリット
3 パーソナライゼーションとカスタマイズの違い
4 パーソナライゼーションに重要なデータ要素
5 まとめ

パーソナライゼーションが求められる３つの理由

なぜ今、パーソナライゼーションが必要なのか？
現代のマーケティングにおいて、パーソナライゼーションが不可欠である理由は、大きく以下の3つに分けられます。

消費者の期待が変化している

消費者は、企業からの一方的な情報提供ではなく、自分の関心やニーズに応じた提案を通して「自分を理解してくれる」ということを期待しています。
一般的な広告やメッセージよりも、自分に合った情報を提供されると、ブランドへの信頼感が向上し、パーソナライズされた体験を提供する企業に対して購入意欲が高まるのです。
言い方を変えると、消費者は、自分にフィットした体験が「当たり前」と感じる時代に生きており、これに応えられない企業は選ばれにくくなっています。

情報過多の時代で埋もれないため

現代は情報があふれており、消費者は1日に数百から数千の広告や情報にさらされています。
その中で、一般的で興味を引かないメッセージは簡単にスルーされてしまいます。
パーソナライゼーションは、顧客の興味や関心に直結するメッセージを届けることで、情報の海の中でも注目を集める力を持っています。

テクノロジーの進化により実現可能になった

以前は、パーソナライゼーションには膨大なコストや時間がかかりました。
しかし、現在ではAIやビッグデータ、マーケティングオートメーションツールの進化により、手軽に顧客一人ひとりに合った体験を提供できるようになりました。
顧客の行動データをリアルタイムで分析し、その瞬間に最適な提案をしたり、数万人の顧客データをAIで処理し、セグメントごとに異なるコンテンツを提供するなど、企業規模に関わらず、パーソナライゼーションを導入することが可能になっています。

このような3つの理由：消費者の期待の変化、情報過多の環境、そして技術の進化により、パーソナライゼーションを実践することは「選ばれる企業」になるための必須条件と言えるでしょう。

パーソナライゼーションを実施するメリット

顧客満足度（顧客ロイヤリティ）の向上

お客様一人ひとりに合った提案やサービスを提供することで、顧客は「自分のニーズや好みを理解されている」「大切にされている」と感じ、ブランドへの好感度や信頼感、満足度が向上します。
一方的な情報提供ではなく、顧客の興味に合わせたコミュニケーションを行うことで、顧客との深いつながりを築け、エンゲージメントが強まって、離反を防ぎ、リピート購入や口コミによる新規顧客の獲得にもつながります。

例: Amazonの「おすすめ商品」機能で、自分が探している商品がすぐに見つかる体験。

購買意欲の向上

過去の購入履歴に基づいて「あなたにおすすめの商品」を提案するなど、顧客にとって関連性の高い情報やオファーを提供することで、購入意欲を高められます。不必要な商品の提案を減らすことで、効率的な販売が可能になります。

例: 過去の購買履歴から、関連商品を提案するEコマースサイト。

効率的なマーケティング活動

パーソナライゼーションを活用することで、顧客セグメントに応じた適切なメッセージを届けられるため、無駄な広告費や非効率なアプローチを削減。これにより、ROI（投資対効果）の向上が期待できます。

例: Facebook広告で特定の趣味や購買意欲を持つユーザーに向けたキャンペーン。

ブランド価値の向上

顧客一人ひとりのニーズに応えることで、顧客体験（CX）が向上し、ブランドへの信頼と評価が高まり、また、他社との差別化が可能になる。

例: 高級ホテルが顧客の過去の滞在履歴をもとに、好みに応じたアメニティを用意。

データ活用による深いインサイトの取得

パーソナライゼーションのプロセスで得られるデータを活用して、顧客の行動や好みをより深く理解することで、将来的な商品開発やサービス改善に役立ちます。

例: Netflixが視聴データを基に新しいオリジナル作品を企画。

パーソナライゼーションの目的は単に「商品を売る」ことに留まりません。
それ以上に、顧客との強固な関係を築き、継続的な価値を提供し続けることにあります。
これにより、企業は短期的な成果だけでなく、長期的な成功を収めることができます。

パーソナライゼーションとカスタマイズの違い

パーソナライゼーションとカスタマイゼーションというこの2つの概念は似ているようで異なり、実際の現場では混同されることが非常に多く、その結果、やり方を誤ってしまい、期待した効果が得られないケースもしばしば見られます。
2つのアプローチの違いを明確にし、それぞれが持つ役割や効果を正しく理解して活用していきましょう。

まず、パーソナライゼーションは企業やシステムが主体となり、顧客のデータや行動履歴に基づいてAIやアルゴリズムを活用して自動的に体験を最適化することで、カスタマイゼーションは顧客自身が主体となり、企業から提供されたオプションの中から自分に合った設定や選択を行うことを言います。

Eコマースサイトが、過去の購入履歴をもとに「あなたへのおすすめ商品」を提案することをパーソナライゼーション、顧客がオンラインでTシャツのデザイン、サイズ、色を選んで注文することをカスタマイゼーションです。旅行業界で例えると、顧客の過去の旅行先や好みに基づいて旅行プランを提案することをパーソナライゼーションですが、顧客が自分の好みに合わせてフライト・ホテル・アクティビティを選んでパッケージを作成することをカスタマイゼーションになります。

パーソナライゼーションは、より個別化された体験を提供することで、顧客満足度やエンゲージメントを向上させ、顧客の期待に応えることを目的としますが、カスタマイゼーションは、顧客が自分の好みやニーズに応じた選択を行うことで、満足感や所有感を高め、製品やサービスに個性を持たせることを目的としています。

どちらも顧客満足度を向上させる重要な戦略ということに変わりはありませんが、パーソナライゼーションは効率性を重視し、カスタマイゼーションは顧客の選択自由度を重視する点が大きな違いです。

パーソナライゼーションに重要なデータ要素

最後にパーソナライゼーションにおいて最も重要なのは、顧客を深く理解し、最適な体験を提供するための土台となるデータです。

コンテキストデータ
コンテキストデータとは、顧客が特定の瞬間に直面している状況や環境に関するデータで、顧客の行動や意思決定を取り巻く「文脈」を理解するために使用されます。
たとえば、顧客がどのようなデバイスを使用しているのか、アクセスしている場所が自宅なのか外出先なのか、あるいは昼間なのか夜間なのかといった情報が含まれます。
また、天気や季節、休日や特別なイベントのような外部要因も重要なコンテキストとして捉えられます。
コンテキストデータはリアルタイムで収集される場合が多く、個々の顧客体験を即座にカスタマイズするのに役立ちます。

ビヘイビアルデータ（行動データ）
ビヘイビアルデータは、顧客がブランドやプラットフォームとどのように関わっているかを示すデータであり、顧客の意思決定プロセスを明らかにします。
このデータには、Webサイトやアプリの閲覧履歴、クリックしたリンク、カートに追加した商品、購入履歴、メルマガの開封やクリック履歴が含まれます。
さらに、リアル店舗での購買データやイベントへの参加履歴も行動データに該当します。
このデータは、顧客の興味や関心、購買意欲の兆候を把握するのに重要です。
ビヘイビアルデータは、顧客の過去の行動に基づいた予測分析を可能にし、将来の行動を予測して適切な提案を行うための基盤となります。

デモグラフィックデータ
デモグラフィックデータは、顧客の社会的・人口統計的な特性を示すデータであり、顧客の背景や属性を理解するのに役立ちます。
このデータには、年齢、性別、住所、職業、学歴、収入レベル、家族構成などが含まれます。
デモグラフィックデータは、顧客セグメンテーションの基本となり、ターゲット層を特定するために広く利用されます。

たとえば、30代女性で都市部に住む顧客と、60代男性で地方に住む顧客では、同じ商品でも異なるアプローチが必要です。
前者にはデジタル広告を通じたキャンペーンが有効かもしれませんが、後者には郵送のカタログやDMが効果的な場合があります。
デモグラフィックデータは他のデータと組み合わせることで、より精密なターゲティングとパーソナライゼーションを可能にします。

※パーソナライゼーションを実施する際は、企業の信頼性と存続に関わる個人情報の適切な管理・保護を行うとともに、Cookie規制強化への対応として代替データ収集方法を検討し、さらに情報漏洩を防ぐための継続的なセキュリティ体制の強化が不可欠です。