ハイパーパーソナライゼーションとパーソナライゼーション: 顧客体験のハイパーパーソナライゼーション

そして、それがあなたの聴衆が望んでいることです。つまり、特別で、独特で、個人的に対応され、見られ、聞かれ、そして認められていると感じられることです。

パーソナライゼーションは顧客体験の大きな一歩です。多様で包括的、本質的に 明確な しかし、製品に対する感情はレベルアップする必要があります。今日では、パーソナライズされているかどうかはもはや問題ではありません。 パーソナライゼーションとハイパーパーソナライゼーション。

誰もがパーソナライゼーションを行っているように見える世界では、 高度にパーソナライズされた多様な顧客体験が主流.

ハイパーパーソナライゼーションとは何ですか?

ハイパーパーソナライゼーションとは、リアルタイムデータ（大量のデータ）、AI、機械学習、予測分析を活用して、視聴者から個人レベルでより良い情報を取得し、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ゼーションを行うと、アプリを使用するユーザー、その職務、ニーズ、背景、好みを常に考慮して適応する優れた顧客エクスペリエンスを作成できます。

ハイパーパーソナライゼーションの一例としては、フィットネストラッカーが挙げられます。データが多いほど、よりパーソナライズ（ハイパー）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データを取得することで、個々のユーザーが UI の向きをどのように好むかに関する情報を得ることができます。また、マラソントレーニングを始めたばかりの人と経験豊富なマラソンランナーのそれぞれに適した距離もわかります。そのデータを取得すれば、同じような状況にある他の人にそのデータを提供できます。あるいは、体重を減らしたり増やしたりしようとしている人もいるかもしれません。体型、怪我の履歴、その他の生活状況に応じて、フィットネストラッカーが提供する情報は変わります。ユーザーを理解すればするほど、ユーザーへのサービスも向上します。

ユーザーを理解すればするほど、ユーザーへのサービスも向上します。

ジオロケーションはハイパーパーソナライゼーションのもう 1 つの例です。顧客の所在地に応じて、トラッカーはさまざまな方法で応答できます。たとえば、ノースカロライナ州から休暇でデンバーを訪れるランナーがいるとします。その場合、アプリでそのランナーの所在地を検出し、高地でのランニングに関するコンテンツを提供できます。

経験的データに加えて、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。これと経験的データを組み合わせることで、製品をより反復して、より多くのフィードバック サイクルを作成できます。

データが多ければ多いほど、AI や機械学習サービスのトレーニングが向上します。これにより、ユーザーの行動を予測できるようになります。予測分析により、製品は単にリアクティブになるだけでなく、プロアクティブになり、顧客がまだ必要としていることに気づいていなかった特別なタッチを提供できるようになります。モデルのトレーニング方法に応じて、アルゴリズムに入力するデータに合わせてエクスペリエンスを最適化できます。

なぜパーソナライゼーションよりもハイパーパーソナライゼーションが重要なのでしょうか?

新しいアプリケーション、ソフトウェア製品、またはサービスを始めるための良い基礎は、ペルソナから始めることです。ペルソナを十分に調査すると、潜在的なユーザーが抱えている問題点がわかります。これにより、ユーザーが経験する問題に対するソリューションを提供できるようになります。

しかしながら、 ペルソナと人口統計によって製品が実現できる範囲は限られています。

LinkedIn で最近話題になっているこのミームを見てみましょう。

確かに、共通のベースライン人口統計により、彼らを同じペルソナ カテゴリにまとめることはできます。しかし、一方がサヴィル ロウのスーツの最新の割引情報を知りたがっている一方で、もう一方は花火を大量に購入できる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、皆さんにお任せします)。アプローチの仕方は大きく異なります。パーソナライゼーションにより、個別に対応できますが、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?

もはや複合材だけを開発しているのではありません。

もっと深く掘り下げてみましょう。新しいフィットネス トラッキング製品を開発しているとします。まず、完璧な健康的な食事と運動習慣を持つクロスフィット コーチの Muscle Mark というペルソナから始めます。これは最初のローンチには適していますが、Mark は男性であり、現在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。また、代名詞も異なるノンバイナリーの人々も考慮する必要があります。性差に加えて、経済的、社会的、教育的背景がそれぞれ異なり、生物学的ニーズも異なります。

ハイパーパーソナライゼーションにより、顧客エクスペリエンスをレベルアップし、独自の個別化された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、自分の健康と運動についてもっと理解したいという同じ目標を共有しているかもしれませんが、その方法と理由は大きく異なります。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。

つまり、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様は、同じ人口統計に基づくペルソナのカテゴリに分類されるかもしれませんが、健康とはどのようなものか、またなぜ健康状態を把握するためにトラッカーが必要なのかという点についての考え方は大きく異なります。

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だけではもはや十分ではありません。

ハイパーパーソナライゼーションにより、 顧客体験をレベルアップ 大規模に、個別化された独自のエクスペリエンスを提供します。

超パーソナライズされた体験を開発する最良の方法

では、すべてのユーザーの個別のニーズを同時に満たし、すべてのユーザーにわたって拡張可能な製品を効率的に構築するにはどうすればよいでしょうか?

一つの方法はマイクロサービスであり、 再利用可能なコンポーネントこれらの方法を使用すると、すべてのサービスをゼロから構築する必要がなくなります。

たとえば、そのフィットネス トラッキング アプリでは、あなたが開発した同じカロリー カウンターが使用される可能性があります。カロリー カウンターのコア機能は、すべてのユーザーで同じになります。そのため、その基盤はどこでも使用できますが、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は、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 を中継したり、異なる広告を提供したりできます。

ハイパーパーソナライゼーションは、 B2B 世界もそうです。

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、この考え方は B2B 世の中も同様です。従業員や他の企業のために構築しているからといって、複合的な開発を行うわけではありません。まったく逆です。ローン承認アプリケーションを考えてみましょう。ローン担当者、引受人、借り手向けの機能を開発する必要があります。小規模企業、新築住宅、自動車など、さまざまなローンを申請できることを考慮する必要があります。次に、これらのユーザーがいるさまざまな状況を考慮する必要があります。査定者はオフラインのモバイルを必要とするかもしれません。検査官は位置情報を必要とするかもしれません。

ローン承認アプリケーションの構築 マイクロサービスと再利用可能なコンポーネント 新しいユーザー タイプに基づいて適応、変更、拡張できるコア システムを構築できます。

これはもう一つです B2B ハイパーパーソナライゼーションの例: 製造会社の従業員が工場のさまざまなエリアに異なるアクセスを許可するアプリケーション。従業員によってさまざまなエリアへのアクセス レベルが異なるため、キーカードやフォブは建物の周囲にある IoT センサーに対して異なる反応を示します。従業員ごとにアクセス レベルに応じて異なる通知が届きます。

人事システム、機械メンテナンス、ITサービス。これらすべて B2B ユースケースには、非常に現実的な多様なニーズと職務を持つ非常に現実的な人々がいるため、ユースケースを開発する際には、そのことを考慮する必要があります。

平等な機会の経験

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。10 年前、カスタマー エクスペリエンスの設計と開発は、製品をリリースし、ユーザー テストを実施し、結果を待つことを意味していました。その調査を実施した後に行われた反復は、すべて依然として 1 つのユーザー層に偏っていました。パーソナライゼーションは、開発者が顧客にとって何が最善かを知っていると思っているという事実をごまかすためのうまい方法です。実際には、顧客だけが自分にとって何が最善かを知っているのです。

ハイパーパーソナライゼーションにより、リアルタイムで取得したデータを使用してリアルタイムで対応できます。ペルソナを実際の人物に変えることができます。