【入門】One to Oneマーケティングとは?事例で学ぶ実践法

井上 智紀(いのうえともき) (ニッセイ基礎研究所)

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One to Oneマーケティングとは顧客の趣味趣向や属性、行動履歴をもとにひとりひとりに合わせてマーケティング活動を行うことです。ビッグデータ活用・DMPの導入・データ分析技術の革新により、本当の意味での「ひとりひとり」が実現されつつあります。そんな最新事例と、簡単に導入できる手法をまとめてみました。

One to Oneマーケティングとは?

One to Oneマーケティングは、見込み顧客や顧客の趣味趣向、属性、行動履歴などに合わせてひとりひとりに最適なマーケティング活動を行うことです。この概念は、経営コンサルタントであるD.ペパーズとM.ロジャースが1993年に刊行した「The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time(邦訳:「One to Oneマーケティング-顧客リレーションシップ戦略」ダイヤモンド社)」において導入されました。[1][2][3]
従来のマスマーケティングが、セグメントされた集団に向けた施策により全体の利益拡大を志向しているのに対し、One to Oneマーケティングは、顧客個々に向けた施策により顧客の財布や気持ちのシェアや顧客生涯価値の拡大を志向するものです。

OnetoOneとマスマーケティングのイメージ

導入しやすい具体的な手法一覧

一口にOne to Oneマーケティングの導入を、といっても、すぐに目に見えて成果が現れることが約束されているわけではないでしょう。持続的な売上や顧客のロイヤルティといった成果を獲得するためには、経験を重ねる中で自社のビジネスや顧客に最適な取り組み方を探っていくことが肝要です。
以降では、導入しやすい手法の例をいくつかご紹介します。

レコメンデーション(レコメンドエンジンの導入)[BtoC]

Amazonで商品を購入した際には、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」としてお勧めの商品が提示されるのはよく知られているとおりです。このようなおすすめ商品の提示には、ユーザーの行動履歴(購入、閲覧など)に基づいた「協調フィルタリング」というレコメンデーションエンジンが利用されています。 レコメンデーションの仕組みには、このようにユーザーの行動履歴をもとにした「おすすめ商品の提示」のほか、「人気商品ランキング」や単純な「閲覧・購買履歴」を提示するものなど様々なものがあります。 これらのレコメンデーションに用いられる技術(レコメンデーションエンジン)については、おおまかには下表に示す4つのタイプに分類されます。

レコメンデーションの方式

概要

活用イメージ

ルールベース

予め決められたルールに従って商品を推奨

商品Aを買った人には商品Bを推奨するという決め打ちの設定を行う

コンテンツベース

予め計算されたコンテンツ間の類似性をもとに関連性の高いコンテンツを含む商品を推奨

健康食品Aの購入者に対して類似の効用を謳うサプリメントBを推奨するなど

協調フィルタリング

行動・購買履歴をもとにしたユーザーやアイテム間の特徴を元に、対象者と類似したユーザーが購買しているアイテムを推奨

「この商品を買った人はこんな商品も買っています」

ベイジアンネットワーク

アイテム属性やユーザーの属性、行動・購買履歴等の様々な情報をもとに、複雑に絡みあった因果関係の確率を計算し、対象者の購買確率の高いアイテムを推奨

「あなたへのおすすめ」

多くのASPでは、これらのレコメンデーション技術をそれぞれに組み合わせて提供していますが、導入にあたっては自社サイト内の各ページに固有のタグやスクリプトを埋め込むなどの作業を要する程度と簡単で、初期コストも数万円~2,30万円程度と比較的安価なところが多いようです。

このようなレコメンデーションツールに加えて、レコメンデーション型の広告に出稿することも可能です。知名度の高いものでは「Criteo(クリテオ)」などがそれにあたります。閲覧履歴やカート放棄などの行動履歴に加えて、それらの関連商品のレコメンデーションを表示することが可能です。購入を検討していた商品と合わせて表示することで購買意欲を掻き立て、離脱したユーザーをサイトに戻しながら関連商品に興味を持たせる役割を担っています。

One to Oneマーケティングの手法の一つ「レコメンデーション型広告」

レコメンデーション型の広告はCookieを使ったリターゲティングの仕組みを使っていることが多く、2020年のGoogleによる「ChromeにおけるサードパーティーCookie廃止の発表」 を受けて今後の向かい風の強まりが懸念されています。

マーケティングオートメーション・CCCM[BtoB/BtoC]

オムニチャネル化が進む中では、Webと実店舗やイベント・展示会、Eメール、DMなど複数のチャネルをまたぐ顧客の行動にあわせた対応が求められます。BtoBビジネスでは、マーケティングオートメーション(MA)を活用して、展示会に来た人にだけクローズドのセミナーを案内したり、Webの閲覧履歴によってEメールや電話でのフォローをしたりといった活用がよく見られます。
BtoCのECサイトでは、CCCM(クロスチャネル・キャンペーン・マネジメント)を活用してWebの閲覧履歴に応じてクーポンをEメールやハガキなどで送付し、Webや店舗への再訪を促したり、位置情報を使ったプッシュ通知で推奨商品のキャンペーン情報を送って近隣店舗へ誘導するなどがあります。

複数のチャネルをまたいで個々の顧客とのコミュニケーションを図ることができれば、顧客とのリレーションシップの深化や売上の拡大に寄与することが期待できます。 このように複数のチャネルをまたいで個々の顧客とOne to Oneのコミュニケーションを実現するには、MAやCCCMといったツールの活用が便利です。

One to Oneメール

MAやCCCMを使った施策でよく行われるのがOne to Oneメールです。キャンペーンに基づいてターゲティングし、ユーザー毎のコンテンツを埋め込んで配信すれば個人に最適化したOne to Oneメールが出来上がります。イメージしやすいBtoBビジネスの事例を挙げると、Webページの「価格表」を見た翌日に差出人が営業担当名となっている「見積シミュレーション」や「無料相談会」への案内のメールが届く仕組みが該当します。MAやCCCMでのキャンペーン設計目線からみれば、毎日自動的に「前日「価格表」を見た人」を抽出し、その人へ「営業担当者名」と「宛名」が差し込まれたEメールを送るという設定を行うことになります。


多くのMAやCCCMのツールは、容易に導入可能ですが、顧客DBや商品DB、Webのアクセス履歴などのデータ連携に際しては、事前にデータ加工などの処理を要することもある点には注意が必要といえるでしょう。

Web接客ツール[BtoB/BtoC]

Web接客ツールとは、Webサイトに訪問した閲覧ユーザーに対し、チャットボットやポップアップ、プッシュ通知などを使って接客するツールです。閲覧ページや過去の閲覧履歴からシナリオを設計して設定しておくことでOne to Oneのオファーを行うことが可能です。前述のMAやCCCMにも、この接客機能が備わっている場合もありますし、接客に特化したツールもあります。
例えば、現在閲覧中のページと閲覧履歴の組み合わせから、もっともアクションしやすそうなポップアップを表示する方法があります。

One to Oneマーケティングの手法の一つ「Web接客ツール」

シンプルなシナリオで実装しやすいOne to One施策になりますので、導入時に実装してみてはいかがでしょうか。

【あわせて読みたい】

【2021年版】Web接客ツールとは?おすすめ8選・選び方(比較表付き)

LPO

LPOとは“Landing Page Optimization”の略で、ランディングページの最適化を意味します。従来はABテストを繰り返して全体を最適化することが主流でしたが、昨今ではターゲティングとパーソナライズにシフトしています。LPOツールを活用して、個々に最適化することでOne to One施策を行うことが可能です。例えば、流入時の検索キーワードやクリックした広告クリエイティブに合わせてキービジュアルを最適化することが可能です。

One to Oneマーケティングの手法の一つ「LPO」

事例で学ぶOne to Oneマーケティング

ここでは、実際の施策を知ることでよりOne to Oneマーケティングへの理解を深めましょう。わかりやすい事例を集めました。

【事例1】サイト内の回遊性を高めるためにポップアップでページあたりのPV数は最大1.5〜2倍に増加、ソニーネットワークコミュニケーションズのMA施策

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社では「NURO 光」といった個人向けサービスだけでなく、法人向けの分野においても多様なニーズに応えるサービスを幅広く提供しています。テレビCMを行っていない法人向けサービスの認知拡大とリード獲得・育成では、WebサイトとMAツールの活用で実施しています。MAツールの「SATORI」と名刺管理ツールを連携し、One to One施策を実施。Webページ閲覧ユーザーに合ったポップアップを表示することで、1ユニークユーザーあたりのPV数を1.5~2倍に引き上げることに成功しています。

ソニーネットワークコミュニケーションズの「SATORI」導入事例

【事例2】個人の計測データに寄り添いレコメンドするZOZO TOWNの事例[4][5][6][7]

有名ブランドから新進気鋭のブランド、ショップまで、日本のファッションブランドを幅広く取り扱う株式会社ZOZOの「ZOZO TOWN」では、2010年にCRM部を新設(2011年にはCFM部に改称)し、One to Oneマーケティングを導入。キャンペーンマネジメントツールを活用して200種類以上のパーソナライズドメールを配信することで成果を上げてきました。2016年以降は、SNSなどメール以外のコミュニケーションツールを使ってよりリアルタイム性を追求。さらに、「ZOZOSUIT」や「ZOZOMAT」などの計測スーツにより商品をパーソナライズするプライベートブランド事業にもチャレンジしてきました。プライベートブランド事業は、計測の手間やデザイン性の乏しさから売上を伸ばすことができず、現在ではサービスを縮小していますが、その後、計測データを商品レコメンドへ展開。AI技術により、体系に合うだけでなく1億件以上の購買データや「WARE」のコーディネートデータなどを組み合わせ、より個人に最適化したレコメンデーションを実現しています。どこまでもOne to One施策を進化させる株式会社ZOZOでは、2021年3月期決算に最高益が報告されています。

【事例3】リードの醸成を収益に変えるDELL[8][9]

Webを通じて直接消費者から製品の注文を受け付け、生産(BTO)するダイレクトモデルで有名なDELL社では、こうした注文段階以前における顧客とのコミュニケーションにおいてもOne to Oneマーケティングの取り組みを進めています。潜在顧客を有望な見込み顧客に育成し、購買につなげるまでのプロセスを、発見、教育、比較、購買の4つに区分し、それぞれの段階にあわせて定期的なEメールを送ることで、購買に至るまでエンゲージメントを深めています。これら4段階のプロセスは循環的なものですが、他のプロセスに移行せず滞留してしまう潜在顧客に対しても、彼らに向けたメッセージを用意し、継続してコミュニケーションをとっています。
多くの企業がホワイトペーパーや長文記事などの自社サイト内のコンテンツを活用して、ターゲット顧客の行動に応じたコミュニケーションを行っていますが、同社ではこのような取り組みに加え、四半期ごとに25%のコンテンツを入れ替えています。顧客が各々のコンテンツを閲覧することで識別される個々のニーズは、エンゲージメントスコアと併せて個々の顧客向けのEメールメッセージの作成に用いられています。
サイト内コンテンツのモジュール化は、グローバルな拡張性とEメールメッセージをパーソナライズするための鍵であり、現在では数千種類におよぶシナリオを実現しています。
同社では、これらの取り組みのパフォーマンスをエンゲージメント、売上、業績の3つの指標から確認していますが、実際に、顧客あたりの収入が倍増するほどの成果につなげているようです。

【事例4】有料版に移行する可能性を推定、MAのセグメンテーションで詳細なパーソナライズを実現するBrainshark社[10][11]

中堅・中小企業から大企業までのあらゆる企業を対象にトレーニング、セールスコンバージョン、マーケティングの改善を支援するクラウドベースのBtoBサービスを提供するBrainshark社では、同社の製品(サービス)を、見込み顧客を獲得するためにフリーミアムと無料トライアルの2つのタイプで提供しています。この戦略の要は、見込み顧客、特にフリーミアムのユーザーを有料版に誘導することにあります。フリーミアム製品であるmyBrainSharkは、プレゼンテーションのスライドショーやスプレッドシートのデータ、PDFなどを用いてビデオプレゼンテーションを作成するツールですが、利用にあたって必要な情報は、ニックネームとEメールアドレス、パスワードだけです。また、無料で利用できることから、同社がビジネスユーザーをターゲットとしているにも関わらず、小学校や高校での教育目的に利用されるなど、多くのユーザーを惹きつけています。
これらの登録情報は、MAの機能とIP検索の結果を用いて推定された有料版に移行する可能性の高さによりセグメンテーションされており、ユーザーの2回目の訪問時には、役職や所属部署、会社名などの詳細に関するフォームへの入力を求め、ユーザーをより適切なセグメントに分類するとともに、これらの情報をもとに、よりパーソナライズされた情報を提供しています。
製品のスケールダウンバージョンであるフリーミアム製品のユーザーには、使用中の製品に関するウェビナーやホワイトペーパーのダウンロードなどの情報提供や同社の他の製品のプロモーションなどのパーソナライズされたメッセージ、有料版へのアップグレードを促すメッセージを製品のインターフェースを通じて表示しています。
これらの取り組みにより、同社のmyBrainSharkの登録者は15%、有料版の無料トライアルへの参加者は150%とそれぞれ増加し、1,100万ドル以上の増収を実現しているようです。

One to Oneマーケティングを導入しよう

ご紹介した事例からも明らかなように、One to Oneマーケティングを成果につなげていくためには、顧客に対する理解を深め、カスタマージャーニーに沿った詳細なシナリオに落としていくことが不可欠です。
一方で、レコメンデーションエンジンやMA、CCCMなどのツールにより、One to Oneマーケティングの導入は、比較的容易に実現できるようになりました。顧客ロイヤルティを高め、持続的な収益につなげていくためにも、これらのツールを活用したOne to Oneマーケティングの導入を検討してみてはいかがでしょうか。事例で述べたとおり、詳細なセグメンテーションによるパーソナライズドされた施策では、MA(マーケティングオートメーション)の活用が目立ちます。これを機に合わせて導入をご検討ください。

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[1] 参考文献:D.ペパーズ、M.ロジャース著、井関利明、ワン・トゥ・ワン・マーケティング協議会 監訳(1997)「One to One企業戦略」ダイヤモンド社
[2]参考文献:D.ペパーズ、M.ロジャース、B.ドルフ著、千野博 訳(1999)「ワン・トゥ・ワン・マーケティング-実践への4ステップ」『ダイヤモンド・ハーバード・ビジネス・レビュー』1999年7月号、ダイヤモンド社
[3]参考文献:D.ペパーズ、M.ロジャース著、井関利明 監訳(2000)「One to Oneマネジャー」ダイヤモンド社
[4]参考:スタートトゥデイ社決算説明資料
[5]参考:「ZOZOを支える人材とテクノロジーが描く未来」url. https://www.nttdata.com/jp/ja/data-insight/2019/072601/
[6]「ZOZO澤田社長が語る PB失敗で学んだパーソナライズの勘所」, url.https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00163/062500088/

[7]「ZOZO研究所、1200万人が使う ファッションコーディネートアプリ 「WEAR」 の ビッグデータを活用した共同研究を同志社大学と開始〜 AIを用いたレコメンドエンジンの精度向上と、 ファッションスタイルの数値化を目指す 〜」url. https://press-tech.zozo.com/entry/20190115_research
[8] Nicholas Fuller(2014)”Nurturing leads generates revenue for Dell”,ogilvydo.com 03 June, 2014, url. http://www.ogilvydo.com/topics/features/nurturing-leads-generates-revenue-for-dell/
[9]村上剛人(2008)「One-to-Oneマーケティングから共創型マーケティングへーインターネットがマーケティングの前提条件を変えるー」『福岡大学商学論叢』52/3・4,pp.419-447
[10] David Kirkpatrick(2015)”Personalized Marketing: Choosing your targets wisely”, marketingsherpa BLOG, url.http://sherpablog.marketingsherpa.com/b2b-marketing/business-to-business/personalized-marketing-choosing-your-targets-wisely/
[11] David Kirkpatrick(2015)”CASE STUDY Personalization Marketing: In-trial messages increased online registrations by 15% for a B2B SaaS”, markegtingsherpa, url.http://www.marketingsherpa.com/article/case-study/personalized-marketing

PROFILE

井上 智紀(いのうえともき)

ニッセイ基礎研究所

生活研究部 主任研究員

・1995年:財団法人生命保険文化センター 入社
・2003年:筑波大学大学院ビジネス科学研究科経営システム科学専攻修了(経営学)
・2004年:株式会社ニッセイ基礎研究所社会研究部門 入社
・2006年~:同 生活研究部門
・山梨大学生命環境学部(2010年~)非常勤講師
・高千穂大学商学部(2018年度~)非常勤講師

所属学会
・日本マーケティング・サイエンス学会
・日本消費者行動研究学会
・日本ダイレクトマーケティング学会
・生活経済学会
・日本保険学会
・生命保険経営学会
・ビジネスモデル学会
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